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Development of a Wearable Technology for the Early Detection of Pressure Ulcers in Nursing Homes

    1. [1] ISDI - School of Design & Innovation, ATLAS SkillTech University, Mumbai, India
    2. [2] Department of Life Sciences, School of Sciences, JAIN (Deemed-to-be University), Karnataka, India
    3. [3] College of Nursing, Teerthanker Mahaveer University, Moradabad, Uttar Pradesh, India
  • Localización: Salud, Ciencia y Tecnología, ISSN 2796-9711, Nº. 3, 2023 (Ejemplar dedicado a: Salud, Ciencia y Tecnología), pág. 458
  • Idioma: inglés
  • Títulos paralelos:
    • Desarrollo de una tecnología portátil para la detección precoz de úlceras por presión en residencias de ancianos
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      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.

    • English

      As the body deteriorates and develops various ailments, aging inevitably impacts health. When dealing with these issues, healthcare is crucial to healing. Hospital patients' physical and emotional health is worsened by age-related pressure ulcers (PU). This study suggested developing a wearable device for nursing homes to use in the early diagnosis of PU. We also use data augmentation methods to increase our dataset's size and improve our model's robustness. The suggested system uses a wearable gadget to continuously track the patient's location and wireless communication with a tablet to notify the nurse when a patient turn is approaching, following the hospital's policy. The hospital's cloud technology allows for centralized monitoring by recording and updating the turning operation and the patient's position, which is continuously tracked. In a controlled environment, the system could track the patient's posture continually and precisely identify typical patient poses. A Water Wave Optimization with Convolutional Neural Network (WWO-CNN) method is described to prevent PU better. Our method achieves an overall accuracy, precision, recall, and F1-score, which is encouraging. Our practice offers a more effective and precise solution for the detection and classification of PU when compared to existing research that essentially uses WWO-CNN-based algorithms. Our method can potentially enhance early diagnosis and treatment of PU, leading to better patient outcomes and lower medical costs.


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