BUDDYVISION

Autores

  • DANIEL GOMES CORRÊA FIAP – Centro Universitário
  • BRENO TOSI BARROS FIAP – Centro Universitário
  • DIEGO CRUZ DOS SANTOS FIAP – Centro Universitário
  • GUSTAVO HENRIQUE OMAI DA SILVA FIAP – Centro Universitário
  • VINICIOS ARAUJO FIAP – Centro Universitário

Palavras-chave:

BUDDYVISION, AVC, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, DIAGNÓSTICO PRECOCE, SAÚDE

Resumo

Sistemas como o StrokeNet utilizam IA para análise de imagens cerebrais, mas carecem de integração com sensores biométricos em tempo real. Wearables médicos, como o Apple Watch, monitoram sinais vitais, mas não focam em AVC. O BuddyVision 2.0 se diferencia por combinar IA, sensores biométricos, e uma plataforma de gerenciamento, oferecendo diagnóstico rápido e integração clínica, validada in parceria com o Hospital Sírio-Libanês.

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Publicado

02-07-2024

Como Citar

DANIEL GOMES CORRÊA, BRENO TOSI BARROS, DIEGO CRUZ DOS SANTOS, GUSTAVO HENRIQUE OMAI DA SILVA, & VINICIOS ARAUJO. (2024). BUDDYVISION. Future Makers, 2(1). Recuperado de https://periodicos.fiap.com.br/index.php/rc/article/view/61

Edição

v. 2 n. 1 (2024): Future Makers

Seção

Artigos

Licença

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