Modelo tecnológico para el monitoreo y análisis del nivel de estrés cardiaco utilizando wearables

• Autores: Albin Casanova, Bruno, Rasmussen Olivera, Alfredo Gabriel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/656674
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/656674
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Teléfono inteligente; Ritmo cardiaco; Estrés cardíaco; Smartphone; Heart rate; Heart stress; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Las enfermedades cardiacas hoy en día representan la principal causa de muerte de la población adulta a nivel nacional, según informa el Seguro Social de Salud (EsSalud). En base a información estadística, EsSalud indica que solo en la capital cada día se producen entre 4 y 5 infartos de miocardio, de los cuales más de dos tercios de ellos se presenta en varones. El proyecto elaborado brinda una herramienta para la medicina, que optimiza los procesos de monitorización del estrés cardiaco en los pacientes de forma permanente. Así mismo, la detección de anomalías en el comportamiento cardiaco. Adicionalmente, el modelo permite dar a conocer a los médicos la información de los pacientes en tiempo real, lo que permite que se tomen decisiones oportunas respecto a la salud de los pacientes. El presente proyecto se enfocará en el desarrollo de un modelo tecnológico para el monitoreo y análisis del nivel de estrés cardiaco utilizando wearables. El modelo tecnológico presente se subdivide entre el input, el output, una capa de soporte y 4 fases principales: 1. Captura; 2. Transmisión; 3. Procesamiento; 4. Destino. Se decidió por aplicar el modelo en tecnologías de código abierto, para que una vez demostrado su funcionamiento, esta pueda replicada en cualquier plataforma y tenga el mismo resultado, sin necesidad de encasillarlo a una única solución. La toma biométrica de pacientes en tiempo real, de un total de 72 horas monitoreadas por paciente, demostró que en promedio 93.67% del tiempo los pacientes estuvieron monitoreados y que el 12.50% de los pacientes presentaron una anomalía cardiaca.