Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem:
http://hdl.handle.net/10609/146593
Registre complet de metadades
Camp DC | Valor | Llengua/Idioma |
---|---|---|
dc.contributor.author | Adrover Kirienko, Liubov | - |
dc.coverage.spatial | Barcelona, ESP | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-28T05:07:21Z | - |
dc.date.available | 2022-07-28T05:07:21Z | - |
dc.date.issued | 2022-06 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10609/146593 | - |
dc.description.abstract | Los trastornos musculoesqueléticos son muy frecuentes, especialmente los de tipo degenerativo como la artrosis, y genera problemas como el dolor crónico, la limitación de la movilidad o función, y la afectación de la calidad de vida. Por otro lado, genera importantes costes sanitarios derivados de las visitas médicas y de los distintos tratamientos. El tratamiento principal y no quirúrgico de estos trastos es el ejercicio físico, que suele ser instruido en los Servicios de Rehabilitación de la atención especializada. Actualmente, estos Servicios sufren sobrecarga asistencial con largas lista de espera y saturación de los gimnasios, lo que empeora la calidad asistencial. Existe por tanto, una necesidad de capacitar Atención Primaria para poder resolver la patología musculoesquelética de baja complejidad , y de empoderar al paciente en el automanejo de su trastorno musculoesquelético de modo que pueda reducirse la sobrecarga asistencial de los Servicios de Rehabilitación y mejorar la salud musculoesquelética de la población. La Inteligencia Artificial (IA) aplicada en Atención Primaria podría ser una herramienta útil para educar al paciente e instruirlo en los ejercicios terapéuticos, pero su aplicación en Rehabilitación está poco desarrollada y es poco conocida. Por ello, se propone realizar una revisión bibliográfica de trabajos de investigación publicados en los últimos 10 años y a nivel internacional para conocer la situación actual de la aplicación e impacto de la IA en rehabilitación musculoesquelética. | es |
dc.description.abstract | Musculoskeletal disorders are very common, especially degenerative disorders such as osteoarthritis, and generate problems such as chronic pain, limited mobility or function, and impairment of quality of life. On the other hand, it generates important health care costs derived from medical visits and different treatments. The main non-surgical treatment for these disorders is physical exercise, which is usually provided by the Rehabilitation Services of specialized care. Currently, these services are overloaded with long waiting lists and overcrowded gyms, which worsens the quality of care. Therefore, there is a need to train Primary Care to be able to solve low complexity musculoskeletal pathology, and to empower patients in the self-management of their musculoskeletal disorder in order to reduce the overload of Rehabilitation Services and improve the musculoskeletal health of the population. Artificial Intelligence (AI) applied in Primary Care could be a useful tool to educate the patient and instruct him/her in therapeutic exercises, but its application in Rehabilitation is poorly developed and little known. Therefore, we propose to conduct a literature review of research papers published in the last 10 years and at international level to know the current status of the application and impact of AI in musculoskeletal rehabilitation. | en |
dc.description.abstract | Els trastorns musculoesquelètics són molt freqüents, especialment els de tipus degeneratiu com l'artrosi, i genera problemes com el dolor crònic, la limitació de la mobilitat o funció, i l'afectació de la qualitat de vida. D'altra banda, genera importants costos sanitaris derivats de les visites mèdiques i dels diferents tractaments. El tractament principal i no quirúrgic d'aquestes andròmines és l'exercici físic, que sol ser instruït en els Serveis de Rehabilitació de l'atenció especialitzada. Actualment, aquests Serveis sofreixen sobrecàrrega assistencial amb llargues llista d'espera i saturació dels gimnasos, la qual cosa empitjora la qualitat assistencial. Existeix per tant, una necessitat de capacitar Atenció Primària per a poder resoldre la patologia musculoesquelètica de baixa complexitat , i d'empoderar al pacient en l'automaneig del seu trastorn musculoesquelètic de manera que pugui reduir-se la sobrecàrrega assistencial dels Serveis de Rehabilitació i millorar la salut musculoesquelètica de la població. La Intel·ligència Artificial (IA) aplicada en Atenció Primària podria ser una eina útil per a educar al pacient i instruir-lo en els exercicis terapèutics, però la seva aplicació en Rehabilitació està poc desenvolupada i és poc coneguda. Per això, es proposa realitzar una revisió bibliogràfica de treballs de recerca publicats en els últims 10 anys i a nivell internacional per a conèixer la situació actual de l'aplicació i impacte de la IA en rehabilitació musculoesquelètica. | ca |
dc.format.mimetype | application/pdf | - |
dc.language.iso | spa | ca |
dc.publisher | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) | - |
dc.rights | CC BY-NC-ND | - |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ | - |
dc.subject | inteligencia artificial | es |
dc.subject | rehabilitación | es |
dc.subject | intel·ligència artificial | ca |
dc.subject | fisioterapia | es |
dc.subject | rehabilitació | ca |
dc.subject | fisioteràpia | ca |
dc.subject | artificial intelligence | en |
dc.subject | rehabilitation | en |
dc.subject | physiotherapy | en |
dc.subject.lcsh | Artificial intelligence--Medical applications -- TFM | en |
dc.title | Inteligencia artificial para la prescripción de rehabilitación musculoesquelética | ca |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | ca |
dc.audience.educationlevel | Estudis de Màster | ca |
dc.audience.educationlevel | Estudios de Máster | es |
dc.audience.educationlevel | Master's degrees | en |
dc.subject.lemac | Intel·ligència artificial--Aplicacions a la medicina -- TFM | ca |
dc.subject.lcshes | Inteligencia artificial--Aplicaciones en la medicina -- TFM | es |
dc.contributor.tutor | Rodrigues Moleda Constant, Hilda Maria | - |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
Apareix a les col·leccions: | Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc. |
Arxius per aquest ítem:
Arxiu | Descripció | Mida | Format | |
---|---|---|---|---|
ladroverkTFM0622memoria.pdf | Memoria del TFM | 502,02 kB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
Comparteix:
Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative CommonsLlicència Creative Commons