Gait-Analysis MIoT Platform for Health Assessment

La integració de sensors portàtils als sistemes sanitaris ha revolucionat el camp de l'anàlisi de la marxa, oferint als metges coneixements valuosos sobre la mobilitat dels pacients i l'estat de salut general. Aquesta investigació explora el potencial de les dades de sensors portàtils per...

ver descrição completa

Detalhes bibliográficos
Autor: Codina Barbera, Marc
Formato: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2024
País:España
Recursos:CBUC, CESCA
Repositorio:TDR. Tesis Doctorales en Red
OAI Identifier:oai:www.tdx.cat:10803/691994
Acesso em linha:http://hdl.handle.net/10803/691994
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:Internet mèdic de les coses
Medical internet of things
Internet médico de las cosas
Anàlisi de la marxa
Gait analysis
Análisis de la marcha
Prevenció de caigudes
Fall prevention
Prevención de caídas
Tecnologies
621.3
id ES_a6e07d0dd8aab463fa95c5a41fddcc74
oai_identifier_str oai:www.tdx.cat:10803/691994
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Gait-Analysis MIoT Platform for Health Assessment
title Gait-Analysis MIoT Platform for Health Assessment
spellingShingle Gait-Analysis MIoT Platform for Health Assessment
Codina Barbera, Marc
Internet mèdic de les coses
Medical internet of things
Internet médico de las cosas
Anàlisi de la marxa
Gait analysis
Análisis de la marcha
Prevenció de caigudes
Fall prevention
Prevención de caídas
Tecnologies
621.3
title_short Gait-Analysis MIoT Platform for Health Assessment
title_full Gait-Analysis MIoT Platform for Health Assessment
title_fullStr Gait-Analysis MIoT Platform for Health Assessment
title_full_unstemmed Gait-Analysis MIoT Platform for Health Assessment
title_sort Gait-Analysis MIoT Platform for Health Assessment
dc.creator.none.fl_str_mv Codina Barbera, Marc
author Codina Barbera, Marc
author_facet Codina Barbera, Marc
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Carrabina Bordoll, Jordi
Castells Rufas, David
Carrabina Bordoll, Jordi
dc.subject.none.fl_str_mv Internet mèdic de les coses
Medical internet of things
Internet médico de las cosas
Anàlisi de la marxa
Gait analysis
Análisis de la marcha
Prevenció de caigudes
Fall prevention
Prevención de caídas
Tecnologies
621.3
topic Internet mèdic de les coses
Medical internet of things
Internet médico de las cosas
Anàlisi de la marxa
Gait analysis
Análisis de la marcha
Prevenció de caigudes
Fall prevention
Prevención de caídas
Tecnologies
621.3
description La integració de sensors portàtils als sistemes sanitaris ha revolucionat el camp de l'anàlisi de la marxa, oferint als metges coneixements valuosos sobre la mobilitat dels pacients i l'estat de salut general. Aquesta investigació explora el potencial de les dades de sensors portàtils per a l'anàlisi avançada de la marxa i l'equilibri a la salut. L'estudi comença amb una anàlisi del panorama dinàmic de l'assistència sanitària moderna, destacant la fusió de la tecnologia amb la pràctica mèdica i el seu impacte en l'assistència sanitària i els resultats dels pacients. La salut digital, l'Internet de les coses mèdiques (MIoT), la mHealth, la salut electrònica i les plataformes mèdiques són centrals per a aquesta transformació, que redefineixen col·lectivament l'accessibilitat, l'eficiència i l'eficàcia de l'assistència sanitària. La investigació presenta una anàlisi de la marxa desenvolupada i plataformes d'avaluació de l'equilibri. Mitjançant l'aprofitament de tècniques d'aprenentatge automàtic i intel·ligència artificial (IA), l'estudi pretén desenvolupar algorismes d'avaluació capaços d'analitzar les dades de la marxa i l'equilibri i millorar el diagnòstic mèdic. Mitjançant un estudi econòmic, la investigació pretén demostrar l'eficàcia de la plataforma proposada per estalviar diners i millorar el diagnòstic mèdic.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024
2024
2024
2024
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10803/691994
url http://hdl.handle.net/10803/691994
dc.language.none.fl_str_mv Inglés
language_invalid_str_mv Inglés
dc.rights.none.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 118 p.
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universitat Autònoma de Barcelona
publisher.none.fl_str_mv Universitat Autònoma de Barcelona
dc.source.none.fl_str_mv TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
reponame:TDR. Tesis Doctorales en Red
instname:CBUC, CESCA
instname_str CBUC, CESCA
reponame_str TDR. Tesis Doctorales en Red
collection TDR. Tesis Doctorales en Red
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869415732952956928
