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

  1. Fernández Granero, Miguel Ángel
Dirigida por:
  1. Daniel Sánchez Morillo Director

Universidad de defensa: Universidad de Cádiz

Fecha de defensa: 04 de julio de 2016

Tribunal:
  1. Laura María Roa Romero Presidente/a
  2. Miguel Ángel López Gordo Secretario/a
  3. Juan Bosco López Sáez Vocal
Departamento:
  1. Ingeniería en Automática, Electrónica, Arquitectura y Redes de Computadores

Tipo: Tesis

Teseo: 422279 DIALNET

Resumen

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.