Smart sensors and virtual environments

Abstract

The growing demand for personalized and non-invasive health monitoring in sports and physical rehabilitation has accelerated the integration of artificial intelligence (AI) into wearable and ambient sensing technologies. This thesis explores the development and application of AI-supported systems designed to achieve optimizations in the field of motor rehabilitation. One of the main contributions of this research is the design of portable biosensing platforms capable of assessing electrolyte imbalances—specifically sodium and potassium concentrations in sweat combined with heart rate, to support hydration management in endurance athletes. These platforms incorporate electrochemical sensors and are coupled with AI algorithms that infer hydration needs, enabling personalized recommendations to prevent dehydration and improve performance. In addition, the thesis presents a system developed for gait and posture analysis. Using AI-based pattern recognition techniques, the system provides real-time feedback within a virtual environment, supporting motor rehabilitation and performance assessment in both sports and clinical contexts. The proposed systems were validated in experimental settings and real-world scenarios, demonstrating high robustness, ease of use, and responsiveness. This interdisciplinary approach, combining biosensing, electrochemical analysis, and artificial intelligence, highlights the transformative potential of intelligent health-monitoring systems in sports science and rehabilitation. Future work will explore the expansion of these technologies to chronic disease management and broader telehealth applications.

A crescente procura de uma monitorização personalizada e não invasiva da saúde no desporto e na reabilitação física acelerou a integração da inteligência artificial (IA) em tecnologias de deteção vestíveis e ambientais. Esta tese explora o desenvolvimento e a aplicação de sistemas suportados por IA que visam realizar otimizações na área da reabilitação motora. Uma das principais contribuições desta investigação é a conceção de plataformas de biossensores portáteis capazes de avaliar desequilíbrios eletrolíticos, especificamente concentrações de sódio e potássio no suor, combinadas com a frequência cardíaca para apoiara gestão da hidratação em atletas de resistência. Estas plataformas incorporam sensores eletroquímicos e são acopladas a algoritmos de IA que inferem as necessidades de hidratação, permitindo recomendações personalizadas para prevenir a desidratação e melhorar o desempenho. Para além disso, a tese apresenta um sistema desenvolvido para a analise da marcha e da postura. Utilizando técnicas de reconhecimento de padrões baseadas em IA, o sistema fornece feedback em tempo real num ambiente virtual, apoiando a reabilitação motora e a avaliação do desempenho tanto em contextos desportivos como clínicos. Os sistemas propostos foram validados em ambientes experimentais e cenários do mundo real, demonstrando elevada robustez, facilidade de utilização e capacidade de resposta. Esta abordagem interdisciplinar, que combina biossensorização, analise eletroquímica e inteligência artificial, realça o potencial transformador dos sistemas inteligentes de monitorização da saúde nas ciências do desporto e na reabilitação. O trabalho futuro explorará a expansão destas tecnologias para a gestão de doenças cronicas e aplicações mais amplas de telesaúde.