A web application to support an automated diagnostic and monitoring of Sepsis

Abstract

Spesis é uma doença que resulta numa infeção geral do organismo, causada por agentes patogénicos. É uma enfermidade com uma elevada taxa de mortalidade, a maior parte das vezes resultante de diagnóstico tardio. Isto ocorre porque a sua deteção muito é, em geral, muito demorada em comparação com a velocidade de evolução da doença. Por outro lado, o processo de deteção implica que sejam feitas várias análises ao sangue do paciente, as quais são feitas por departamentos distintos e a diferentes taxas de execução. Até todas as análises serem concluídas para posteriormente serem visualizadas pelos médicos, a doença continua a progredir. A solução para este problema, passa por métodos de diagnóstico mais eficazes e atempados, bem como a troca de informação sobre o estado do paciente em tempo real, ao longo de todo o processo. Nesta dissertação vamos apresentar uma plataforma web que é responsável por fornecer toda a informação atualizada aos vários utilizadores envolvidos, os quais podem obter em tempo real a informação associada à análise de um paciente e ao seu estado atual. O fornecimento contínuo de informação garante que os vários utilizadores tomem decisões mais informadas em relação ao tratamento do paciente, permitindo uma taxa de eficiência superior à atual.

Spesis is a disease that generally results from an infection of the organism, caused by pathogens. It is a disease with a high mortality rate, most often resulting from a late diagnosis. This happens because his detection is much slower in contrast to it’s rate of evolution. On the other hand, the detection process requires several analyzes to be made from the patient's blood, which are done by different departments at different implementation rates. Until all analyzes are completed, for a later analysis by the doctors, the disease continues to progress. The solution to this problem involves methods more effective and timely diagnosis, and also the exchange of information about the patient's condition in real time, throughout all the process. In this thesis we present a web platform that is responsible for providing all the updated information to the various users involved in the process, which can get real-time information associated with the analysis of a patient and their current state. The continuous supply of information ensures that all the users can make more informed decisions regarding the best treatment for patient, allowing a higher efficiency rate than the current one.