Intelligent ICU monitoring: investigating the role of accelerometers

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: JESSICA SENA DE SOUZA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais; Brasil; ICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação; UFMG
• Palavras-chave em Português: Accelerometers; ICU; Pain classification; Acuity assessment; Computação – Teses; inteligência artificial – Teses; Unidade de terapia intensiva – Acelerometria -Teses; Monitoramento de paciente – Técnicas digitais – Teses; Dor – Classificação – Teses
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/69763

O monitoramento inteligente de pacientes, utilizando tecnologias como inteligência artificial e análise de dados, oferece insights em tempo real sobre os riscos à saúde do paciente, melhorando o estado do paciente. A Unidade de Terapia Intensiva (UTI) tem se digitalizado intensamente, acumulando vastos dados de pacientes a partir de registros eletrônicos de saúde. No entanto, métricas essenciais como acuidade do paciente e níveis de dor muitas vezes são negligenciadas devido à observação limitada da equipe. Com a equipe da UTI sob grande estresse e muitos enfermeiros enfrentando esgotamento, o desafio de monitorar manualmente extensos dados destaca a necessidade de técnicas avançadas de monitoramento. Acelerômetros surgiram como uma solução potencial, oferecendo monitoramento contínuo dos movimentos dos pacientes, qualidade do sono e detecção precoce de condições como sepse. Apesar de seu potencial, seu uso na avaliação da dor e acuidade permanece pouco explorado. Esta tese visa preencher essa lacuna, examinando se os acelerômetros podem fornecer indicadores precisos de dor e prever a deterioração do paciente na UTI, levando potencialmente a intervenções oportunas e melhores resultados para o paciente.