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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/78327| Tipo: | TCC |
| Título : | Integração de sistemas de saúde digital para detecção de quedas em sistemas hospitalares |
| Autor : | Mendes, Nadiana Kelly Nogueira |
| Tutor: | Andrade, Rossana Maria de Castro |
| Co-asesor: | Pinheiro, Francisco Victor da Silva |
| Palabras clave en portugués brasileño: | Integração de sistemas;Saúde digital;Internet of Health Things (IoHT);Application Programming Interface (API) |
| Palabras clave en inglés: | Systems integration;Healthcare;Internet of Health Things (IoHT);Application Programming Interface (API) |
| Áreas de Conocimiento - CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Fecha de publicación : | 2024 |
| Citación : | MENDES, Nadiana Kelly Nogueira. Integração de sistemas de saúde digital para detecção de quedas em sistemas hospitalares. 2024. 61 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2024. |
| Resumen en portugués brasileño: | Quedas em idosos podem levar a ferimentos sérios e até fatalidades, considerando a fragilidade dessa faixa etária. Assim, é importante o desenvolvimento de sistemas que auxiliem no monitoramento e atendimento de idosos em casos de queda. Na saúde, a Internet das Coisas (IoT) tem crescido, com aplicações que oferecem desde cuidados emergenciais até intervenções a longo prazo, impulsionando a criação de novos sistemas. Um exemplo é o sistema Health Risk, que detecta quedas em pacientes, utilizando dispositivos vestíveis e aprendizado de máquina, com uma precisão de 94,4%. Este trabalho descreve o desenvolvimento de uma API para a integração de dois sistemas de saúde: um sistema mobile de detecção de quedas baseado em Internet das Coisas, o Health Risk, e um sistema hospitalar projetado para um hospital universitário, o Smart Hospital. Para a integração desses sistemas, foi feita uma revisão da literatura sobre diversos temas relacionados à Internet das Coisas com o intuito de realizar um estudo aprofundado sobre os padrões no processo de desenvolvimento e exemplos de aplicações bem-sucedidas envolvendo sistemas baseados no paradigma de Internet das Coisas integrados a outros sistemas de saúde. Em seguida, a API proposta neste trabalho, denominada de FallReportAPI, responsável pela integração do Health Risk e Smart Hospital, foi construída utilizando Java como linguagem de programação, Spring Boot para a criação das rotas, RabbitMQ para a troca de dados e PostgreSQL como base de dados. Para avaliar a integração completa dos sistemas, foram realizados testes de API focando na realização de testes funcionais para garantir a obtenção dos resultados esperados. Com a integração desses sistemas feita pela API desenvolvida neste trabalho, a comunicação entre os sistemas resulta em atualizações imediatas em caso de queda dos usuários do aplicativo Health Risk para o sistema do Smart Hospital. Com essa comunicação ágil entre os sistemas de saúde, espera-se reduzir o atendimento para o chamado da equipe de saúde em caso de quedas que necessitem de atendimento médico urgente. |
| Abstract: | Falls in the elderly can lead to serious injuries and even fatalities, considering the vulnerability of this age group. Thus, it is important to develop systems that assist in monitoring and caring for elderly individuals in cases of falls. In healthcare, the Internet of Things (IoT) has been growing, with applications that offer everything from emergency care to long-term interventions, driving the creation of new systems. An example is the Health Risk system, which detects falls in patients using wearable devices and machine learning, with an accuracy of 94.4%. This work describes the development of an API for the integration of two healthcare systems: a mobile fall detection system based on the Internet of Things, Health Risk, and a hospital system designed for a university hospital, the Smart Hospital. To integrate these systems, a literature review was conducted on various topics related to the Internet of Things to carry out an in-depth study of standards in the development process and examples of successful applications involving IoT-based systems integrated with other healthcare systems. Subsequently, the API proposed in this work, named FallReportAPI, which is responsible for the integration of Health Risk and Smart Hospital, was built using Java as the programming language, Spring Boot for creating the routes, RabbitMQ for data exchange, and PostgreSQL as the database. To evaluate the complete integration of the systems, API tests were conducted focusing on functional tests to ensure the expected results were achieved. With the integration of these systems facilitated by the API developed in this work, communication between the systems results in immediate updates in case of falls by users of the Health Risk app to the Smart Hospital system. With this agile communication between healthcare systems, it is expected to reduce response time for healthcare teams in case of falls that require urgent medical attention. |
| URI : | http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/78327 |
| Lattes del autor: | http://lattes.cnpq.br/5230195480998504 |
| Lattes del tutor: | http://lattes.cnpq.br/9576713124661835 |
| Lattes del co-asesor: | http://lattes.cnpq.br/3822537365616539 |
| Derechos de acceso: | Acesso Aberto |
| Aparece en las colecciones: | CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - Monografias |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
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