RCIPL
Repositório Institucional do Politécnico de Lisboa
Entradas recentes
A topic modelling-based recommender system for drugs using user experience reviews [TopicDrugRec]
Publication . Carvalho, Rafael Reis de; Pato, Matilde Pós-de-Mina; Datia, Nuno Miguel Soares
Abstract
The increasing volume of patient-reported data, alongside the rise of personalised medicine has made it challenging for healthcare professionals to incorporate patient experiences into their clinical decision-making due to information overload and demanding working shifts. Much of this data is available in the form of numerical drug ratings, which often fail to capture the complexity of user experiences by lacking contextual information and response bias. To address this, this dissertation proposes TopicDrugRec, a drug recommender system based on topic modelling and trained on the UCI ML Drug Review dataset, designed to support clinicians in providing safer and more personalised drug prescriptions. It follows a six step methodology: first, exploratory data analysis, data cleaning, followed by sentiment analysis to mitigate rating bias, topic modelling to extract latent themes from patient reports in the form of free text, integration of medical knowledge (drugdrug interactions, side effects and contraindications) to enhance patient safety, and the implementation of a web application and performance evaluation. The recommendation algorithm was designed to incorporate topic similarity, user sentiment, and perceived usefulness, allowing for tunable hyperparameters to generate the recommendations. Three topic modelling approaches were evaluated: Latent Dirichlet Allocation, Non-negative Matrix Factorization, and BERTopic. The evaluation showed semantic similarity, derived from topic modelling, to be the most influential factor in recommendation quality. Additionally, grouping medical conditions into ICD-11 categories mitigated dataset imbalanced and improved coverage, with the NMF-based model achieving the best performance on this setup, with a Precision@10 of 0.513 and Mean Reciprocal Rank @10 of 0.676. Despite being a proof-of-concept, these findings demonstrate TopicDrugRec’s potential in reducing information overload, enhancing medic-patient interaction and integrating patient feedback into data-driven decision-making. Additionally, it lays foundation for future work, including real world validation, curating more complex datasets with patient information, and providing explainable recommendations.
Assistente digital baseado em inteligência artificial para PC
Publication . Goulão, António Duarte; Leite, Nuno Miguel da Costa de Sousa; Ferreira, Artur Jorge
Nos últimos anos, os assistentes digitais tornaram-se cada vez mais populares como meio de interação entre utilizadores e sistemas computacionais. No entanto, a maioria das soluções existentes é proprietária e fortemente integrada em ecossistemas fechados, limitando a flexibilidade e transparência. Esta tese propõe o desenvolvimento de um Assistente Digital (AD) para ambiente desktop Windows, modular, extensível e baseado em tecnologias de acesso aberto. O sistema integra reconhecimento automático de fala (ASR), síntese de fala (TTS), processamento de linguagem natural (PLN) e uma interface gráfica interativa. A arquitetura modular permite substituir ou expandir funcionalidades sem comprometer o núcleo do sistema. Um modelo de linguagem em larga escala (LLM) é utilizado para interpretar comandos em linguagem natural, garantindo flexibilidade na compreensão de instruções. Foram implementadas funcionalidades como execução de comandos locais e integração com serviços externos (Google Calendar e Gmail). Todos os comandos foram avaliados com LLM de diferentes dimensões. Os resultados mostraram que o desempenho está diretamente ligado ao modelo utilizado: modelos menores apresentaram falhas ocasionais, enquanto os de maior escala garantiram elevada precisão e consistência. Em todos os casos, os tempos médios de resposta mantiveram-se baixos, na ordem dos décimos de segundo. Para avaliar a usabilidade, foi aplicado um questionário baseado na métrica SUS a 15 utilizadores, com resultados muito positivos (pontuação média de 90.33 em 100). Os participantes mostraram facilidade na execução das tarefas e sugeriram melhorias relevantes. A solução confirma a viabilidade de um AD modular, expansível e open source para desktop. O trabalho constitui uma base sólida para futuras evoluções, permitindo a integração de novos módulos e adoção de diferentes LLM, representando um passo relevante no desenvolvimento de assistentes digitais mais abertos e adaptáveis.
“Par(t)ida: a re.volta a casa:
Publication . Pracaschandra, Ana de Oliveira; Aprea, Ciro
Esta investigação partiu da urgência criativa: afinal, o que é casa? e teve como objetivo geral intersectar a escrita, a composição musical e performance num só objeto artístico. Como objetivos específicos quis explorar a sensação de cisão: figurada na personagem Constância, como metáfora das inquietações em torno do “habitar de si”; investigar a reconciliação das polaridades humanas, refletir sobre o paradoxo identitário entre diversidade e ausência de enraizamento como eixo dramatúrgico e pesquisar a voz como possibilidade de unidade. A investigação resultou na criação de um objeto artístico performativo — PAR(T)IDA — que materializa a busca por uma “casa interna” através da dramaturgia, do trabalho somático e da experimentação vocal. O processo permitiu compreender a voz como ponto de convergência entre pensamento e emoção, corpo e presença, propondo-a como espaço de reconciliação das polaridades humanas.
