We present a decision-level data fusion technique for monitoring and reporting critical health conditions of a hypertensive patient at home. Variables associated to the patient (physiological and behavioral) and to the living environment are considered in the solution, contributing to improve the confidence on the system outputs. In the paper, we model the problem variables as fuzzy, aiming to capture their intrinsic essence, and draw rules based on medical recommendations to identify the health condition of the patient. This initiative move towards to build an abstract framework for context-aware telemonitoring applications. We also describe the relevant components of the framework and provide an initial evaluation of its decision component. Our results demonstrate that a principled choice of rules and variables may lead to a consistent identification of critical patient's conditions. Pervasive health care, context-awareness, home care, decision making I.
Resumo:No Brasil, a Análise do Impacto Regulatório (AIR) vem se consolidando nas últimas décadas nas agências reguladoras federais. A metodologia AIR tem como objetivo examinar o processo regulatório, medir os custos e os benefícios gerados, assim como outros efeitos de natureza social, política ou econômica que podem ser causados por uma regulação nova ou já existente. Ao analisar cada opção regulatória, o especialista trata variáveis de natureza qualitativa de difícil mensuração e de elevado grau de incerteza. O trabalho complementa a literatura existente, dado que poucos trabalhos no âmbito da AIR têm empregado metodologias de apoio à decisão que incorporem o conhecimento do especialista de forma independente do problema a ser tratado. Portanto, propõe-se uma abordagem exploratória usando um Sistema Especialista Fuzzy (SEF), o qual, incorporando o conhecimento tácito dos especialistas, contribui para enriquecer o processo de decisão na fase final de comparação das opções regulatórias, permitindo o acesso do tomador de decisão a um histórico de parte dos raciocínios de outros especialistas.
Palavras-chave:Análise de Impacto Regulatório. Lógica Fuzzy. Sistema Especialista Fuzzy. Opção regulatória.Abstract: Regulatory Impact Analysis (RIA) has been consolidating in Brazilian regulatory agencies throughout the last decades. The RIA methodology aims to examine the regulatory process, measure the costs and benefits generated, as well as other effects of social, political or economic nature caused by a new or an existing regulation. By analysing each regulatory option, the expert or regulator faces a myriad of variables, usually of qualitative nature, that are difficult to measure and with a high degree of uncertainty. This research complements the existing literature, given the scarcity of decision support models in RIA thatregardless of the problem treated -incorporate the tacit knowledge of the regulation expert. This paper proposes an exploratory approach using a Fuzzy Expert System, which therefore helps to enrich the decision process in the final stage of comparison of the regulatory options.
Este trabalho apresenta uma abordagem utilizando sistemas Fuzzy para o monitoramento de saúde de um paciente em ambientes de computação pervasiva. Um modelo de decisão considera três classes de variáveis que constituem as informações de contexto sendo coletadas: ambientais, fisiológicas e comportamentais. Um estudo de caso de monitoramento da pressão arterial foi desenvolvido para identificar situações críticas com base em conhecimento médico. A solução mantém a interpretabilidade de um conjunto de regras definidas, mesmo após uma fase de aprendizado que propõe ajustes nessas regras. Nessa fase, a técnica de agrupamento Fuzzy C-Means foi escolhida para o ajuste das funções de pertinência, usando os centros dos agrupamentos. Uma equipe médica avaliou dados de monitoramento de 24 horas de 30 pacientes e esta avaliação foi comparada com os resultados do sistema. A abordagem proposta demonstrou ser individualizada, identificando situações críticas em pacientes com diferentes níveis de pressão arterial, com uma acurácia de 90% e baixa taxa de falsos negativos.
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