[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.

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O modelo de previsão utilizou como referência as réguas linimétricas localizadas nos rios Tocantins e Araguaia nas cidades de Carolina e Conceição do Araguaia, distantes aproximadamente 225 e 270 km, respectivamente, da cidade de Marabá. O sistema utiliza o software de geoprocessamento ArcView 3.3, que teve implementada uma interface desenvolvida através da linguagem de programação orientada a objetos Avenue, com a finalidade de rodar o aplicativo do modelo hidrológico. O uso de menus e janelas customizados do sistema possibilitou o acesso a dados espaciais e tabelas de dados relacionais e/ou banco de dados cadastral, além de módulos de análise espacial e de visualização de dados geográficos em um Sistema de Informações Geográficas (SIG), possibilitando a previsão de enchentes na forma de mapas, tabelas e relatórios com a indicação das áreas inundadas para os períodos de 4, 3, 2 e 1 dia de antecedência do evento de enchente. O Sistema permitiu identificar os imóveis e as ruas atingidos, e possibilitará através de levantamentos futuros quantificar a população afetada e os prejuízos causados pelo desastre, facilitando que a defesa civil execute planos de ação para enfrentamento eficiente antes, durante e depois da ocorrência da enchente. / This dissertation develops a Flood Warning System for the city of Marabá, located at the confluence of Tocantins and Itacaiúnas Rivers, 400 quilometers south from Belém, capital of the State of Pará (Brazil). The Flood Warning System is based on the hydrological model MOD-4B incorporated into a Geographic Information System. This system forecasts changes in the level of the Tocantins River throughout the year. It monitors the initiation of the flood 4 days in advance, resulting in more efficient Civil Defense actions. As reference, the forecasting model used the limnimeter poles located on the Tocantins and Araguaia Rivers, in the towns of Carolina and Conceição do Araguaia, respectively about 225 and 270 quilometers south from the city of Marabá. The system uses the GIS software ArcView 3.3, which was implemented through an interface developed through an object-oriented programming language called Avenue to run the application of the hydrological model. The use of windows and menus adapted to the model grants access to spatial data and relational database tables and / or record database. It also provides modules for spatial analysis and visualization of geographic data in a Geographic Information System (GIS), which forecasts flooding in the form of maps, charts and reports, showing the flooded areas for periods of 4, 3, 2 and 1 day before the occurrence of flooding. The system also identifies the affected streets and buildings, quantifying the affected population and the damages caused. With this, the Civil Defense can execute efficient action plans before, during and after the flooding. / ABSTRAKT: Diese Dissertation entwickelte ein Flood Warning System für die Stadt Marabá, locatedat Zusammenfluss der Flüsse Tocantins und Itacaiúnas, 400 km entfernt von Belém, der Hauptstadt des Bundesstaates Pará. The Flood Warning System wurde auf Basis des Modells hydrologischen Mod-4B in einem geografischen Informations System. This System integriert entwickelte können Sie Änderungen in der Ebene des Rio Tocantins das ganze Jahr vorhersagen. Um die Flut mit 4 Tage im Voraus zu überwachen, was eine größere Effizienz der Civil Defense Aktionen. Die Vorhersage-Modell als Referenz verwendet die ruler limnimeters auf dem Tocantins und Araguaia Flüsse, entfernten rund 225 und 270 km beziehungsweise von der Stadt Maraba. Das System nutzt die GIS-Software ArcView 3.3, die über eine Schnittstelle implementiert wurdeentwickelt Programmiersprache objektorientierteAvenue, um die Anwendung aus dem hydrologischen Modell laufen. Die Verwendung von Fenstern und Menüs angepasst, zu modellieren, erleichtern den Zugang zu Geodaten und relationalen Datenbank-Tabellen und/oder Kataster-Datenbank, sowie Module für die räumliche Analyse und Visualisierungvon Geodaten in einem Geographischen Informations System (GIS), das die Vorhersage ermöglicht Überschwemmungen in Form von Karten, Diagrammen und Berichten, welche den überfluteten Gebieten für die Dauer von 4, 3, 2 und 1 Tag vor dem Auftreten der flooding.The System identifiziert auch die betroffenen Straßen und Gebäude, konnte eine Quantifizierung der betroffenen Bevölkerung und derSchaden verursacht hat. Aktivieren Zivilschutz auszuführen Aktionspläne, um effizient gerecht, vor, während und nach dem Auftreten von Überschwemmungen.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AdelsonLL_DISSERT.pdf: 4321760 bytes, checksum: 6713cd42f04db2851670b86192ca27de (MD5) Previous issue date: 2012-12-07 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / This work proposes a collaborative system for marking dangerous points in the transport routes and generation of alerts to drivers. It consisted of a proximity warning system for a danger point that is fed by the driver via a mobile device equipped with GPS. The system will consolidate data provided by several different drivers and generate a set of points common to be used in the warning system. Although the application is designed to protect drivers, the data generated by it can serve as inputs for the responsible to improve signage and recovery of public roads / O trabalho prop?e um sistema colaborativo para marca??o de pontos perigosos em vias de transporte e gera??o de alertas para motoristas. Ele consistire de um sistema de alerta de proximidade de um ponto de perigo, que ser? alimentado pelos pr?prios motoristas atrav?s de um aparelho m?vel equipado com GPS. O sistema dever? consolidar dados fornecidos por v?rios motoristas diferentes e gerar um conjunto de pontos comuns que ser?o usados no sistema de alerta. Embora a aplica??o seja destinada ? prote??o de motoristas, os dados gerados por ela poder?o servir de insumos para os ?rg?os respons?veis melhorarem a sinaliza??o e recupera??o de vias p?blicas