7 resultados para Mhealth

em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna


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La tesi sviluppa una rassegna delle applicazioni nel campo mHealth al giorno d'oggi, analizzandone l'utilizzo pratico e lo sviluppo informatico.

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La tesi si occupa della nuova frontiera del healthCare, la salute mobile o mHealth, analizzando al situazione di mercato, le previsioni future, quelli che possono essere i vantaggi di questo nuovo mercato e le barriere che ne possono limitare lo sviluppo. Integrando il lavoro con un analisi tramite le teorie strategiche imparate durante i corsi di studio

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Gli sviluppi in campo scientifico e nella medicina sono fortemente collegati. L'innovazione tecnologica ci aiuta a rendere più semplici le operazioni che potrebbero essere complesse, riuscendo a dare un grande aiuto in qualsiasi campo. In questo lavoro si approfondirà il contributo che può dare l'innovazione all'assistenza sanitaria, con lo scopo di riuscire a fornire un'assistenza sanitaria in qualsiasi luogo, in qualsiasi momento, a chiunque. Per fare questo ci si basa sull'mHealth e quindi sull'interazione tra la medicina e i dispositivi mobili. Si definirà una architettura che abbia le potenzialità di essere integrata con le procedure di assistenza sanitaria riuscendo a diminuire i costi aumentando i benefici percepiti da medici e pazienti. Lo strumento base utilizzato per fornire una assistenza sanitaria in mobilità saranno i sensori e gli attuatori impiantabili o indossabili.

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Tesi relativa allo sviluppo e all'evoluzione tecnologica di software applicativi per dispositivi mobili in impieghi di telemedicina, telemonitoraggio e in campi generalmente medico-sanitari.

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L'elaborato tratterà lo stato della tecnologia nel campo dell'acquisizione e del monitoraggio di segnali fisiologici grazie all'utilizzo di sistemi indossabili. Nel primo capitolo della tesi saranno introdotte le idee e le motivazioni che hanno spinto la ricerca verso una maggiore integrazione tra uomo, tecnologia e qualità della vita. Verranno introdotti poi alcuni dispositivi che spiccano per le loro particolarità e qualità che al meglio rispecchiano la fusione tra ingegneria e medicina. Il secondo capitolo descriverà alcuni dei sensori e in generale le tecnologie utilizzate in questi dispositivi. L'ultima parte della tesi tratterà, attraverso il concetto di mHealth, come questi nuovi strumenti sono e dovrebbero essere regolamentati dagli enti preposti, sottolineando quali vantaggi e svantaggi la direzione che la tecnologia ha intrapreso in questo settore potrà in futuro portare alla salute, alla sanità pubblica e alla qualità della vita.

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In questo progetto di tesi saranno applicate tecniche appartenenti al campo della bioingegneria, indirizzate al riconoscimento delle attività motorie e all’analisi del movimento umano. E' stato definito un protocollo di ricerca necessario per il raggiungimento degli obiettivi finali. Si è quindi implementata un’App Android per l’acquisizione e il salvataggio dei dati provenienti dai principali sensori di Smartwatch e Smartphone, utilizzati secondo le modalità indicate nel protocollo. Successivamente i dati immagazzinati nei dispositivi vengono trasferiti al Pc per effettuarne l’elaborazione off-line, in ambiente Matlab. Per facilitare la seguente procedura di sincronizzazione dei dati intra e inter-device, tutti i sensori sono stati salvati, dall’App Android, secondo uno schema logico definito. Si è perciò verificata la possibilità del riconoscimento del contesto e dell’attività nell’uso quotidiano dei dispositivi. Inoltre si è sviluppato un algoritmo per la corretta identificazione del numero dei passi, indipendentemente dall’orientamento del singolo dispositivo. Infatti è importante saper rilevare in maniera corretta il numero di passi effettuati, soprattutto nei pazienti che, a causa di diverse patologie, non riescono ad effettuare una camminata fluida, regolare. Si è visto come il contapassi integrato nei sistemi commerciali per il fitness più diffusi (Smartwatch), pecca soprattutto in questa valutazione, mentre l’algoritmo, appositamente sviluppato, è in grado di garantire un’analisi accettabile a prescindere dal tipo di attività svolta, soprattutto per i dispositivi posizionati in L5. Infine è stato implementato un algoritmo, che sfrutta il filtro di Kalman e un modello biomeccanico appositamente sviluppato, per estrapolare l’evoluzione dell’angolo Tronco-Coscia. Avere a disposizione tale informazione e perciò conoscere la biomeccanica e la cinematica del corpo umano, rende possibile l’applicazione di questa procedura in svariati campi in ambito clinico e non.

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L'obiettivo della tesi è dimostrare l'utilità e i vantaggi che può fornire il Self-Management del diabete mellito di tipo 1 in un sistema di mobile Health a partire da un modello computazionale Agent-Based. Viene quindi affrontata in maniera approfondita la tematica del mobile Health ed il suo sviluppo nei paesi a basso/medio reddito, illustrando i risultati ottenuti dalla ricerca scientifica fino ad oggi, ed il concetto di Self-Management di malattie croniche, un processo di cura caratterizzato dalla partecipazione autonoma del paziente stesso, fornendo una panoramica degli approcci computazionali sviluppati. Viene quindi studiato il diabete mellito in ogni sua caratteristica, seguito dall'illustrazione di diverse applicazioni per la gestione autonoma della suddetta patologia tutt'ora in commercio. Nel caso di studio vengono effettuate diverse simulazioni, tramite la piattaforma di simulazione MASON, per realizzare varie dinamiche della rete fisiologica di un paziente al fine di stabilire feedback qualitativi per il Self-Management della patologia.