Modelos predictivos para la detección precoz de exacerbaciones de epoc mediante telemonitorización de síntomas y sonidos respiratorios

  1. Fernández Granero, Miguel Ángel
Supervised by:
  1. Daniel Sánchez Morillo Director

Defence university: Universidad de Cádiz

Fecha de defensa: 04 July 2016

Committee:
  1. Laura María Roa Romero Chair
  2. Miguel Ángel López Gordo Secretary
  3. Juan Bosco López Sáez Committee member
Department:
  1. Ingeniería en Automática, Electrónica, Arquitectura y Redes de Computadores

Type: Thesis

Teseo: 422279 DIALNET

Abstract

Con el objetivo de facilitar la gestión y los cuidados médicos ofrecidos a los pacientes con la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), en el presente estudio se diseñó y evaluó un sistema telemédico con los siguientes objetivos fundamentales: a) Detectar de forma precoz las agudizaciones de la enfermedad, a partir de los datos de cuestionarios y señales respiratorias tomadas al paciente diariamente de forma domiciliaria. b) Implementar un sistema automático de alarmas, capaz de alertar al personal sanitario responsable de la atención del paciente cuando se detecte con carácter precoz una posible exacerbación. c) Facilitar que los pacientes aprendan a reconocer cuando están exacerbados y puedan autogestionar su enfermedad mejorando su calidad de vida. En un sistema sanitario cuyos procesos se encuentran en revisión continua debido a las mejoras introducidas para las nuevas tecnologías, este trabajo ha tenido por objetivo estudiar la posibilidad de cambiar la forma en que los servicios de salud se ofrecen a los pacientes con EPOC.