1
BAB 1
PENGENALAN
Hospital adalah sebuah institusi penjagaan kesihatan yang menyediakan perkhidmatan dan rawatan kepada pesakit. Kaki tangan khusus, peralatan dan sistem pengurusan rawatan pesakit adalah sangat penting bagi sesebuah hospital untuk memberikan perkhidmatan yang terbaik dan sesuai untuk pesakit. Industri penjagaan kesihatan di bawah pembangunan berterusan telah meningkatkan kesihatan pesakit, kecekapan jururawat dan kualiti rawatan untuk proses penjagaan kesihatan. Untuk mencapai matlamat tersebut penjagaan kesihatan telah bertukar ke arah IT dan aplikasi kerana penggunaan IT diperhatikan dapat membawa kecekapan untuk penjagaan kesihatan yang profesional (Perrin, R. dan Simpson, N., 2004).
Antara komponen dalam sistem pemantauan pesakit di sesebuah hospital untuk memantau parameter pesakit ialah suhu badan, tekanan darah, indeks jisim badan dan degupan jantung. Pada masa kini kebanyakan hospital masih menggunakan cara tradisional untuk sistem pemantauan pesakit, iaitu dengan melawat dan memeriksa pesakit untuk mengumpul maklumat dan kemudian membuat pemantauan. Sistem manual dan separa-automatik digunakan untuk mendapatkan maklumat pesakit, misalnya termometer digunakan untuk mengukur suhu badan pesakit dan kemudian direkodkan dalam log manual. Kaedah sebegini membazirkan masa kakitangan yang mengumpul maklumat dan boleh membuatkan pesakit tidak selesa. Seiring dengan perkembangan teknologi pihak hospital perlu menyediakan sistem pengurusan dan perkhidmatan yang baik kepada pesakit.
2 Bagi meningkatkan penjagaan keselamatan dan kesihatan pesakit sistem dan kaedah baru daripada IT diperkenalkan, contohnya sistem bar kod untuk pentadbiran ubat dan rekod kesihatan elektronik. Selain itu penggunaan IT dalam operasi yang berbeza dalam persekitaran hospital dapat meningkatkan kecekapan kejururawatan dan mengurangkan kos penjagaan kesihatan (Kaushal, R. dan Bates, D., 2002; Oren, E. et al, 2003; Moody, L., et al, 2004).
Transformasi hospital digital lebih bermakna daripada penggunaan sistem digital dan perisian aplikasi kerana kelebihan teknologinya seperti Pengenalpastian Frekuensi Radio (RFID), teknologi sensor tanpa wayar untuk menetapkan kuantiti ubat kepada pesakit, pemeriksaan jenis darah semasa operasi, pemadanan bayi baru lahir dengan ibu bapanya atau mencetuskan key-down jika bayi dikeluarkan dari kawasan yang selamat.
1.1
Latar Belakang Penyelidikan
Sistem Kebal Buatan (SKB) adalah satu teknik pengiraan yang diilhamkan oleh idea-idea daripada imunologi dan digunakan untuk membangunkan sistem penyesuaian yang mampu menyelesaikan masalah domain yang berbeza. SKB baru-baru ini telah menjadi salah satu alat kajian yang paling popular dan telah digunakan untuk menyelesaikan masalah dalam bidang keselamatan komputer, khususnya untuk mengesan virus atau penceroboh komputer dalam rangkaian komputer. SKB juga telah digunakan untuk menyelesaikan masalah penjadualan, membina sokongan keputusan sistem atau menyelesaikan pengoptimuman fungsi dan masalah pengoptimuman kombinasi (Nicholas Lay dan Iain Bate, 2007).
Masalah
pengesanan
ketaknormalan
boleh
dinyatakan
sebagai
masalah
pengklasifikasian dua kelas, iaitu kelas normal dan tidak normal. Terdapat banyak pendekatan untuk mengesan ketaknormalan. Pendekatan yang mudah adalah dengan menyatakan pelbagai pemboleh ubah untuk setiap parameter sistem. Sekiranya parameter adalah daripada julat maka parameter tersebut dianggap sebagai kelainan adalah pendekatan yang paling lazim digunakan dalam model statistik untuk mengira nilai
3 kebarangkalian dan kurang kebarangkalian yang lebih tinggi berkemungkinan adalah tidak normal (Cai, Mei Ling, 2008). Walau bagaimanapun perbezaan model pendekatan pemboleh ubah statistik individu yang mewakili keadaan sistem bergantung kepada hubung kait antara parameter yang berbeza, yang boleh menyukarkan corak pemboleh ubah.
