Dissertação
{en_GB=Patient centered healthcare monitoring in an outpatient scenario} {} EVALUATED
{pt=O envelhecimento da populacão, tratamento intermitente e aumento do custo da prestacão de cuidados de Saúde caracterizam a situaçãoo que o Setor de Saúde atualmente enfrenta. Adicionalmente, o aumento da acessibilidade a tecnologia mais sofisticada e o aumento do uso de tecnologia werabale, apresenta a oportunidade do desenvolvimento de soluçõees de Saúde utilizando esta tecnologia, que podem transformar positivamente o cenário do Setor. Este estudo apresenta o desenvolvimento de um algoritmo de alarme e a respectiva estratégia de monitorização para um cenário de paciente ambulatório empregando tecnologia wearable. Isto pode ser alcançado através dos Métodos Propostos e dos Fundamentos de Pesquisa, que identificam os Sinais Vitais e os respectivos limites; também, através de testes de validação, especificamente um questionário realizado entre especialistas de saúde e a análise de conjuntos de dados de saúde. Sinais estes, que ao serem continuamente monitorizados e analisados, permitem a previsão de situações de risco de saúde prematuramente. Os Sinais Vitais e os seus respectivos limites foram validados, com taxas de concordância superior a 71%, permitindo a detecção de situações de risco de vida e de risco de Saúde agravado. , en=Aging demographic, intermittent treatment and increasing cost of care characterize the current situation that the Healthcare sector is facing. Further, increased access to more sophisticated and cheaper technology, and growing usage of wearable technology sets the opportunity for the development of Healthcare related solutions based on wearable technology that can bring about a positive transformative change in the Healthcare landscape. This study presents the development of an alarm algorithm and the respective monitoring strategy for an outpatient scenario employing wearable technology. This can be achieved through the proposed methods and research fundamentals, which identified the Vital Body Signs (VBSs) and their respective thresholds; and also, through validation tests, specifically a survey conducted among Healthcare experts and the analysis of Health Data sets. These signals by being continuously monitored and analyzed, enable the prediction of Health risk situations prematurely. The VBSs and their respective thresholds were validated, with agreement rates over 71%, enabling the detection of both life-threatening and increased Health risk situations.}
dezembro 3, 2018, 11:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Auxiliar
