Desarrollo de un prototipo de supervisión médica, basado en IOT, para la detección de arritmia de tipo Fibrilación auricular en personas de la tercera edad en estado de reposo, mediante el monitoreo y procesamiento de señales ECG

Descripción del Articulo

El presente trabajo propone un sistema electrónico de monitoreo continuo de las señales electrocardiográficas de pacientes para la detección de arritmias de tipo Fibrilación auricular y envío de resultados obtenidos para ofrecer una completa supervisión médica que agilice el diagnóstico y atención d...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Huamán Aliaga, Carlos Alberto Junior, Talla Chumpitaz, Yameli Olenka
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2020
Institución:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Repositorio:UPC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/656502
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/10757/656502
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Señales electrocardiográficas
Fibrilación auricular
Arritmia
Monitoreo
Electrocardiographic signals
Atrial fibrillation
Arrhythmia
Monitoring
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.05
Descripción
Sumario:El presente trabajo propone un sistema electrónico de monitoreo continuo de las señales electrocardiográficas de pacientes para la detección de arritmias de tipo Fibrilación auricular y envío de resultados obtenidos para ofrecer una completa supervisión médica que agilice el diagnóstico y atención del paciente. El sistema está compuesto por dos partes, la primera de Hardware y la segunda de Software. En primer lugar, el Hardware del sistema está compuesto por equipos que permiten adquirir las señales electrocardiográficas, realizar el procesamiento y enviar las señales a una base de datos. En segundo lugar, el Software analiza dos parámetros de la señal electrocardiográfica para inferir si el paciente presenta fibrilación auricular y envía una alerta al especialista para la revisión de la señal involucrada. La validación del funcionamiento del sistema se realizó utilizando señales de la base de datos Physionet con una efectividad de 97.3% y señales extraídas de un conjunto de personas con una efectividad del 85.7%.
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