Estudo de sistemas frigoríficos otimizados, utilizando fluidos naturais
Publication . Duarte, Diogo Miguel Cardoso; Garcia, João Nuno Pinto Miranda
Com este Relatório de Estágio pretende-se adquirir valiosas técnicas que permitam projetar sistemas frigoríficos otimizados com a utilização de fluidos naturais. Relativamente ao trabalho desenvolvido no presente relatório de estágio, procedeu-se à análise de dois sistemas otimizados com fluidos naturais. Para tal, estudou-se dois sistemas distintos: opção nº1 referente a um Sistema Inundado a NH3 e Água Glicolada e opção nº2 baseada num Sistema Inundado em Cascata com CO2 e NH3. Inicialmente, com base nas condições de projeto, realizou-se o estudo das cargas térmicas do produto, envolvente, internas e de infiltrações, a dissipar nos Túneis de Congelação, Câmaras de Congelação e Refrigeração e, ainda, salas climatizadas, descrevendo-se o esquema de princípio e respetivo diagrama P-h com os vários pontos termodinâmicos, para ambos os ciclos. Determinou-se os parâmetros da instalação, o que permitiu dimensionar os equipamentos da mesma como os grupos compressores, Evaporadores, Condensadores Evaporativos, Separadores de Líquido e de Óleo, Arrefecedores intermédios, Bombas Circuladores, entre outros. Além do mais, estudou-se o impacto ambiental das soluções, com o cálculo das emissões de CO2, abordando as medidas de segurança e deteção de fugas a adotar. Por fim, realizou-se uma análise energética, onde se determinou a eficiência energética, efeito frigorífico e COP de ambos os sistemas, seguida de uma análise financeira, estimando custos de investimento inicial. Em relação à eficiência energética, verificou-se que o sistema da opção nº1 atinge um valor de 2,07, sendo que a opção nº2 apresenta um valor de 2,05. No que respeita aos consumos energéticos, constatou-se que a opção nº1 consome cerca de 1 472 599,8 kWh, ao passo que a opção nº2 gasta apenas 908 236,8 kWh. Relativamente aos custos da instalação, o sistema da opção nº1 exige um investimento inicial de 1 044 007,43 euros, sendo mais dispendioso cerca de 10,4%, em comparação com a opção nº2, que somente requer um investimento de 935 131,19 euros.
Desenvolvimento e implementação de um sistema de deteção de intrusões para redes LoRaWAN
Publication . Tavares, Carlos Moisés Miranda; Cruz, Nuno Miguel Machado
A Internet das Coisas (IoT) tem revolucionado o setor tecnológico em diversas aplicações, tais como cidades inteligentes, medidores de temperatura e casas inteligentes, permitindo a objetos enviar informação online em tempo real. Long-Range Wide Area Networks (LoRaWAN) é um protocolo IoT que se destaca pela sua capacidade de comunicação a longa distância mantendo um baixo consumo de energia, através da sua arquitetura de rede aberta e distribuída. No entanto, apesar de este protocolo estar a ser cada vez mais adotado por organizações, empresas e outras entidades, o mesmo apresenta vulnerabilidades de segurança que, apesar de muitas vezes negligenciadas, podem ser exploradas por meio de ataques informáticos que comprometem os serviços fornecidos por quem usufrui da tecnologia ao violar a privacidade e integridade dos dados. Com isso, foi proposto o desenvolvimento e implementação de um sistema de deteção de intrusões para redes LoRaWAN, que analisa o tráfego de rede LoRaWAN e classifica os pacotes como apresentando um comportamento anómalo ou não anómalo, com base nos padrões de comportamento aprendidos por algoritmos de Machine Learning implementados. Através de um estudo inicial do protocolo LoRaWAN e dos seus mecanismos de segurança, chegou-se à conclusão de que, apesar desses mecanismos protegerem o protocolo de certos ataques, os mesmos não são capazes de o proteger
de outros ataques que apresentam um grande risco para a segurança do protocolo, tais como Jamming. Também foi efetuado um estudo teórico de algoritmos de Machine Learning e Deep Learning adequados para detetar ataques não resolvidos pelo protocolo LoRaWAN. O sistema de deteção de intrusões foi avaliado usando um conjunto de dados de pacotes LoRaWAN de um gateway de Lisboa (2020), com anomalias sintéticas injetadas para teste. Resultados mostraram que Histogram-Based Outlier Score alcançou os melhores resultados, embora a validação em ataques reais permaneça como trabalho futuro.