With the high-level developments in the information technologies, there is a big movement in the e-health area both to give better healthcare services and to reduce cost. Monitoring the patients from their home location is one of the important branches of e-health with the aging societies. In this work, an agentbased alert system is introduced which analyzes the alert message requests and sends the alert messages within the appropriate structure and communication channel to the related healthcare user. A guideline execution system produces the alert requests based on sensor data and informs the alert agents. A multi-agent platform is developed which proactively sends the alert messages on behalf of the system with acknowledgement and message routing abilities. The multi-agent platform has patient alert agents for each patient in the system. A rule engine is cooperated with agents for the analysis of the alert message requests to bind these requests with the healthcare user specifications. E-mail messaging, SMS and MSN Instant messaging are used to reach the healthcare users. Additionally, web-based user interfaces are developed for healthcare users to manage the alert system for intelligent healthcare monitoring by specifying alert message receiving rules, personal and contact information, and some more additional options. The work presented in this thesis is realized as a part of the SAPHIRE project funded by the European Commission.

Made available in DSpace on 2016-08-03T12:30:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FernandoMoreira2.pdf: 2322081 bytes, checksum: 8edb32a01dcfa850bd9598f07804470b (MD5) Previous issue date: 2015-03-16 / Early Emergency Warning are important elements in disaster risk reduction, avoiding the loss of life and reducing its economic impact and material. Among the most effective means of communication for the generation of early warnings, the digital television issue with capacity from one to many and with their ability to generate reactive information with data sent by the same TV signal is at the moment, the state of Art to help the population at risk, proven through comparative studies between existing emergency alert systems today around the world. This work compares the Japanese and US systems, and the theoretical framework presented focus on the communication process of an emergency information from several theories that underlie the process of communication in crisis situations, with which was reached to the conclusion that the Brazilian Digital TV technology, along with the essential infrastructure for risk detection and reliability for the generation of existing early warning, has all the necessary tools for the creation of a national system. Finally presents the initial indications for creating a model for efficient and effective communication of emergency information for the Brazilian population. / Alertas Antecipados de Emergência são elementos importantes na redução de riscos de desastres, evitando a perda de vidas e reduzindo seu impacto econômico e material. Dentre os meios de comunicação mais eficazes para geração de alertas antecipados, a televisão digital com sua capacidade de emissão de um para muitos e ainda com suas possibilidades de gerar informações reativas com dados enviados pelo mesmo sinal de TV é, no momento, o estado da arte para ajudar a população em situações de risco, comprovado através de estudos comparativos entre os sistemas de alerta de emergência existentes hoje em todo o mundo. Neste trabalho são comparados os sistemas japonês e norte-americano, sendo que os referenciais teóricos apresentados focalizam o processo comunicacional de uma informação de emergência, a partir de diversas teorias que fundamentam o processo de comunicação em situações de crise, com os quais chegou-se à conclusão de que a tecnologia de televisão Digital Brasileira, juntamente com a infraestrutura essencial para detecção de riscos e confiabilidade para a geração de alertas antecipados já existente, dispõe de todo o ferramental necessário para a criação de um sistema nacional. Por fim são apresentadas as indicações iniciais para a criação de um modelo para uma comunicação eficaz e efetiva de informações de emergência destinado à população brasileira.

