Nyomási fekélyek és sebek monitorozása, rizikóbecslése 3D modellezés és neurális hálók alkalmazásával
Absztrakt
Jelen közleményben a fekvőbeteg osztályokon ápolt pácienseknél jelentős számban előforduló, nozokomális ártalomként is értelmezhető nyomási és nyírási sebek informatikai eszközökkel történő monitorozásának, rizikóbecslésének jelenlegi eredményeit, nyitott problémáit és kutatási irányait foglalja össze. A cikk interdiszciplinális megközelítéssel, egészségügyi – ezen belül kiemelten ápolás-szakmai -, gazdaságossági és a megoldási lehetőségeket informatikai megközelítéssel vizsgálja és elemzi a további kutatás relevanciáját szakirodalmi áttekintés alapján.
A cikkben áttekintésre kerülnek a témára fókuszáló nemzetközi gyakorlatok, a hazai ellátórendszer gyakorlata, valamint továbbfejlesztési lehetőségei. A kutatás illeszthető egy korábbi kutatási programhoz, amely a menedzsmenti szempontok és a szakmapolitikai döntések áttekintésével készített helyzetértékelést, és fogalmazott meg javaslatokat - a 2019-2023-as időszakot magába foglalva. A kutatás koncepcionális alapjairól több hazai és nemzetközi publikáció is született.
Jelen közlemény célja, hogy a krónikus sebek felmérése és ellátása problémakörében megoldási fókusszal összefoglalja a jelenleg elérhető, a nyomási fekélyek rizikóbecslésére és monitorozására alkalmas informatikai eszközöket, módszereket, valamint a nemzetközi gyakorlat alapján meghatározza a további kutatási, fejlesztési irányokat, melyek a hazai implementálhatóságot célozzák. Jelen kutatás módszere: keresőszavas szakirodalmi áttekintés, eredmények összegzése, területi topológia megjelenítése.
A tanulmányban a tudományos szakirodalmi háttérrel rendelkező módszerek, technológiák és szoftveres megoldások alapján olyan ajánlások kerülnek megfogalmazásra, amelyek a hazai ellátási gyakorlatban is lehetséges megoldások lehetnek, illetve bevezetésük megfontolásra ajánlott. Elsősorban olyan, a betegágynál használható, az egészségügyi szakdolgozók által könnyen megtanulható és kezelhető mobil megoldásokra célszerű koncentrálnunk, melyek elfogadható találati pontossággal (>90%) képesek a sebek állapotának meghatározására.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

