Alarmas inteligentes en unidades de cuidados intensivos basada en redes neuronales

Díaz Fernández, Jorge (1999). Alarmas inteligentes en unidades de cuidados intensivos basada en redes neuronales. Tesis (Doctoral), E.T.S.I. Telecomunicación (UPM). https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.664.

Descripción

Título: Alarmas inteligentes en unidades de cuidados intensivos basada en redes neuronales
Autor/es:
  • Díaz Fernández, Jorge
Director/es:
Tipo de Documento: Tesis (Doctoral)
Fecha de lectura: 1999
Materias:
Palabras Clave Informales: TECNOLOGIA MEDICA; CUIDADOS INTENSIVOS; CIENCIAS TECNOLOGICAS; CIENCIAS MEDICAS;
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Tecnología Fotónica [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Esta Tesis define el problema de un entorno de pacientes críticos actual y algunas necesidades que puede resolver la ingeniería. Las dos metas de la investigación: una metodología neuronal de ayuda a la decisión orientada al destete del paciente y de gestión informatizada de datos clíncios que permita revisar fácilmente historias clínicas y hacer investigaciones exportando datos de paciente a programas estadísticos u hojas de cálculo. Tras marcar unas hipótesis de investigación y revisar los antecedentes previos en alarmas inteligentes, se optó por una arquitectura neuronal y al automatización de la adquisición y representación de mensajes útiles en UCI. Se ha descrito un método de ayuda la decisión en UCI dividido en tres módulos; adquisición de datos, interpretación de los mismos y representación de la información obtendia por las redes de neuronas. Con conclusión, se ha confirmado que las redes neuronales pueden ayudar en un entorno complejo de pacientes críticos, resolviendo el problema de interpretar datos imprecisos y a veces incompletos.

Más información

ID de Registro: 664
Identificador DC: https://oa.upm.es/664/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:664
Identificador DOI: 10.20868/UPM.thesis.664
Depositado por: Archivo Digital UPM
Depositado el: 13 Nov 2007
Ultima Modificación: 10 Oct 2022 12:23
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