Arquitetura inteligente fuzzy para monitoramento de sinais vitais de pacientes: um estudo de caso em UTI

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Leite, Cicilia Raquel Maia
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15155
Resumo: The area of the hospital automation has been the subject a lot of research, addressing relevant issues which can be automated, such as: management and control (electronic medical records, scheduling appointments, hospitalization, among others); communication (tracking patients, staff and materials), development of medical, hospital and laboratory equipment; monitoring (patients, staff and materials); and aid to medical diagnosis (according to each speciality). This thesis presents an architecture for a patient monitoring and alert systems. This architecture is based on intelligent systems techniques and is applied in hospital automation, specifically in the Intensive Care Unit (ICU) for the patient monitoring in hospital environment. The main goal of this architecture is to transform the multiparameter monitor data into useful information, through the knowledge of specialists and normal parameters of vital signs based on fuzzy logic that allows to extract information about the clinical condition of ICU patients and give a pre-diagnosis. Finally, alerts are dispatched to medical professionals in case any abnormality is found during monitoring. After the validation of the architecture, the fuzzy logic inferences were applied to the trainning and validation of an Artificial Neural Network for classification of the cases that were validated a priori with the fuzzy system
id UFRN_2772cb52deab47b28a19e89930029b41
oai_identifier_str oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/15155
network_acronym_str UFRN
network_name_str Repositório Institucional da UFRN
repository_id_str
spelling Leite, Cicilia Raquel Maiahttp://lattes.cnpq.br/937825807332453http://lattes.cnpq.br/8556144121380013Dória Neto, Adrião Duartehttp://lattes.cnpq.br/1987295209521433Valentim, Ricardo Alexsandro de MedeirosSoares, Heliana BezerraRibeiro Neto, Pedro Fernandeshttp://lattes.cnpq.br/3091123485499725Machado, Vinicius Pontehttp://lattes.cnpq.br/9385561556243194Guerreiro, Ana Maria Guimarães2014-12-17T14:54:59Z2012-01-252014-12-17T14:54:59Z2011-06-10LEITE, Cicilia Raquel Maia. Arquitetura inteligente fuzzy para monitoramento de sinais vitais de pacientes: um estudo de caso em UTI. 2011. 137 f. Tese (Doutorado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2011.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15155The area of the hospital automation has been the subject a lot of research, addressing relevant issues which can be automated, such as: management and control (electronic medical records, scheduling appointments, hospitalization, among others); communication (tracking patients, staff and materials), development of medical, hospital and laboratory equipment; monitoring (patients, staff and materials); and aid to medical diagnosis (according to each speciality). This thesis presents an architecture for a patient monitoring and alert systems. This architecture is based on intelligent systems techniques and is applied in hospital automation, specifically in the Intensive Care Unit (ICU) for the patient monitoring in hospital environment. The main goal of this architecture is to transform the multiparameter monitor data into useful information, through the knowledge of specialists and normal parameters of vital signs based on fuzzy logic that allows to extract information about the clinical condition of ICU patients and give a pre-diagnosis. Finally, alerts are dispatched to medical professionals in case any abnormality is found during monitoring. After the validation of the architecture, the fuzzy logic inferences were applied to the trainning and validation of an Artificial Neural Network for classification of the cases that were validated a priori with the fuzzy systemA área da automação hospitalar tem sido alvo de muitas pesquisas, abordando problemas pertinentes que podem ser automatizados, como: gerenciamento e controle (prontuário eletrônico, marcação de consulta, internamento, entre outros); comunicação (rastreamento de pacientes, materiais e funcionários); desenvolvimento de equipamentos médicos, hospitalares e laboratoriais; monitoramento (pacientes, materiais e funcionários); e auxílio ao diagnóstico médico (de acordo com cada especialidade). Esta tese de doutorado apresenta uma