기계 학습 기반의 중환자실에서의 압력상처 단계 및 간호 관리

간략 요약

이 연구는 기계 학습을 사용하여 압력상처 단계를 지원하고, 중환자실에서 압력상처 치유에 미치는 영향을 평가하는 모바일 간호 보호 시스템을 개발하는 목적을 가지고 있습니다. 시스템은 단계별 보호 지침과 상처 모니터링을 제공할 것입니다. 의료 평가는 비실험적, 사전-사후 테스트 설계와 제어 그룹을 사용하여 수행될 예정입니다. 총 70명의 압력상처 환자가 포함될 계획입니다: 35명의 개입 그룹과 35명의 제어 그룹. 환자 정보 및 모니터링 양식, Braden Scale, Bates-Jensen 상처 평가 도구를 사용하여 데이터를 수집할 것입니다. 그룹 간 상처 상태와 치유 변화를 비교할 것입니다.