[en] AN ARCHITECTURE FOR E-HEALTH SYSTEMS THAT SUPPORTS PATIENT MONITORING AND CAREGIVERS NOTIFICATION BASED ON A REASONING MODEL TO AVOID ALARM FATIGUE

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: CHRYSTINNE OLIVEIRA FERNANDES
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] INTELIGENCIA ARTIFICIAL; [pt] SISTEMA DE ALERTA; [pt] MONITORAMENTO DE PACIENTES; [pt] SISTEMAS DE SAUDE ELETRONICOS; [pt] FADIGA DE ALARME; [en] ARTIFICIAL INTELLIGENCE; [en] ALERT SYSTEMS; [en] PATIENT MONITORING; [en] E-HEALTH SYSTEMS; [en] ALARM FATIGUE
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47985&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47985&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47985

[pt] Estimativas informam que 80 por cento a 99 por cento dos alarmes disparados em unidades hospitalares são falsos ou clinicamente insignificantes, representando uma cacofonia de sons que não apresenta perigo real aos pacientes. Estes falsos alertas podem culminar em uma sobrecarga de alertas que leva um profissional da saúde a perder eventos importantes que podem ser prejudiciais aos pacientes ou até mesmo fatais. À medida que as unidades de saúde se tornam mais dependentes de dispositivos de monitoramento que acionam alarmes, o problema da fadiga de alarme deve ser tratado como uma das principais questões, a fim de prevenir a sobrecarga de alarme para os profissionais da saúde e aumentar a segurança do paciente. O principal objetivo desta tese é propor uma solução para o problema de fadiga de alarme usando um mecanismo de raciocínio automático para decidir como notificar os membros da equipe de saúde. Nossos objetivos específicos são: reduzir o número de notificações enviadas à equipe de cuidadores; detectar alarmes falsos com base em informações de contexto do alarme; decidir o melhor cuidador a quem uma notificação deve ser atribuída. Esta tese descreve: um modelo para suportar algoritmos de raciocínio que decidem como notificar os profissionais de saúde para evitar a fadiga de alarme; uma arquitetura para sistemas de saúde que suporta recursos de monitoramento, raciocínio e notificação de pacientes; e três algoritmos de raciocínio que decidem: (i) como notificar os profissionais de saúde decidindo quando agrupar um conjunto de alarmes; (ii) se deve ou não notificar os profissionais de saúde com uma indicação de probabilidade de falso alarme; (iii) quem é o melhor cuidador a ser notificado considerando um grupo de cuidadores. Experimentos foram realizados para demonstrar que, ao fornecer um sistema de raciocínio que agrupa alarmes semelhantes e recorrentes, pode-se reduzir o total de notificações recebidas pelos cuidadores em até 99.3 por cento do total de alarmes gerados, sem perda de informação útil. Esses experimentos foram avaliados através do uso de um conjunto de dados reais de monitoramento de sinais vitais de pacientes registrados durante 32 casos cirúrgicos nos quais os pacientes foram submetidos à anestesia, no hospital Royal Adelaide. Apresentamos os resultados desse algoritmo através de gráficos gerados na linguagem R, onde mostramos se o algoritmo decidiu emitir um alarme imediatamente ou após um determinado delay. Para a tarefa de atribuição de notificações realizada pelo nosso algoritmo de raciocínio que decide sobre qual cuidador notificar, também alcançamos nossos resultados esperados, uma vez que o algoritmo priorizou o cuidador que estava disponível no momento do alarme, além de ser o mais experiente e capaz de atender à notificação. Os resultados experimentais sugerem fortemente que nossos algoritmos de raciocínio são uma estratégia útil para evitar a fadiga de alarme. Embora tenhamos avaliado nossos algoritmos em um ambiente experimental, tentamos reproduzir o contexto de um ambiente clínico utilizando dados reais de pacientes. Como trabalho futuro, visamos avaliar os resultados de nossos algoritmos utilizando condições clínicas mais realistas, aumentando, por exemplo, o número de pacientes, os parâmetros de monitoramento e os tipos de alarme.