Purpose: Vital sign are used to help assess the general physical health of a person, give clues to possible diseases, and show progress toward recovery. Researchers are using vital sign data and AI(artificial intelligence) to manage a variety of diseases and predict mortality. In order to analyze vital sign data using AI, it is important to select and extract vital sign data suitable for research purposes. Methods: We developed a method to visualize vital sign and early warning scores by processing retrospective vital sign data collected from EMR(electronic medical records) and patient monitoring devices. The vital sign data used for development were obtained using the open EMR big data MIMIC-III and the wearable patient monitoring device(CareTaker). Data processing and visualization were developed using Python. We used the development results with machine learning to process the prediction of mortality in ICU patients. Results: We calculated NEWS(National Early Warning Score) to understand the patient's condition. Vital sign data with different measurement times and frequencies were sampled at equal time intervals, and missing data were interpolated to reconstruct data. The normal and abnormal states of vital sign were visualized as color-coded graphs. Mortality prediction result with processed data and machine learning was AUC of 0.892. Conclusion: This visualization method will help researchers to easily understand a patient's vital sign status over time and extract the necessary data.
In this paper, we present an intensive patient monitoring service through the Internet, which enables medical doctors to watch their patients in a remote site, to monitor their vital signs and to give them some advices for first-aid treatment. The service consists of three service objects: Monitoring Information Service(MIS), Vital Sign Monitoring Service(VSMS) and Multimedia Consulting (MCS). Through the MIS, medical doctors can get information about the patients currently under monitoring, including their names, ages, genders, symptoms, current main complaints and current locations. The VSMS enables medical doctors to monitor in real-time patients' vital signs such as electrocardiogram (ECG), respiration, temperature, blood oxygen saturation (SpO$_{2}$), invasive blood pressure (IBP), and non-invasive blood pressure (NIBP). It also generates alarms when the patients are likely to be in a critical situation. The MCS provides a real-time multimedia desktop conferencing facility for watching patients and instructing attendants to administer some first-aid treatment. We carried out some experiments according to two different scenarios. The intensive patient monitoring service was functioning well in a 100Base-T Ethernet LAN environment.
Purpose: This study was performed to validate the linkage between nursing diagnoses and nursing interventions by identifying performance and importance of nursing interventions linked to five NANDA nursing diagnoses. Method: Data was collected from 153 staff and head nurses working in 4 hospitals in K city. The results were analyzed using mean, SD and spearman correlation for ranking correlation. Result: The most importantly considered interventions were Medication Administration (IV) for pain, Pain Management for Constipation, Intravenous (IV) Insertion for Diarrhea, treatment, Vital Sign Monitoring for Hyperthermia, and Vital Sign Monitoring for Infection risk. The most frequently performed interventions was Medication Administration (IV) for Pain, Fluid Management for Constipation, Intravenous (IV) Insertion for Diarrhea, Vital Sign Monitoring for Hyperthermia, and Vital Sign Monitoring for Infection: Risk for. The rank correlations between importance and performance were highest in Diarrhea and lowest in Constipation. Conclusion: The above findings can be used to develop a nursing information system which can be used to facilitate documenting the nursing process, and a nursing information system developed by this research process will ultimately contribute to identifying nurses contribution to patient health.
HL7은 병원정보 시스템에서 사용되는 정보와 관련된 표준화된 프로토콜이다. Central Monitor로부터 전송되어진 환자의 생체정보 Raw Data가 HIS의 데이터 수신 모듈을 통해 사용가능한 데이터로 재구성될 수 있도록 설계가 이루어져 있다. 환자 생체정보에 대한 실시간성과 생체정보에 대한 생체정보 데이터의 연속성을 부여함으로서 베드 사이트의 환자에게서 발생된 모든 생체정보에 의해 환자 관리가 이루어진다. 또한 보다 많은 검사장비의 데이터를 데이터베이스를 이용하여 전산화함으로서 해당 환자의 광범위한 자료 검색이 이루어지므로 획기적인 원격진료로 활용이 가능하다.
For the purpose of assessing the utility and cautionary aspects of pulse oximetry of which use is rapidly increased, it was applied to the maladaptive child patients with sedative drugs and evaluated the results. When pulse oximeter was used alone for vital sign monitoring, it was thought impossible to exclude the false alarm or false silence by various causes. To minimize or remove these misunderstanding, operators should have a extensive knowledge not only on the factors affecting the operation of this apparatus but also on the potential of misoperation. To review the present status of increasing risk of hypoxia during the sedation, it was thought unreasonable to solely depend upon this apparatus for vital sign monitoring. By combining with more accurate and auxiliary monitoring devices, pulse oximetry will be of greater value and can meet the clinical needs and conveniences.
