Hacking Health

Visão Geral

A transformação radical que a digitalização impõe ao mundo tem tido efeitos profundos e duradouros em praticamente todos os aspetos das nossas vidas.

Estudos evidenciam que o setor da saúde está entre os menos digitalizados. Esta situação contrasta com a rápida adoção das tecnologias digitais por parte dos consumidores nas diferentes dimensões da vida, o que torna hoje o consumidor de cuidados de saúde numa das principais forças motrizes de mudança no setor.

Por outro lado, Portugal enfrenta atualmente grandes desafios para a saúde: envelhecimento da população, redução da natalidade, aumento do número de doentes crónicos e aumento da despesa.

Como tal, a oportunidade digital na saúde é de longo alcance e de grande impacto.

Este Hackathon de 18h pretende ser impulsionador na criação de novas soluções. O intuito é criar equipas de 3 a 4 pessoas que sejam capazes de construir um protótipo funcional num dos desafios tecnológicos:

• Microsoft - Machine Learning
• Oracle - ChatBots, Analytics, Java and Autonomous Database
• Outsystems - Mobile and Web

Desafio

Com tecnologia melhorar o acesso a cuidados de saúde e aumentar a sua eficiência.

1. Sistemas inteligentes de triagem e avaliação da necessidade de recorrer a cuidados de saúde;
2. Garantir que o plano de tratamento é cumprido;
3. Implementar o conceito de Coach Virtual de Saúde;
4. Medir a qualidade dos serviços de saúde prestados na ótica da pessoa.

Fase de maturidade tecnológica das soluções apresentadas

• Para este hackathon consideramos que as soluções devem chegar à fase de protótipo funcional. Representam um modelo criado para testar a viabilidade e a prova de conceito. Poderá ser um mock-up limitado, baseado em texto ou desenho, ou um protótipo baseado em código mais sofisticado, dependendo da complexidade do projeto e das tecnologias com as quais foi criado (Oracle, Microsoft ou Outsystems).
• A principal diferença do protótipo e do MVP (Minimum Viable Product) é que o último é um produto viável, enquanto o primeiro é mais uma representação visual de software. Não pretendemos que os participantes cheguem à fase de MVP dada a curta duração do evento.

Partners

Sponsors

Sponsors Campus

Informações Complementares

Siglas

• ODA: Oracle Digital Assistant (chatbots)
• ADW: Oracle Autonomous Data Warehouse (repositório de dados)
• OAC: Oracle Analytics Cloud (exploração de dados)

A sugestão é que leiam a componente de Learning do ODA e experimentem a Sandbox do OAC para exploração de dados por meio de visualizações interactivas, carregarem dados, façam modelação e análise criando relatórios e painéis.

ODA Several cookbooks and articles: https://blogs.oracle.com/mobile/tech-exchange

Documentation

• ODA Docs
• Tutorials
• Solutions
• Oracle Skills
• Learning
• Tips and Tricks
• Tech Videos
• Community
• ADW Docs
• OAC Docs
• OAC Sandbox
  

Segue uma lista de recursos onde poderão começar. Algumas notas, sobre os mesmos:

Encontram muito mais conteúdo no Microsoft Learn além dos Learning Paths, será uma questão de procurar consoante o tipo de conhecimento que queiram aprofundar. 

Não é, de todo, necessário fazer todos estes módulos, devem escolher os relevantes nesta fase:

• #1 – para construção de Bots e agentes
• #2 – caso queiram utilizar a nossa Pre-Built AI através de serviços cognitivos – API’s REST
• #3 – Azure Databricks
• #4 – Azure Machine Learning services, que é o nosso orquestrador de ML

#1 Azure Bot Service

• Learning Path:
• Create Intelligent Bots with the Azure Bot Service
• Hands-on

#2 Azure Cognitive Services

• Learning Path

• translate speech with speech services

• classify images with vision services

• evaluate text with language services

• Hands-on

#3 Azure Databricks

• Learning Path:
• data engineering with databricks
• data science
• Hands-on

#4 Azure Machine Learning Service

• Learning Path:
• explore data science tools in azure
• build ai solutions with azure ml service
• Hands-on:
• AML Samples
• LearnAI Recommendation Systems using AML
• Batch scoring deep learning models with AML
• Microsoft Machine Learning for Apache Spark

Os participantes que não tenham utilizado Outsystems, nomeadamente Estudantes Universitários, poderão criar uma conta pessoal para começarem a aceder aos conteúdos e poderem praticar antes do dia do evento.

Formações online

• Neste link existem bastantes conteúdos disponíveis, mas para iniciação, são recomendáveis os seguintes que dão um overview sobre as funcionalidades tanto para Web como Mobile:
• Developing Web Apps (OutSystems 11)
• Developing Mobile Apps (OutSystems 11)