Solução para classificação de posturas de pessoas acamadas baseada em mapas de pressão

• Autor(a) principal: Fonseca, Luís Filipe Rodrigues
• Data de Publicação: 2024
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.11/8932
• topic: Classificação de posturas; Machine learning; Mapa de pressão; Pessoas acamadas; Lying people; Posture classification; Pressure map; Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia

O campo das tecnologias de informação está em constante evolução, e é notável a sua expansão no campo da saúde. Esta dissertação foca-se em demonstrar como os métodos de classificação de posturas baseados em mapas de pressão de pessoas acamadas podem contribuir para melhorar não apenas os cuidados prestados aos pacientes, mas também aliviar a carga de trabalho dos profissionais de saúde. Este relatório descreve as várias fases do desenvolvimento do trabalho, as quais são apresentadas em cinco publicações. Duas revisões sistemáticas, uma focada em conjuntos de dados relativos a mapas de pressão e outra focada em diferentes métodos utilizados para a classificação de posturas baseados em pressão. As restantes três publicações focam-se no desenvolvimento das diferentes partes necessárias para uma solução de classificação de posturas. Assim, relativamente aos dados, uma publicação descreve um conjunto de dados de mapas de pressão, com 3 diferentes camadas, das quais apenas uma é usada, nomeadamente a camada relativa aos dados adquiridos através da utilização de uma manta de pressão posicionada em cima de uma cama hospitalar. Uma segunda publicação, relativa às várias experiências escolhidas para demonstrar a utilização do conjunto de dados desenvolvido, é também incluída neste trabalho. Os resultados apresentados nesta publicação incluem os treinos de vários modelos de aprendizagem máquina (machine learning) a ser utilizados para classificação de posturas, além de retirar conclusões com as experiências realizadas, nomeadamente sobre a influência dos dados adicionais (características dos participantes), recolhidos durante o desenvolvimento do conjunto de dados, ou sobre como a resolução dos mapas de pressão pode afetar os modelos treinados. A última publicação incluída descreve uma plataforma desenvolvida com o propósito de suportar uma solução de classificação de posturas para o cuidado de pacientes acamados, nomeadamente para a monitorização e prevenção de úlceras de pressão. Esta plataforma utilizaria os resultados provenientes dos modelos já mencionados para gerar informação importante, como sejam a duração de pressão em certas partes do corpo ou a geração de alarmes quando necessário. Esta dissertação apresenta uma solução para classificação de posturas baseada em mapas de pressão com os diferentes passos necessários abordados nas diferentes publicações. O sistema tem o potencial de auxiliar profissionais de saúde além de pacientes, e mostra como a utilização destas tecnologias pode influenciar diferentes campos como a área da saúde.