Kajian lain untuk algoritma pilihan negatif ialah masalah pengesanan ketaknormalan (Gong, M., et al, 2012). Kajian ini membentangkan satu algoritma pilihan negatif yang lebih baik dengan mengintegrasikan strategi latihan lanjut novel ke peringkat latihan. Tujuan utama latihan lanjut ini adalah untuk mengurangkan sampel data kendiri dan kos pengiraan dalam peringkat ujian. Kajian ini menunjukkan bahawa algoritma yang dicadangkan boleh mendapatkan pengesanan kadar tertinggi dan kadar penggera terendah yang palsu dalam kebanyakan kes tetapi mengambil masa pemprosesan yang lebih lama.
Pengesanan dan pemantauan automatik adalah teknologi yang mungkin digunakan dalam banyak bidang. Salah satu aplikasi dalam teknologi ini adalah untuk mengesan suhu dan memantau pesakit di hospital. Teknologi ini akan membantu doktor dan sistem hospital dalam penjagaan pesakit yang lebih cekap, misalnya maklumat suhu badan pesakit boleh dikesan secara automatik dan boleh dilakukan dalam masa nyata mahu pun semasa kes-kes kecemasan.
Dalam usaha mewujudkan proses penjagaan kesihatan yang lebih cekap penggunaan IT dan dalam penjagaan kesihatan telah dikaji secara meluas. Satu teknologi yang boleh digunakan untuk kedua-dua penyeragaman proses dan menjadikannya lebih selamat adalah teknologi RFID. RFID boleh digunakan untuk kebanyakan operasi dalam pengenalan pesakit, bahan, peralatan dan peranti, pengenalpastian ubat, kawalan akses dan lokasi penghantaran maklumat. Teknologi ini dapat meningkatkan keselamatan pesakit dan kecekapan penjagaan kesihatan . Kebanyakan sistem memberikan tumpuan kepada pengenalan pesakit (Antti Lahtela, 2009). Secara tradisional sistem masa nyata dikaitkan dengan aplikasi keselamatan integriti kritikal atau tinggi yang tidak membiarkan tingkah laku kerana boleh mengakibatkan bencana. Di samping itu sebilangan besar sistem yang wujud adalah wajar biar pun kegagalannya tidak akan mempunyai akibat pelayanan yang sama.
4 Banyak penyelesaian yang telah dibangunkan untuk mengatasi isu-isu pengurusan di hospital untuk perkhidmatan yang lebih baik kepada pesakit. Dari segi pemantauan suhu badan manusia doktor menggunakan kaedah manual untuk mengukur suhu badan. Walau bagaimanapun peranti ini mempunyai beberapa kelemahan, misalnya pembaziran masa untuk melawat pesakit, rekod pengguna digunakan dan kurang tepat. Oleh itu terdapat banyak penyelesaian alternatif telah dibangunkan untuk mengurangkan isu-isu tersebut. Salah satu penyelesaiannya ialah menggunakan kaedah pembelajaran seperti rangkaian neural buatan, logik fuzi, dan sokongan mesin vektor untuk mengesan suhu badan manusia yang tidak normal. Walau bagaimanapun baru-baru ini SKB menjadi inspirasi dalam menyelesaikan masalah yang rumit.