Arquitetura de um Sistema Inteligente de Monitoramento e Envio de Alertas de Pacientes (SIMAp). A arquitetura está baseada em técnicas de sistemas inteligentes e aplicada na automação hospitalar, mais especificamente em Unidade de Terapia Intensiva (UTI) para monitoramento de pacientes. O objetivo do SIMAp é a transformação dos dados do monitor multiparamétrico em informações, por meio do conhecimento dos especialistas e dos parâmetros de normalidade dos sinais vitais de pacientes, utilizando lógica fuzzy na extração das informações a respeito do quadro clínico de pacientes internados em UTI. Por fim, alertas são gerados e podem ser enviados para a equipe médica, caso seja encontrada alguma anormalidade no monitoramento. Após a validação da arquitetura, as inferências oriundas do modelo fuzzy foram aplicadas no treinamento e validação de uma RNA para a classificação das situações previstas no modelo, resultando no pré-diagnósticosapplication/pdfporUniversidade Federal do Rio Grande do NortePrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUFRNBRAutomação e Sistemas; Engenharia de Computação; TelecomunicaçõesAutomação hospitalarSistemas inteligentesMonitoramentoSinais vitaisLógica fuzzySistema de apoio à decisãoPré-diagnósticoHospital automationIntelligent systemsMonitoringVital signsFuzzy logicDecision support systemPre-diagnosticCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAArquitetura inteligente fuzzy para monitoramento de sinais vitais de pacientes: um estudo de caso em UTIinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALCeciliaRML_TESE.pdfapplication/pdf2405004https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15155/1/CeciliaRML_TESE.pdfb79db46caa488d92a5933e45e80ca647MD51TEXTCeciliaRML_TESE.pdf.txtCeciliaRML_TESE.pdf.txtExtracted texttext/plain182101https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15155/6/CeciliaRML_TESE.pdf.txta650b2fe6292fc30bad8c79910e56983MD56THUMBNAILCeciliaRML_TESE.pdf.jpgCeciliaRML_TESE.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5226https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15155/7/CeciliaRML_TESE.pdf.jpg85ed86e738ae0cfa8590e5211927d2a9MD57123456789/151552017-11-02 05:39:23.68oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/15155Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2017-11-02T08:39:23Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
dc.title.por.fl_str_mv Arquitetura inteligente fuzzy para monitoramento de sinais vitais de pacientes: um estudo de caso em UTI
title Arquitetura inteligente fuzzy para monitoramento de sinais vitais de pacientes: um estudo de caso em UTI
spellingShingle Arquitetura inteligente fuzzy para monitoramento de sinais vitais de pacientes: um estudo de caso em UTI
Leite, Cicilia Raquel Maia
Automação hospitalar
Sistemas inteligentes
Monitoramento
Sinais vitais
Lógica fuzzy
Sistema de apoio à decisão
Pré-diagnóstico
Hospital automation
Intelligent systems
Monitoring
Vital signs
Fuzzy logic
Decision support system
Pre-diagnostic
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
title_short Arquitetura inteligente fuzzy para monitoramento de sinais vitais de pacientes: um estudo de caso em UTI
title_full Arquitetura inteligente fuzzy para monitoramento de sinais vitais de pacientes: um estudo de caso em UTI
title_fullStr Arquitetura inteligente fuzzy para monitoramento de sinais vitais de pacientes: um estudo de caso em UTI
title_full_unstemmed Arquitetura inteligente fuzzy para monitoramento de sinais vitais de pacientes: um estudo de caso em UTI
title_sort Arquitetura inteligente fuzzy para monitoramento de sinais vitais de pacientes: um estudo de caso em UTI
author Leite, Cicilia Raquel Maia
author_facet Leite, Cicilia Raquel Maia
author_role author
dc.contributor.authorID.por.fl_str_mv
dc.contributor.authorLattes.por.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/937825807332453
dc.contributor.advisorID.por.fl_str_mv
dc.contributor.advisorLattes.por.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/8556144121380013
dc.contributor.referees1.pt_BR.fl_str_mv Dória Neto, Adrião Duarte
dc.contributor.referees1ID.por.fl_str_mv
dc.contributor.referees1Lattes.por.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/1987295209521433
dc.contributor.referees2.pt_BR.fl_str_mv Valentim, Ricardo Alexsandro de Medeiros
dc.contributor.referees2ID.por.fl_str_mv
dc.contributor.referees3.pt_BR.fl_str_mv Soares, Heliana Bezerra
dc.contributor.referees3ID.por.fl_str_mv
