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1.
Res. Biomed. Eng. (Online) ; 33(3): 237-246, Sept. 2017. tab, graf
Article in English | LILACS | ID: biblio-896189

ABSTRACT

Abstract Introduction According to the World Health Organization, about 9.2% of the 28 million newborns worldwide are stillborn. Besides, about 358,000 women died due to complications related to pregnancy in 2015. Part of these deaths could have been avoided with improving prenatal care agility to recognize problems during pregnancy. Based on that, many efforts have been made to provide technologies that can contribute to offer better access to information and assist in decision-making. In this context, this work presents an architecture to automate the classification and referral process of pregnant women between the basic health units and the referral hospital through a Telehealth platform. Methods The Telehealth architecture was developed in three components: The data acquisition component, responsible for collecting and inserting data; the data processing component, which is the core of the architecture implemented using expert systems to classify gestational risk; and the post-processing component, in charge of the delivery and analysis of cases. Results Acceptance test, system accuracy test based on rules and performance test were realized. For the tests, 1,380 referral forms of real situations were used. Conclusion On the results obtained with the analysis of real data, ILITIA, the developed architecture has met the requirements to assist medical specialists on gestational risk classification, which decreases the inconvenience of pregnant women displacement and the resulting costs.

2.
Rev. bras. eng. biomed ; 29(4): 434-439, dez. 2013. ilus, graf, tab
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-697288

ABSTRACT

INTRODUÇÃO: O e-learning surgiu como uma forma complementar de ensino, trazendo consigo vantagens como o aumento da acessibilidade da informação, aprendizado personalizado, democratização do ensino e facilidade de atualização, distribuição e padronização do conteúdo. Neste sentido, o presente trabalho tem como objeto apresentar uma ferramenta, intitulada de ISE-SPL, cujo propósito é a geração automática de sistemas de e-learning para a educação médica, utilizando para isso sistemas ISE (Interactive Spaced-Education) e conceitos de Linhas de Produto de Software. MÉTODOS: A ferramenta consiste em uma metodologia inovadora para a educação médica que visa auxiliar o docente da área de saúde na sua prática pedagógica por meio do uso de tecnologias educacionais, todas baseadas na computação aplicada à saúde (Informática em Saúde). RESULTADOS: Os testes realizados para validar a ISE-SPL foram divididos em duas etapas: a primeira foi feita através da utilização de um software de análise de ferramentas semelhantes ao ISE-SPL, chamado S.P.L.O.T; e a segunda foi realizada através da aplicação de questionários de usabilidade aos docentes da área da saúde que utilizaram o ISE-SPL. CONCLUSÃO: Ambos os testes demonstraram resultados positivos, permitindo comprovar a eficiência e a utilidade da ferramenta de geração de softwares de e-learning para o docente da área da saúde.


INTRODUCTION: E-learning, which refers to the use of Internet-related technologies to improve knowledge and learning, has emerged as a complementary form of education, bringing advantages such as increased accessibility to information, personalized learning, democratization of education and ease of update, distribution and standardization of the content. In this sense, this paper aims to present a tool, named ISE-SPL, whose purpose is the automatic generation of E-learning systems for medical education, making use of ISE systems (Interactive Spaced-Education) and concepts of Software Product Lines. METHODS: The tool consists of an innovative methodology for medical education that aims to assist professors of healthcare in their teaching through the use of educational technologies, all based on computing applied to healthcare (Informatics in Health). RESULTS: The tests performed to validate the ISE-SPL were divided into two stages: the first was made by using a software analysis tool similar to ISE-SPL, called S.P.L.O.T and the second was performed through usability questionnaires to healthcare professors who used ISE-SPL. CONCLUSION: Both tests showed positive results, allowing to conclude that ISE-SPL is an efficient tool for generation of E-learning software and useful for teachers in healthcare.

3.
Rev. bras. eng. biomed ; 28(4): 346-354, dez. 2012. ilus, graf, tab
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-660857

ABSTRACT

Uma identificação correta de transientes em sinais de ECG (Eletrocardiograma) pode auxiliar métodos de processamento de sinal de ECG, pois esse tipo de evento degrada o sinal e pode induzir a erros. Diante disso, o presente trabalho propõe uma arquitetura para a detecção desses fenômenos, seguindo a tendência atual da computação distribuída, na qual um sensor realiza a detecção dos transientes no momento da aquisição do sinal, e, em seguida, encaminha essa informação através de uma rede de comunicação de dados, desenvolvida especialmente para a automação hospitalar, até um dispositivo computacional que irá processar os dados ou então apresentá-los a um profissional capacitado para fazer a análise de forma manual. Para realizar a detecção de transientes, foi proposto um método matemático baseado na transformada Hilbert do sinal de ECG, aliado ao PM-AH (Protocolo Multiciclos para Automação Hospitalar), com adição de quadros neste, para que seja possível o envio da informação sobre a ocorrência de transientes junto aos dados do sinal de eletrocardiograma. Dentre os transientes possíveis, foi escolhido o ruído, por ser o fenômeno que mais interfere no processamento de sinais de ECG, onde testes foram realizados com a base de dados MIT-BIH Arrhythmia Database, enquanto uma análise matemática foi feita nos novos quadros do protocolo PM-AH, com o intuito de demonstrar a consistência do protocolo com esta adição.


