SHIFT-움직이는 병원

병원의 환자들은 대부분의 시간을 앉거나 누워서 활동하지 않고 보냅니다. 활동적이지 않은 것은 병원 환자들에게 흔한 문제이며, 종종 합병증을 일으키고 회복을 방해합니다. 혈액량 감소, 기립 시 불안정한 혈압, 근육 약화, 감염 위험 증가, 혈전 발생 등의 문제로 이어질 수 있기 때문입니다. 그리고 기타 건강 문제. 자연적인 노화 과정, 병원에서의 스트레스, 열악한 영양 상태, 사고, 기억, 이해의 문제 또는 우울증과 결합된 신체의 비활성 관련 변화는 전반적인 생리학적 손상으로 재생 능력을 감소시킵니다. 회복력.

입원 환자의 신체 활동량을 정량화하기 위해서는 누워있는 상태, 앉은 상태, 서 있는 상태, 걷는 상태를 구별하는 활동 센서의 능력이 중요한 요구 사항입니다. 40명의 환자를 대상으로 한 파일럿 연구에서는 임상 환경에서 활동 센서 사용의 타당성과 효율성을 조사했습니다. 이 연구는 다양한 신체 부위에 착용한 센서를 사용하여 특정 활동과 움직임 패턴을 감지하는 데 중점을 두었으며, 장기 모니터링을 위해 선호되는 위치는 발목입니다. 대부분의 참가자는 센서 착용이 허용 가능한 것으로 나타났으며 이는 확장된 환자 활동 모니터링을 위한 이 접근 방식의 실용성을 나타냅니다.

이 관찰 단일 센터 연구의 주요 목적은 다양한 움직임 매개변수를 감지하기 위해 새로 개발된 알고리즘의 정확성을 검증하는 것입니다. 발목에 착용하는 두 개의 서로 다른 센서를 사용하여 누워 있는 시간, 앉거나 서 있는 시간, 걷기 및 계단 오르기(위/아래) 시 걸음 수를 기록합니다. 검증은 이번 파일럿 연구와 파일럿 연구에서 수집된 동작 데이터를 기반으로 하며 다음 두 단계로 수행됩니다.

• 1단계(모델 개선): 학습 데이터를 사용하여 알고리즘의 견고성 향상
• 2단계(모델 검증): 테스트 데이터를 사용한 알고리즘 검증

두 번째 목표는 다음과 같습니다.

• 고도 데이터가 계단 오르기와 걷기를 구별하는 알고리즘의 정확도를 향상시키는지 확인
• 센서 착용의 편안함을 평가하기 위해

이번 연구 결과는 입원 환자의 활동 패턴을 정확하게 파악하는 알고리즘을 개발해 병원 환경에서 환자 이동성에 대한 모니터링과 이해를 높여 헬스케어를 발전시킬 수 있을 것으로 기대된다.