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http://hdl.handle.net/1843/69763| Type: | Tese |
| Title: | Intelligent ICU monitoring: investigating the role of accelerometers |
| Other Titles: | Monitoramento inteligente para UTIs: investigando o papel de acelerômetros |
| Authors: | JESSICA SENA DE SOUZA |
| First Advisor: | William Robson Schwartz |
| First Co-advisor: | Parisa Rashidi |
| First Referee: | Florenc Demrozi |
| Second Referee: | Leonardo Antônio Borges Torres |
| Third Referee: | Moacir Antonelli Ponti |
| metadata.dc.contributor.referee4: | Adriano Alonso Veloso |
| Abstract: | Intelligent patient monitoring, using technologies like artificial intelligence and data analytics, provides real-time insights into patient health risks, improving care outcomes. The Intensive Care Unit (ICU) has greatly digitalized, accumulating vast patient data from electronic health records. Yet, essential metrics like patient acuity and pain levels are often overlooked due to limited staff observations. With ICU staff under significant stress the challenge of manually monitoring extensive data emphasizes the need for advanced monitoring techniques. Wearable accelerometers have emerged as a potential solution, offering continuous monitoring of patient movements, sleep quality, and early detection of conditions like sepsis. Despite their potential, their use in assessing pain and acuity remains underexplored. This thesis aims to fill this gap, examining whether accelerometers can provide accurate pain indicators and predict patient deterioration in the ICU, potentially leading to timely interventions and better patient outcomes. |
| Abstract: | 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. |
| Subject: | Computação – Teses inteligência artificial – Teses Unidade de terapia intensiva – Acelerometria -Teses Monitoramento de paciente – Técnicas digitais – Teses Dor – Classificação – Teses |
| language: | eng |
| metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| metadata.dc.publisher.department: | ICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação |
| Rights: | Acesso Aberto |
| metadata.dc.rights.uri: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/pt/ |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/69763 |
| Issue Date: | 5-Jun-2024 |
| Appears in Collections: | Teses de Doutorado |
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