A correct identification of transients in the ECG (electrocardiogram) can assist processing methods for ECG signals, since this type of event degrades the signal and can be misleading. Therefore, this paper proposes an architecture for detection of these phenomena, following the current trend of distributed computing, in which a sensor will detect transients at the time of signal acquisition, and then forward this information through a data communication network, designed specifically for hospital automation, to a computing device that will process the data or present it to a trained professional for manual analysis. To perform the detection of transients, a mathematical method based on the Hilbert transform of the ECG signal is proposed here, allied with the MP-HA (Multicycle Protocol for Hospital Automation), with the addition of frames, so that information on the occurrence of transients can be transmitted along with signal data of the electrocardiogram. Among the possible transients, noise was chosen because it is the phenomenon that interferes the most with the processing of ECG signals. Tests were performed using the MIT-BIH Arrhythmia Database, while a mathematical analysis was used in the new frames of the MP-HA protocol in order to demonstrate the consistency of the protocol with this addition.

4.
Rev. bras. eng. biomed ; 28(2): 169-178, jun. 2012. ilus
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-649103

ABSTRACT

O aumento nas demandas por gerenciamento, controle e monitoramento das informações na área da automação hospitalar tem promovido um maior volume de pesquisas que são indutoras do processo de inovação tecnológica na área da saúde. Neste contexto, um aspecto considerado importante na automatização do monitoramento de pacientes consiste na eficiência em detectar e informar em tempo hábil as anomalias encontradas nos sinais vitais dos pacientes. O procedimento de notificar as ocorrências dessas anomalias à equipe médica pode ser implementado por meio da geração e envio de alertas (sonoros ou visuais). Verificando a relevância desse tipo de demanda no ambiente hospitalar, o presente artigo descreve uma arquitetura que tem como fundamento a geração e o envio de alertas, cujos dados são advindos de pacientes internados em Unidades de Terapia Intensiva (UTI). A premissa foi, portanto, otimizar o processo de comunicação das anomalias detectadas de modo que a equipe médica responsável seja notificada de tais eventos de maneira mais eficiente. A arquitetura de comunicação, definida para o ambiente hospitalar, baseou-se em estudos realizados na UTI do Hospital Universitário Onofre Lopes (HUOL). Tais estudos possibilitaram uma análise de requisitos que permitiu definir um gerador de alertas personalizados, e o envio desses para dispositivos móveis das equipes médicas. O processo de envio dos alertas foi baseado em um algoritmo de escalonamento de tempo real, fazendo uso de um middleware e de computação móvel e distribuída, sendo esses os aspectos inovadores dessa arquitetura.


The increase in demand for the management, control and monitoring of information in hospitals has promoted a greater volume of research that induces the process of technological innovation in healthcare. In this context, an important aspect to consider in the automation of patient monitoring is the efficiency to detect and report anomalies in patients’  vital signs in a timely manner. The procedure for notifying the medical staff of these anomalies can be implemented by generating and sending alerts (either audible or visual). Noting the relevance of this demand in the hospital environment, this paper describes an architecture based on the generation and transmission of alerts, whose data are coming from patients hospitalized in intensive care units (ICU). The premise was therefore to optimize the procedure for reporting deficiencies so that the medical staff in charge is notified of such events more efficiently. The communication architecture in hospitals, used in this paper, was based on studies conducted at the ICU of the University Hospital Onofre Lopes (HUOL). These studies allowed an analysis of requirements that lead to the definition of a generator of custom alerts, and the sending of these alerts to mobile devices kept by medical staff. The process of sending those alerts was based on a real time scheduling algorithm making use of a middleware and both mobile and distributed computing, which are the innovative aspects of this architecture.


Subject(s)
Clinical Alarms , Monitoring, Physiologic/instrumentation , Monitoring, Physiologic/trends , Monitoring, Physiologic , Signal Processing, Computer-Assisted/instrumentation , Critical Care/trends , Electronic Data Processing/instrumentation , Electronic Data Processing , Vital Signs , Intensive Care Units/organization & administration
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