본 논문에서는 TMO 실시간 객체 모델을 이용하여 실시간 통신 메시지 서비스를 효과적으로 지원하기 위해 중환자의 실시간 생체정보 전송 시스템을 나타내었다. 또한 분산된 네트워크 시스템에서 TMO 구조를 이용하여 PMS(Patient Monitoring System) 응용 환경에 적용함으로서 실시간 메시지 서비스를 보장하였다. TMO를 이용한 생체정보 파싱 수신 모듈은 PMS의 Central Monitor로부터 수신할 수 있는 Raw Data 형태의 환자의 생체 정보를 HL7(Healthy Level Seven) 프로토콜과 TCP/IP 인터넷 프로토콜을 이용하여 원격적으로 모니터링을 할 수 있는 생체 정보 웹 뷰어 시스템을 개발하였고, 사용자가 사용가능한 데이터로 분석할 수 있도록 설계하였다. TMO 객체 모델을 기반으로 한 실시간 시뮬레이션에서 몇 가지의 TMO 구조의 장점을 가지고 있으며, TMO 객체 모델은 요구 명세서와 설계 사이의 강력한 연관성을 가지고 있다.
In this paper, we present a real-time remote patient monitoring service through world-wide web, which allows the medical doctor to monitor his patients in remote sites using popular web browsers. The real-time service consists of two services: Patient Locator Service (PLS) and Vital Sign Monitoring Service (VSMS). The PLS provides the information of patients currently being monitored. The VSMS allows the user to observe a stream of vital sign data of a specific patient. The vital sign data include ECG, respiration, temperature, $SPO_2$, invasive blood pressure and non-invasive blood pressure.
본 연구는 중환자실, 응급실, 수술실등 병실내에서 환자를 구속하지 않고. 무선으로 환자의 활력징후 신호등을 관찰할 수 있는 생체신호 무선 전송장치를 설계 제작하는데 목적을 두었다. 본 무선 환자감시장치는 활력징후 신호 수집기, 무선 송수신 장치 및 활력징후 관찰기로 구성된다. 활력징후 신호 수집부는 생체신호를 증폭하기 위한 아날로그신호 증폭기와 디지털데이터 변환을 위한 단일 칩 마이크로 컨트롤러로 구성된다. 전송신호의 품질을 확보하고 신호처리 및 구성이 간단하여 저 비용으로 구성할 수 있는 주파수편이변조(FSK) 방법을 사용하였고 디지털신호는 UHF 대역의 미약 무선주파수에 의하여 송수신되었다. 활력징후 신호 관찰기는 무선 수신기에 의해 디지털 데이터를 복조하고 활력징후 신호를 상시 모니터링하기 위한 액정모니터(LCD) 및 신호를 기록하기 위한 감열기록장치(thermal Printer)로 설계 제작되었다.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제12권1호
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pp.37-44
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2012
This paper describes a compact and novel wireless vital sign sensor at 2.4 GHz that can detect heartbeat and respiration signals. The oscillator circuit incorporates a planar resonator, which functions as a series feedback element as well as a near-field radiator. The periodic movement of a human body during aerobic exercise could cause an input impedance variation of the radiator within near-field range. This variation results in a corresponding change in the oscillation frequency and this change has been utilized for the sensing of human vital signs. In addition, a surface acoustic wave (SAW) filter and power detector have been used to increase the system sensitivity and to transform the frequency variation into a voltage waveform. The experimental results show that the proposed sensor placed 20 mm away from a human body can detect the vital signs very accurately.
Recently, according to change of lifestyle and increase of concerning in health, needs of the smart clothing based on the vital sign monitoring have increased. Along with this trend, smart clothing for ECG monitoring has been studied various way as textile electrode, clothing design and so on. Smart clothing for ECG monitoring can become a comfortable system which enables continuous vital sign monitoring in daily use. But, smart clothing for ECG monitoring has a weakness on artifact during motion. One of the motion artifact caused by shifting of the electrode position was affected skin change by motion. The aim of this study was to suggest electrode locations for clothing of ECG monitoring to reduce of motion artifacts. Therefore, change of skin surface during the movement were measured and analyzed in order to find location to minimize motion artifacts in ECG monitoring clothing by 3D motion capture. For the experiment, the subjects consisted of 5 males and 5 females in their 20' with average physique. As a result, the optimal location for ECG monitoring was deducted under the bust line and scapula which have least motion artifact. These locations were abstracted to be least affected by movement in this research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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