BUDDYVISION

Authors

  • 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

Keywords:

BUDDYVISION, AVC, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, DIAGNÓSTICO PRECOCE, SAÚDE

Abstract

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.

Downloads

Published

2024-07-02

How to Cite

DANIEL GOMES CORRÊA, BRENO TOSI BARROS, DIEGO CRUZ DOS SANTOS, GUSTAVO HENRIQUE OMAI DA SILVA, & VINICIOS ARAUJO. (2024). BUDDYVISION. Revista Científica Da FIAP, 2(1). Retrieved from https://periodicos.fiap.com.br/index.php/rc/article/view/61

Issue

Vol. 2 No. 1 (2024): Future Makers

Section

Artigos

License

Copyright (c) 2024 Future Makers

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.