UbHeart : um modelo para monitoramento de sinais vitais do coração baseado em ciência da situação e computação ubíqua.

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Rocha, Cristofe Coelho Lopes da
• Orientador(a): Costa, Cristiano André da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Vale do Rio dos Sinos
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
• Departamento: Escola Politécnica
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Ciência da situação; Computação ubíqua; Telemedicina; Monitoramento sinais vitais
• Palavras-chave em Inglês: Science situation; Ubiquitous computing; Telemedicine; Monitoring vital signs
• Área do conhecimento CNPq: ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação
• Link de acesso: http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/5396

Pacientes com insuficiência cardíaca e sem acompanhamento médico diário podem ter os sinais fisiológicos do coração comprometidos, causando graves problemas à saúde. Esse cenário recorrente diminui a qualidade de vida do paciente resultando em readmissões hospitalares, onerando assim o sistema de saúde. Considera-se que o emprego de cuidados ubíquos, usando sensores e wearables, pode melhorar esse processo, reduzindo sensivelmente o número de readmissões em sistemas de saúde. Nesse âmbito, esse trabalho propõe o modelo UbHeart, que emprega ciência da situação para identificar possíveis problemas cardíacos. Como contribuição científica o modelo provê o monitoramento da evolução da degradação dos sinais vitais do coração do paciente, por meio da detecção de possíveis situações de complicação cardíaca. A avaliação foi realizada por meio de um cenário prático com uso de um aplicativo móvel e um conjunto de 100 dados fisiológicos agrupados em cinco intervalos para a análise de dois pacientes de 72 e 23 anos. Os resultados foram positivos quanto à aplicação do modelo UbHeart, que possibilitou a compreensão da situação de forma distinta. Foram encontrados valores de 80% de grau envolvimento dos dois pacientes em relação ao risco quando considerado a média dos sinais fisiológicos no intervalo, e de 50% e 20% para os pacientes idoso e jovem, respectivamente, quando considerado a tendência lógica dos sinais fisiológicos no intervalo.