Viabilidade técnica de um sistema de OCR para monitoramento de sinais vitais em monitores multiparâmetro

Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a avaliação de um sistema em Python, baseado em técnicas de visão computacional (OpenCV) e OCR (Pytesseract), para extração automatizada de sinais vitais a partir de vídeos de monitores médicos. Foram processados quatro vídeos obtidos na internet, com diferentes resoluções, taxas de quadros e condições de iluminação, para verificar a sensibilidade do método a fatores externos. A região de saturação de oxigênio obteve acurácias entre 94 % e 100 %, enquanto batimento cardíaco variou de 69,23 % a 100 %. A extração da frequência de pulso apresentou maior dispersão, indo de apenas 2,86 % no primeiro vídeo até 100 % nos ajustes posteriores. A média geral de acertos foi de 84,29 % (erro médio de 15,71 %), evidenciando viabilidade técnica do sistema. As principais limitações identificadas estão associadas à qualidade dos vídeos — resolução, estabilidade da câmera, iluminação e ruídos visuais —, o que reforça a necessidade de ambientes controlados e calibração refinada das regiões de interesse. Este estudo de viabilidade técnica demonstra que a combinação de OpenCV e Pytesseract pode suportar soluções de monitoramento remoto em unidades de terapia intensiva, desde que respeitadas as condições mínimas de captura de imagem.