Desarrollo de una tecnología portátil para la detección precoz de úlceras por presión en residencias de ancianos
Artículo revisado por pares
Enviado: 13-06-2023
Revisado: 30-06-2023
Aceptado: 04-08-2023
Publicado: 05-08-2023
Editor: Dr. William Castillo González, https://orcid.org/0000-0003-3007-920X
Editor: Fasi Ahamad Shaik, https://orcid.org/0000-0002-1216-5035
DOI:
https://doi.org/10.56294/saludcyt2023458Palabras clave:
Dispositivo wearable, úlceras por presión, enfermeras, tecnología en la nube del hospital, optimización de ondas de agua con red neuronal convolucionalResumen
A medida que el cuerpo se deteriora y desarrolla diversas dolencias, el envejecimiento repercute inevitablemente en la salud. A la hora de tratar estos problemas, la atención sanitaria es crucial para la curación. La salud física y emocional de los pacientes hospitalizados empeora con las úlceras por presión (UPP) relacionadas con la edad. Este estudio propone desarrollar un dispositivo wearable para que las residencias de ancianos lo utilicen en el diagnóstico precoz de las UP. También utilizamos métodos de aumento de datos para aumentar el tamaño de nuestro conjunto de datos y mejorar la solidez de nuestro modelo. El sistema sugerido utiliza un gadget wearable para rastrear continuamente la ubicación del paciente y la comunicación inalámbrica con una tableta para notificar a la enfermera cuando se acerca el turno del paciente, siguiendo la política del hospital. La tecnología en la nube del hospital permite una supervisión centralizada al registrar y actualizar la operación de giro y la posición del paciente, que se rastrea continuamente. En un entorno controlado, el sistema podría realizar un seguimiento continuo de la postura del paciente e identificar con precisión las poses típicas del paciente. Se describe un método de optimización de ondas de agua con red neuronal convolucional (WWO-CNN) para prevenir mejor las UP. Nuestro método logra una exactitud, precisión, recuperación y puntuación F1 generales alentadoras. Nuestra práctica ofrece una solución más eficaz y precisa para la detección y clasificación de las UP en comparación con las investigaciones existentes que utilizan esencialmente algoritmos basados en WWO-CNN. Nuestro método puede mejorar potencialmente el diagnóstico precoz y el tratamiento de las UPP, lo que se traduce en mejores resultados para los pacientes y menores costes médicos.
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