Panzavolta, Alice
(2022)
Telemonitoraggio dei dispositivi cardiaci impiantabili per la predizione dello scompenso.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in
Ingegneria biomedica [L-DM270] - Cesena, Documento full-text non disponibile
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Abstract
L'insufficienza cardiaca è una delle malattie cardiovascolari più comuni, nonché quella con maggiori tassi di riospedalizzazione. Nonostante numerosi pazienti siano sottoposti a impianto di defibrillatori cardiaci, come pacemaker e ICD, questo non è sufficiente a diminuire i casi di ricovero. L'innovazione
tecnologica dei dispositivi impiantabili li ha resi compatibili con l'utilizzo del monitoraggio remoto che avviene attraverso la trasmissione di un enorme quantità di dati eterogenei, noti come Big Data. Questi offrono la possibilità di rilevare numerosi parametri da cui è possibile valutare il funzionamento del dispositivo e implementare algoritmi di medicina predittiva.
In questo elaborato sono analizzati quattro casi studio (cardioMEMS, TRIAGE-HF, SELENE HF, multiSENSE), con lo scopo di confrontare gli algoritmi predittivi in essi sviluppati.
Da questi studi, condotti su un insieme ristretto di campioni, è emerso che lo scompenso è predetto correttamente, ma con una previsione di riospedalizzazione a seguito di intervento che differisce in ogni studio clinico. Nello studio MultiSENSE, l'algoritmo ha previsto il 70% delle ospedalizzazioni, con un tempo medio di rilevamento di 34 giorni e 1,47 allarmi inspiegabili per anno-paziente. Questo rispetto al 65,5% e a un tempo medio di 42 giorni e rispetto a 0,63 allarmi inspiegabili per anno-paziente, nel SELENE HF. Nel caso del Triage-HF il tasso di ospedalizzazione è dello 0,2% per anno-paziente, in quanto lo studio è basato sull'associazione tra l'algoritmo e i sintomi che caratterizzano lo scompenso. Al contrario degli altri studi, lo studio cardioMEMS si è occupato di sviluppare una nuova tecnologia: un dispositivo wireless impiantabile; infatti, risulta l'unico studio con un monitoraggio remoto invasivo.
Considerando la presenza di numerosi gradi di peggioramento dello scompenso e di differenti dispositivi impiantabili cardiaci è difficile creare un unico algoritmo che includa tutte le tipologie di pazienti.
Abstract
L'insufficienza cardiaca è una delle malattie cardiovascolari più comuni, nonché quella con maggiori tassi di riospedalizzazione. Nonostante numerosi pazienti siano sottoposti a impianto di defibrillatori cardiaci, come pacemaker e ICD, questo non è sufficiente a diminuire i casi di ricovero. L'innovazione
tecnologica dei dispositivi impiantabili li ha resi compatibili con l'utilizzo del monitoraggio remoto che avviene attraverso la trasmissione di un enorme quantità di dati eterogenei, noti come Big Data. Questi offrono la possibilità di rilevare numerosi parametri da cui è possibile valutare il funzionamento del dispositivo e implementare algoritmi di medicina predittiva.
In questo elaborato sono analizzati quattro casi studio (cardioMEMS, TRIAGE-HF, SELENE HF, multiSENSE), con lo scopo di confrontare gli algoritmi predittivi in essi sviluppati.
Da questi studi, condotti su un insieme ristretto di campioni, è emerso che lo scompenso è predetto correttamente, ma con una previsione di riospedalizzazione a seguito di intervento che differisce in ogni studio clinico. Nello studio MultiSENSE, l'algoritmo ha previsto il 70% delle ospedalizzazioni, con un tempo medio di rilevamento di 34 giorni e 1,47 allarmi inspiegabili per anno-paziente. Questo rispetto al 65,5% e a un tempo medio di 42 giorni e rispetto a 0,63 allarmi inspiegabili per anno-paziente, nel SELENE HF. Nel caso del Triage-HF il tasso di ospedalizzazione è dello 0,2% per anno-paziente, in quanto lo studio è basato sull'associazione tra l'algoritmo e i sintomi che caratterizzano lo scompenso. Al contrario degli altri studi, lo studio cardioMEMS si è occupato di sviluppare una nuova tecnologia: un dispositivo wireless impiantabile; infatti, risulta l'unico studio con un monitoraggio remoto invasivo.
Considerando la presenza di numerosi gradi di peggioramento dello scompenso e di differenti dispositivi impiantabili cardiaci è difficile creare un unico algoritmo che includa tutte le tipologie di pazienti.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Panzavolta, Alice
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Big Data,Aritmie,Dispositivi impiantabili cardiaci,Algoritmi predittivi
Data di discussione della Tesi
24 Novembre 2022
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Panzavolta, Alice
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Big Data,Aritmie,Dispositivi impiantabili cardiaci,Algoritmi predittivi
Data di discussione della Tesi
24 Novembre 2022
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