| Revista: | Ciencia, docencia y tecnología |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000381591 |
| ISSN: | 0327-5566 |
| Autores: | Drozdowicz, Bartolomé1 Hadad, Alejandro2 Evin, Diego1 Salvatelli, Adrián1 Kohan, Diana1 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional de Entre Ríos, Facultad de Ingeniería, Oro Verde, Entre Ríos. Argentina 2Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, Instituto de Desarrollo y Diseño, Santa Fe. Argentina |
| Año: | 2008 |
| Periodo: | May |
| Volumen: | 19 |
| Número: | 36 |
| Paginación: | 177-213 |
| País: | Argentina |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Se describe el desarrollo de un Sistema de Información basado en Multiagentes, cuyo objetivo es analizar las señales de monitoreo de procesos anestesiológicos, contextualizarlas con los datos del paciente y de la cirugía, para luego generar las alarmas correspondientes solamente para aquellas situaciones que lo justifiquen. De esta forma se trata de minimizar el número de falsas alarmas y aumentar la calidad de la información disponible para los anestesiólogos. La arquitectura del sistema está conformada por un grupo de Agentes Inteligentes: Diagnosticador basado en Redes Neuronales, Guardián que utiliza algoritmos del Control Estadístico de Procesos Multivariados, Validador que contiene modelado con Redes Bayesianas y el Generador de Alarmas. Para su diseño se utilizo la metodología Gaia, con los modelos de Roles, Actividades y Agentes. Se trabajo sobre casos de pacientes con Hemorragia Aguda de 100, 300, 500, 700 y 900 ml/min, obteniéndose resultados satisfactorios |
| Resumen en inglés | The development of an Information System is described. Its aim is to analyze the monitorized signals during the anesthesiological processes, considering the patient and surgery data in order to minimize the false alarms and improve the quality of the information used by the anesthesiologists. The System Architecture is based on Intelligent Agents: Diagnosticator composed by Neural Networks models, Guardian which uses algorithms from the Multivariate Statistic Processes Control, Validator which contains Bayesian Networks models and the Alarm Generator Agent. The Gaia methodology was used for the System design, considering the Roles, Activities and Agents Models. As reference cases, patients with different level of Acute Hemorrhage (100, 300, 500, 700 and 900 ml/min) were considered |
| Disciplinas: | Medicina, Ingeniería |
| Palabras clave: | Cirugía, Ingeniería biónica y cibernética, Anestesiología, Bioingeniería, Alarmas, Sistemas de información, Redes neuronales, Redes bayesianas |
| Texto completo: | Texto completo (Ver PDF) |