spelling Gait-Analysis MIoT Platform for Health AssessmentCodina Barbera, MarcInternet mèdic de les cosesMedical internet of thingsInternet médico de las cosasAnàlisi de la marxaGait analysisAnálisis de la marchaPrevenció de caigudesFall preventionPrevención de caídasTecnologies621.3La integració de sensors portàtils als sistemes sanitaris ha revolucionat el camp de l'anàlisi de la marxa, oferint als metges coneixements valuosos sobre la mobilitat dels pacients i l'estat de salut general. Aquesta investigació explora el potencial de les dades de sensors portàtils per a l'anàlisi avançada de la marxa i l'equilibri a la salut. L'estudi comença amb una anàlisi del panorama dinàmic de l'assistència sanitària moderna, destacant la fusió de la tecnologia amb la pràctica mèdica i el seu impacte en l'assistència sanitària i els resultats dels pacients. La salut digital, l'Internet de les coses mèdiques (MIoT), la mHealth, la salut electrònica i les plataformes mèdiques són centrals per a aquesta transformació, que redefineixen col·lectivament l'accessibilitat, l'eficiència i l'eficàcia de l'assistència sanitària. La investigació presenta una anàlisi de la marxa desenvolupada i plataformes d'avaluació de l'equilibri. Mitjançant l'aprofitament de tècniques d'aprenentatge automàtic i intel·ligència artificial (IA), l'estudi pretén desenvolupar algorismes d'avaluació capaços d'analitzar les dades de la marxa i l'equilibri i millorar el diagnòstic mèdic. Mitjançant un estudi econòmic, la investigació pretén demostrar l'eficàcia de la plataforma proposada per estalviar diners i millorar el diagnòstic mèdic.La integración de sensores portátiles en los sistemas sanitarios ha revolucionado el campo del análisis de la marcha, ofreciendo a los médicos valiosos datos sobre la movilidad y el estado de salud general de los pacientes. Esta investigación explora el potencial de los datos de los sensores portátiles para el análisis avanzado de la marcha y el equilibrio en la atención sanitaria. El estudio comienza con un análisis del panorama dinámico de la asistencia sanitaria moderna, destacando la fusión de la tecnología con la práctica médica y su impacto en la prestación de asistencia sanitaria y los resultados de los pacientes. En el centro de esta transformación se encuentran la salud digital, el Internet médico de las cosas (MIoT), la sanidad móvil, la sanidad electrónica y las plataformas médicas, que redefinen colectivamente la accesibilidad, la eficiencia y la eficacia de la asistencia sanitaria. La investigación presenta una plataforma desarrollada para el análisis de la marcha y la evaluación del equilibrio. Al aprovechar las técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA), el estudio tiene como objetivo desarrollar algoritmos de evaluación capaces de analizar los datos de la marcha y el equilibrio y mejorar los diagnósticos médicos. Mediante un estudio económico, la investigación pretende demostrar la eficacia de la plataforma propuesta para ahorrar dinero y mejorar los diagnósticos médicos.The integration of wearable sensors into healthcare systems has revolutionized the field of gait analysis, offering clinicians valuable insights into patients' mobility and overall health status. This research explores the potential of wearable sensor data for advanced gait and balance analysis in healthcare. The study begins with an analysis of the dynamic landscape of modern healthcare, highlighting the fusion of technology with medical practice and its impact on healthcare delivery and patient outcomes. Central to this transformation are Digital Health, Medical Internet of Things (MIoT), mHealth, eHealth, and medical platforms, which collectively redefine healthcare accessibility, efficiency, and effectiveness. The research presents a developed gait analysis and balance assessment platforms. By leveraging machine learning and artificial intelligence (AI) techniques, the study aims to develop evaluation algorithms capable of analyzing gait and balance data and improving medical diagnostics. Through an economic study, the research aims to demonstrate the efficacy of the proposed platform saving money and improving medical diagnostics.Universitat Autònoma de Barcelona. Programa de Doctorat en Enginyeria Electrònica i de TelecomunicacióUniversitat Autònoma de BarcelonaCarrabina Bordoll, JordiCastells Rufas, DavidCarrabina Bordoll, Jordi2024202420242024info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion118 p.application/pdfhttp://hdl.handle.net/10803/691994TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)reponame:TDR. Tesis Doctorales en Redinstname:CBUC, CESCAInglésL'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:www.tdx.cat:10803/6919942026-06-14T12:46:07Z
score 15,811543

Registos relacionados