Overcrowding in the emergency department is a worldwide problem impairing the ability of hospitals to offer emergency care within a reasonable time frame. Not merely a problem of patient satisfaction, the problem of overcrowding is leading to an increased number of waiting room death cases, which refer to the death of patients while staying in a hospital's waiting room due to a lack of sufficient medical care, and this problem underscores the significance of improving healthcare quality. As a potential way of improving healthcare quality, a wireless healthcare monitoring system (HMS) could help healthcare staff monitor the condition of patients by automatically sending alert messages to a doctor device (e.g. a smartphone, a personal digital assistant, or a laptop) once emergent conditions occur.From a network design perspective, a wireless HMS should be capable of supporting the number of patients that will be using the system; being able to assess the network's capability to serve a given number of patients (defined as network patient capacity) is a critical factor in promoting adoption of such systems. This thesis investigates schemes for enhancing the network patient capacity within a HMS. The major objective is to explore the tradeoff between the network patient capacity and the Quality-of-Service (QoS) requirements of each patient, so that a fairly good network capacity is achieved subject to the constraints of QoS requirements within real-world transmission scenarios.In the first part of this thesis, we develop novel methods to estimate the average waiting time of a patient to access the Emergency Department (ED) of a hospital, showing why developing a HMS and allocating its limited wireless resources are important to improve the quality of medical care. The following part of this thesis presents various schemes for resource allocation within a HMS, in view of several factors that need to be taken into account in a real scenario, including different QoS requirements, Electromagnetic Interference (EMI) on medical equipments, as well as imperfect channel state information. We propose three novel techniques for improving the network patient capacity within a HMS, including a statistical multiplexing scheme, a channel prediction based scheme, and a medical decision support based scheme. The last part of this thesis focuses on the performance evaluation of a decision support system, a result that is important to assess the validity and acceptability of the decision support based resource allocation scheme proposed above. / La surpopulation dans les urgences est un problème très répandu qui peut incommoder les hôpitaux à promulguer des soins urgents dans des délais raisonnables. Au-delà de la satisfaction du patient, le problème de surpopulation entraine une augmentation du nombre de décès en salle d'attente, référant à la mort de patient durant l'attente d'une prise en charge, laquelle est causée par manque de soins médicaux. Ce problème met en évidence l'importance d'améliorer la qualité des soins médicaux, c'est pourquoi un système de surveillance médicale (SSM) pourrait aider le personnel médical à contrôler l'état des patients, en envoyant automatiquement des messages d'alerte aux appareils des médecins (ex. un téléphone intelligent, un assistant numérique personnel ou un ordinateur portable) dès qu'une condition médicale urgente se déclare. Dans une perspective de conception réseau, un SSM sans fil devrait être capable de supporter le nombre de patients qui utiliseront le système, et le fait de pouvoir évaluer l'aptitude du réseau à traiter un certain nombre de patients (défini comme la capacité en patients du réseau) est un facteur important dans la promotion de tels systèmes. Cette thèse étudie les procédés pour augmenter la capacité en patients du réseau dans un SSM. L'objectif principal est de trouver un compromis entre la capacité en patients du réseau et les exigences de la Qualité de Service (QdS) pour chaque patient, de sorte à avoir une capacité de réseau raisonnable en dépit des contraintes de la QdS dans des scénarios de transmissions réelles. Dans la première partie de cette thèse, nous développons de nouvelles méthodes pour estimer la durée moyenne d'attente d'un patient pour accéder au Département des Urgences (DU) d'un hôpital. Ainsi nous montrons pourquoi le développement d'un SSM et l'allocation de ses ressources sans fil limitées sont importants pour améliorer la qualité des soins médicaux. La suite de cette thèse présente plusieurs plans pour l'allocation de ressources dans un SSM, en considérant plusieurs facteurs qui ont besoin d'être pris en compte dans le cas d'un scénario réel, ce qui comprend les différentes exigences de la QdS, les interférences électromagnétiques (IEM) sur les équipements médicaux, ainsi que l'information imparfaite des états du canal. Nous proposons trois nouvelles techniques pour améliorer la capacité du réseau en patients dans un SSM, ce qui inclut une partie sur le multiplexage statistique, une partie basée sur la prédiction du canal et une partie basée sur la décision médical à l'appui.La dernière partie de cette thèse se concentre autour de l'évaluation des performances pour un système d'aide à la décision, qui est un résultat important pour évaluer la validité et l'acceptabilité de la décision d'aide basée sur le schéma d'allocation des ressources proposé précédemment.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.121438 |
| Date | January 2014 |
| Creators | Lin, Di |
| Contributors | Fabrice Labeau (Supervisor) |
| Publisher | McGill University |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | application/pdf |
| Coverage | Doctor of Philosophy (Department of Electrical and Computer Engineering) |
| Rights | All items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated. |
| Relation | Electronically-submitted theses |
Page generated in 0.0204 seconds