dc.contributor.referees4.pt_BR.fl_str_mv Ribeiro Neto, Pedro Fernandes
dc.contributor.referees4ID.por.fl_str_mv
dc.contributor.referees4Lattes.por.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/3091123485499725
dc.contributor.referees5.pt_BR.fl_str_mv Machado, Vinicius Ponte
dc.contributor.referees5ID.por.fl_str_mv
dc.contributor.referees5Lattes.por.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/9385561556243194
dc.contributor.author.fl_str_mv Leite, Cicilia Raquel Maia
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Guerreiro, Ana Maria Guimarães
contributor_str_mv Guerreiro, Ana Maria Guimarães
dc.subject.por.fl_str_mv Automação hospitalar
Sistemas inteligentes
Monitoramento
Sinais vitais
Lógica fuzzy
Sistema de apoio à decisão
Pré-diagnóstico
topic Automação hospitalar
Sistemas inteligentes
Monitoramento
Sinais vitais
Lógica fuzzy
Sistema de apoio à decisão
Pré-diagnóstico
Hospital automation
Intelligent systems
Monitoring
Vital signs
Fuzzy logic
Decision support system
Pre-diagnostic
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
dc.subject.eng.fl_str_mv Hospital automation
Intelligent systems
Monitoring
Vital signs
Fuzzy logic
Decision support system
Pre-diagnostic
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
description The area of the hospital automation has been the subject a lot of research, addressing relevant issues which can be automated, such as: management and control (electronic medical records, scheduling appointments, hospitalization, among others); communication (tracking patients, staff and materials), development of medical, hospital and laboratory equipment; monitoring (patients, staff and materials); and aid to medical diagnosis (according to each speciality). This thesis presents an architecture for a patient monitoring and alert systems. This architecture is based on intelligent systems techniques and is applied in hospital automation, specifically in the Intensive Care Unit (ICU) for the patient monitoring in hospital environment. The main goal of this architecture is to transform the multiparameter monitor data into useful information, through the knowledge of specialists and normal parameters of vital signs based on fuzzy logic that allows to extract information about the clinical condition of ICU patients and give a pre-diagnosis. Finally, alerts are dispatched to medical professionals in case any abnormality is found during monitoring. After the validation of the architecture, the fuzzy logic inferences were applied to the trainning and validation of an Artificial Neural Network for classification of the cases that were validated a priori with the fuzzy system
publishDate 2011
dc.date.issued.fl_str_mv 2011-06-10
dc.date.available.fl_str_mv 2012-01-25
2014-12-17T14:54:59Z
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2014-12-17T14:54:59Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv LEITE, Cicilia Raquel Maia. Arquitetura inteligente fuzzy para monitoramento de sinais vitais de pacientes: um estudo de caso em UTI. 2011. 137 f. Tese (Doutorado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2011.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15155
identifier_str_mv LEITE, Cicilia Raquel Maia. Arquitetura inteligente fuzzy para monitoramento de sinais vitais de pacientes: um estudo de caso em UTI. 2011. 137 f. Tese (Doutorado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2011.
url https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15155
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Rio Grande do Norte
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFRN
dc.publisher.country.fl_str_mv BR
dc.publisher.department.fl_str_mv Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Rio Grande do Norte
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRN
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
instacron:UFRN
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
instacron_str UFRN
institution UFRN
reponame_str Repositório Institucional da UFRN
collection Repositório Institucional da UFRN
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15155/1/CeciliaRML_TESE.pdf
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15155/6/CeciliaRML_TESE.pdf.txt
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15155/7/CeciliaRML_TESE.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv b79db46caa488d92a5933e45e80ca647
a650b2fe6292fc30bad8c79910e56983
85ed86e738ae0cfa8590e5211927d2a9
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1814833003128422400