[pt] Estimativas informam que 80 por cento a 99 por cento dos alarmes disparados em unidades hospitalares são falsos ou clinicamente insignificantes, representando uma cacofonia de sons que não apresenta perigo real aos pacientes. Estes falsos alertas podem culminar em uma sobrecarga de alertas que leva um profissional da saúde a perder eventos importantes que podem ser prejudiciais aos pacientes ou até mesmo fatais. À medida que as unidades de saúde se tornam mais dependentes de dispositivos de monitoramento que acionam alarmes, o problema da fadiga de alarme deve ser tratado como uma das principais questões, a fim de prevenir a sobrecarga de alarme para os profissionais da saúde e aumentar a segurança do paciente. O principal objetivo desta tese é propor uma solução para o problema de fadiga de alarme usando um mecanismo de raciocínio automático para decidir como notificar os membros da equipe de saúde. Nossos objetivos específicos são: reduzir o número de notificações enviadas à equipe de cuidadores; detectar alarmes falsos com base em informações de contexto do alarme; decidir o melhor cuidador a quem uma notificação deve ser atribuída. Esta tese descreve: um modelo para suportar algoritmos de raciocínio que decidem como notificar os profissionais de saúde para evitar a fadiga de alarme; uma arquitetura para sistemas de saúde que suporta recursos de monitoramento, raciocínio e notificação de pacientes; e três algoritmos de raciocínio que decidem: (i) como notificar os profissionais de saúde decidindo quando agrupar um conjunto de alarmes; (ii) se deve ou não notificar os profissionais de saúde com uma indicação de probabilidade de falso alarme; (iii) quem é o melhor cuidador a ser notificado considerando um grupo de cuidadores. Experimentos foram realizados para demonstrar que, ao fornecer um sistema de raciocínio que agrupa alarmes semelhantes e recorrentes, pode-se reduzir o total de notificações recebidas pelos cuidadores em até 99.3 por cento do total de alarmes gerados, sem perda de informação útil. Esses experimentos foram avaliados através do uso de um conjunto de dados reais de monitoramento de sinais vitais de pacientes registrados durante 32 casos cirúrgicos nos quais os pacientes foram submetidos à anestesia, no hospital Royal Adelaide. Apresentamos os resultados desse algoritmo através de gráficos gerados na linguagem R, onde mostramos se o algoritmo decidiu emitir um alarme imediatamente ou após um determinado delay. Para a tarefa de atribuição de notificações realizada pelo nosso algoritmo de raciocínio que decide sobre qual cuidador notificar, também alcançamos nossos resultados esperados, uma vez que o algoritmo priorizou o cuidador que estava disponível no momento do alarme, além de ser o mais experiente e capaz de atender à notificação. Os resultados experimentais sugerem fortemente que nossos algoritmos de raciocínio são uma estratégia útil para evitar a fadiga de alarme. Embora tenhamos avaliado nossos algoritmos em um ambiente experimental, tentamos reproduzir o contexto de um ambiente clínico utilizando dados reais de pacientes. Como trabalho futuro, visamos avaliar os resultados de nossos algoritmos utilizando condições clínicas mais realistas, aumentando, por exemplo, o número de pacientes, os parâmetros de monitoramento e os tipos de alarme. / [en] Estimates show that 80 per cent to 99 per cent of alarms set off in hospital units are false or clinically insignificant, representing a cacophony of sounds that do not present a real danger to patients. These false alarms can lead to an alert overload that causes a health care provider to miss important events that could be harmful or even life-threatening. As health care units become more dependent on monitoring devices for patient care purposes, the alarm fatigue issue has to be addressed as a major concern in order to prevent healthcare providers from undergoing alarm burden, as well as to increase patient safety. The main goal of this thesis is to propose a solution for the alarm fatigue problem by using an automatic reasoning mechanism to decide how to notify members of the health care team. Our specific goals are: to reduce the number of notifications sent to caregivers; to detect false alarms based on alarm-context information; to decide the best caregiver to whom a notification should be assigned. This thesis describes: a model to support reasoning algorithms that decide how to notify caregivers in order to avoid alarm fatigue; an architecture for health systems that supports patient monitoring, reasoning and notification capabilities; and three reasoning algorithms that decide: (i) how to notify caregivers by deciding whether to aggregate a group of alarms; (ii) whether, or not, to notify caregivers with an indication of a false alarm probability; (iii) who is the best caregiver to notify considering a group of caregivers. Experiments were used to demonstrate that by providing a reasoning system that aggregates alarms we can reduce the total of notifications received by the caregivers by up to 99.3 per cent of the total alarms generated. These experiments were evaluated through the use of a dataset comprising real patient monitoring data and vital signs recorded during 32 surgical cases where patients underwent anesthesia at the Royal Adelaide Hospital. We present the results of this algorithm by using graphs generated with the R language, which show whether the algorithm decided to deliver an alarm immediately or after a given delay. We also achieved the expected results for our reasoning algorithm that handles the notifications assignment task, since the algorithm prioritized the caregiver that was available and was the most experienced and capable of attending to the notification. The experimental results strongly suggest that our reasoning algorithms are a useful strategy to avoid alarm fatigue. Although we evaluated our algorithms in an experimental environment, we tried to reproduce the context of a clinical environment by using real-world patient data. As future work, we aim to evaluate our algorithms using more realistic clinical conditions by increasing, for example, the number of patients, monitoring parameters, and types of alarm.