Background:The number of deaths from noncommunicable chronic diseases (NCDs) has increased worldwide. These deaths would be partly avoidable if prevention and follow-up measures were applied to reduce risk factors. Computing can help educate individuals, improving their knowledge about NCDs. This article presents a systematic mapping of studies that apply computing to education on NCDs. The results allow a general view of the literature and the identification of research opportunities. Materials and Methods:The methodology followed three steps: (1) definition of search databases from computer science and health sciences, (2) selection of keywords for search string composition, and (3) application of inclusion and exclusion criteria to filter the results. The survey occurred from January 2008 to April 2018. Results:The initial search resulted in 19,675 papers, of which 38 were selected after applying the filter criteria. The use of mobile computing stood out in 25 papers. The education modalities were self-management and educational content for diabetes (10 papers), asthma (1), cardiovascular disease (1) and chronic diseases (1), self-management of diabetes and games (1), educational content (15), games (6), personalized content (2), and virtual community (1). The percentage of papers on diabetes was 65%. Most solutions (55%) do not use data from individuals to provide information considering their health condition. In addition, 19 papers produced outcome measures by means of experiments. Conclusions:Mobile computing was the most used technology in the papers. In addition, self-management, educational content, and games were the most used mechanisms. A research opportunity consists of personalized assistance. In this sense, ubiquitous learning can provide a continuous and contextualized education.

Noncommunicable chronic diseases (NCDs) affect a large part of the population. With the emergence of COVID-19, its most severe cases impact people with NCDs, increasing the mortality rate. For this reason, it is necessary to develop personalized solutions to support healthcare considering the specific characteristics of individuals. This paper proposes an ontology to represent the knowledge of educational assistance in NCDs. The purpose of ontology is to support educational practices and systems oriented towards preventing and monitoring these diseases. The ontology is implemented under Protégé 5.5.0 in Ontology Web Language (OWL) format, and defined competency questions, SWRL rules, and SPARQL queries. The current version of ontology includes 138 classes, 31 relations, 6 semantic rules, and 575 axioms. The ontology serves as a NCDs knowledge base and supports automatic reasoning. Evaluations performed through a demo dataset demonstrated the effectiveness of the ontology. SWRL rules were used to define accurate axioms, improving the correct classification and inference of six instantiated individuals. As a scientific contribution, this study presents the first ontology for educational assistance in NCDs.

Noncommunicable Chronic Diseases (NCDs) are the leading cause of death worldwide, meaning 41 million people die each year. Actions for the prevention and monitoring of NCDs should be promoted through the use of ubiquitous computing technologies to provide health education to individuals. Through ubiquitous computing it is possible to integrate technologies into their daily life. In turn, ubiquitous learning makes possible the integration of the individual with their context, helping in continuous and contextualized learning. In this sense, this paper presents SALUS, a computational model that uses context histories of individuals as a mechanism to assist in the prevention and monitoring of NCDs. The model explores elements of the context of individuals that are used in the composition of context histories. In addition, the analysis of context histories is used to deliver useful information for the individuals. The evaluation was conducted through prototype to assess the correctness of the content and place recommendations indicated by the model. A public database containing data from, 4239 individuals was used in the evaluation, with results showing an occurrence of 28.8% (content recommendation) and 25.4% (place recommendation) with ranges between high (score >60 and 80) and very high (score >80). The results obtained from the analysis of context histories indicated that SALUS can support educational assistance in NCDs

Este trabalho apresenta o Play Blow, um jogo digital para estimular pacientes em tratamento através da fisioterapia respiratória. O jogo é baseado em exercícios respiratórios usados no tratamento de doenças respiratórias crônicas. Os exercícios são minijogos no Play Blow e estão inseridos em cenários lúdicos utilizados para motivar o jogador. As cenas do jogo inspiradas em um parque de diversões incluem personagens, animações, efeitos visuais e efeitos sonoros. Um hardware captura informações geradas ao soprar pela boca e as transmite para o jogo, a fim de movimentar os personagens. Testes iniciais do jogo foram executados, e a partir dos resultados e dos feedbacks, melhorias estão sendo desenvolvidas.

O objetivo desta pesquisa é identificar estudos que apliquem a computação na assistência em doenças crônicas não transmissíveis (DCNTs). O texto apresenta os resultados de um mapeamento sistemático realizado em oito bases de dados conhecidas no âmbito acadêmico nas áreas de ciência da computação e ciências da saúde incluindo publicações entre 2008 e 2018. A busca resultou em 20819 artigos e 51 foram selecionados para análise. Os resultados caracterizam o uso da computação na promoção da educação em DCNTs. Diabetes foi a doença crônica priorizada (60,78%). Cerca de 49,02% das soluções usaram dados dos indivíduos no auxílio as condições de saúde. Além disso, 58,82% produziram resultados mensuráveis por experimentos.

A Educação a Distância (EaD) tem ganhado destaque na expansão e democratização do ensino superior, beneficiada pelas Novas Tecnologias da Informação e da Comunicação (NTIC) e por mudanças nos processos de ensino e aprendizagem. Contudo, a alta taxa de evasão nos cursos à distância é uma preocupação significativa, já que muitos alunos não concluem os cursos devido a diversos fatores. Essa evasão não se limita à EaD, mas também afeta o ensino presencial e semipresencial, em instituições públicas e privadas. Diante desse cenário, o artigo apresenta o Athena, um modelo computacional projetado para oferecer serviços inteligentes na EaD com base em históricos de contextos dos alunos. O Athena visa ajudar gestores e professores no planejamento estratégico e no acompanhamento do progresso acadêmico dos alunos. O modelo oferece serviços para prever o desempenho acadêmico dos alunos e para a formação de grupos de estudo. Esses serviços têm como objetivo melhorar o processo de aprendizagem, reduzir a taxa de reprovação e, consequentemente, diminuir a evasão. O Athena utiliza uma ontologia para representar o conhecimento em EaD e analisa os históricos de contextos dos alunos para personalizar os serviços oferecidos. Um protótipo foi testado com dados de 25 alunos de um curso de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Os testes avaliaram dois serviços: o Forecasting, que antecipa o desempenho acadêmico, e o Grouping, que organiza grupos de estudo. Os resultados confirmam a viabilidade do modelo para suportar a criação e o uso de diferentes serviços inteligentes na EaD, baseados em históricos contextuais dos alunos.