O Delfos IoE concentra as atividades de pesquisa e desenvolvimento de tecnologias de apoio a engenharia do software contemporâneo no paradigma de Internet de Tudo (IoE – Internet of Everything). Alguns projetos podem servir de base para entendimento desta area, como por exemplo Parasite Watch, Camarão Iotizado, QualityAir, e Balança Antropométrica Iotizada .
O projeto Parasite Watch vislumbra como uma solução tecnológica inovadora no que diz respeito a produtos de apoio a saúde publica. Segundo a Organização Mundial de Saúde (OMS), as doenças tropicais negligenciadas (NTDs) são um grupo de agravos transmissíveis prevalentes em 149 países em desenvolvimento e afetam mais de um bilhão de pessoas, custando à economia destes países bilhões de dólares a cada ano. Entre essas doenças, destacam-se as infecções parasitárias, cujo diagnóstico ainda é realizado como descrito originalmente há aproximadamente 100 anos.
Para o diagnóstico de infecções parasitárias é necessária a visualização, através de microscópio óptico, de formas parasitárias em amostras biológicas obtidas de pacientes. Este é um procedimento laborioso e lento que requer técnicos treinados e experientes, que são atualmente um tipo de mão-de-obra especializada escassa. Além disso, o diagnóstico de infecções parasitárias requer infraestrutura de apoio, indisponíveis na maioria das regiões em desenvolvimento. Uma possível solução de apoio é o desenvolvimento de tecnologia de baixo custo para reconhecimento de imagens parasitárias visualizadas em microscópio e indicação do diagnóstico, que deve ser confirmado pelos técnicos responsáveis. A solução também deve ainda poder ser utilizada em locais com baixa ou nenhuma disponibilidade de Internet, abrangendo assim regiões remotas com pouca infraestrutura.
O sistema Parasite Watch tem como objetivo principal auxiliar o diagnóstico de doenças tropicais negligenciadas através do reconhecimento de imagens parasitárias submetidas pelos seus usuários, fazendo uso para tanto de algoritmo de inteligência artificial de forma a diminuir o tempo de diagnóstico despendido e demanda de mão-de-obra especializada. Em ambientes sem conexão constante ou nenhuma conexão com a Internet, o sistema permitirá o reconhecimento das imagens e a identificação de parasitas através de componentes instalados localmente. Em ambientes com Internet disponível, o sistema poderá ser configurado para realizar tais funcionalidades em uma central de serviços remota, retornando ao usuário o diagnóstico. O sistema permitirá também que seus usuários submetam imagens com parasitas identificados para serem incluídas na base de conhecimento do sistema que será usada pelo algoritmo de inteligência computacional para aumentar a sua capacidade de reconhecimento.
Um protótipo do Parasite Watch está em evolução no LENS – Laboratório de Engenharia de Software. Este projeto conta com a participação de pesquisadores do PESC (Grupos ESE e I.A.) e da FIOCRUZ.