Diseño de un marco inteligente habilitado para IoT en el sector de la salud para escenarios de emergencia

Área de la Ciencia:

• Ingeniería Biomédica; Inteligencia Artificial; Salud Pública

Sus antecedentes:

• La respuesta eficaz a las emergencias depende de la evaluación y la intervención oportunas del paciente.; Los dispositivos portátiles inteligentes y los modelos de IA ofrecen potencial para la monitorización continua de pacientes y la detección temprana de riesgos.; La congestión del tráfico dificulta significativamente los servicios de ambulancia, lo que reduce la eficacia de la atención de emergencia.

Objetivo del estudio:

• Diseñar un modelo de respuesta sanitaria inteligente que integre el análisis de riesgos y la gestión adaptativa del tráfico para los servicios de ambulancia de emergencia.; Reducir los retrasos en el despacho y la respuesta de las ambulancias mediante la monitorización de pacientes en tiempo real y la facilitación del tráfico.; Desarrollar un marco prototipo para la identificación temprana de riesgos, la categorización y la mejora de la atención al paciente.

Principales métodos:

• Se utilizó una pulsera inteligente (BioTrace-G) para recopilar los signos vitales del paciente.; Se desarrolló una aplicación para smartphone ('E-response') que aloja un modelo de algoritmo genético-red neuronal profunda (GA-DNN) para la predicción de riesgos.; Se integró el modelo de predicción de riesgos con una unidad de gestión adaptativa del tráfico para priorizar las rutas de las ambulancias.

Principales resultados:

• El modelo GA-DNN logró una alta precisión media en la predicción de riesgos (95,2 % con datos de sensores, 94,2 % con número de pacientes).; Demostró una baja latencia media de inferencia (57,8 s) y un mínimo de falsos negativos (6,9 %) y falsos positivos (13,4 %).; El marco integrado optimizó la priorización de pacientes y redujo el retraso en el despacho de ambulancias en comparación con los métodos convencionales, mejorando la velocidad de las ambulancias y reduciendo las paradas de señales.

Conclusiones:

• El marco integrado desarrollado sirve como un prototipo viable para la respuesta a emergencias en tiempo real.; El sistema reduce eficazmente los retrasos en la respuesta y mejora la atención al paciente mediante la evaluación inteligente de riesgos y la gestión del tráfico.; Este enfoque tiene un potencial significativo para mejorar la eficiencia y la eficacia de los servicios médicos de emergencia.