RFID adalah sebahagian daripada pengenalan automatik. Teknologi ini dibangunkan dalam perang dunia kedua untuk mengenal pasti tentera dalam penerbangan udara. RFID sebagai teknologi Auto-ID yang bertindak sebagai asas dalam pengumpulan data automatik, pengenalan dan analisis sistem di seluruh dunia mula dibangunkan pada tahun 1980-an. RFID telah memberikan kepentingan dalam pelbagai pasaran termasuk pengenalan ternakan dan sistem pengenalan kenderaan automatik kerana keupayaannya untuk mengesan objek yang bergerak. Sistem tanpa wayar automatik adalah kaedah berkesan dalam persekitaran pembuatan kerana label kod bar dengan beberapa batasan tidak dapat bertahan. Permintaan kepada Teknologi RFID telah meningkat secara drastik dan popular pada akhir 1990-an (Nicholas Lay and Iain Bate, 2007).
1.2
Pernyataan Masalah
Kebanyakan teknologi semasa di hospital mengesan dan memantau parameter pesakit menggunakan peralatan konvensional dengan menyemak dan menyiasat bacaan. Sistem ini mengambil banyak masa dan data yang terkumpul adalah terhad, jururawat perlu menemui pesakit dan merekodkannya secara manual. Walaupun beberapa teknologi boleh merakam data digital namun mereka perlu memeriksa pesakit. Kaedah ini boleh mengganggu keselesaan pesakit.
5 Kaedah parameter badan tidak normal, tidak dapat mengesan parameter pesakit yang tidak normal seperti suhu badan, tekanan darah dan indeks jisim tubuh dalam masa nyata. Ketidaknormalan memberikan maklumat penting kepada pengurusan hospital dan pesakit. Kekurangan maklumat akan menyebabkan kesan kritikal kepada pesakit dan menjejaskan reputasi hospital.
Kajian ini akan mencadangkan SKB dengan Algoritma Pilihan Negatif (APN) untuk mengesan dan memantau parameter badan pesakit seperti suhu badan, tekanan darah dan denyutan jantung. Kajian ini memberikan tumpuan kepada pemantauan suhu badan pesakit sahaja yang menggunakan teknologi RFID untuk pengesanan suhu badan pesakit. Dengan bantuan teknologi RFID dan kaedah APN proses pengesanan dan pemantauan suhu badan pesakit akan menjadi lebih tepat.
1.3
Objektif Penyelidikan
Berdasarkan pernyataan masalah yang disebutkan di atas kajian ini merangkumi satu set objektif yang berkaitan dengan proses penyelidikan. Objektif kajian adalah :
i.
Membangunkan algoritma Pilihan Negatif Nilai Nyata (PNNN) sistem kebal buatan terhadap parameter pesakit yang terdiri dari indeks jisim badan, tekanan darah dan suhu badan pesakit.
ii.
Merekabentuk sistem tanpa wayar menggunakan teknologi RFID dengan algoritma PNNN untuk mengesan ketidaknormalan data suhu pesakit.
iii.
Mengesahkan dan membandingkan keputusan kajian terhadap kaedah sistem kebal buatan algoritma PNNN dengan pelbagai parameter pesakit.
6 1.4
Skop Penyelidikan
Skop kajian yang diberikan di bawah ini untuk memastikan kemungkinan kajian telah dicapai:
i.
Kajian ini memberikan tumpuan kepada pengesanan dan pemantauan suhu badan pesakit, tekanan darah dan indeks jisim tubuh di Pusat Kesihatan, Universiti Teknologi Malaysia, Skudai, Johor Kajian kes dan ujian akan dilakukan selepas kaedah cadangan dan pembangunan skop penderiaan.
ii.
Algoritma PNNN digunakan untuk mengesan ketaknormalan data, model kelakuan biasa daripada jumlah data yang besar dan untuk mengesan data telah berubah daripada norma yang mantap sekiranya ada.
iii.
Oleh sebab penderiaan badan tanpa wayar, pengesanan dan pemantauan terhad kepada lima orang pesakit dan satu unit pembaca maka kajian kes akan dilakukan secara berbeza mengikut tingkah laku pesakit dan penyakit.
iv.
Perisian aplikasi dan sistem pemantauan untuk penyelidikan ini menggunakan Microsoft Visual Basic manakala MySQL digunakan sebagai pangkalan data.
v.
Pengesanan dan pemantauan suhu badan pesakit dilakukan beberapa kali dengan memeriksa ketaknormalan yang berlaku.
1.5
Justifikasi Penyelidikan
Kajian ini mengkaji kemungkinan SKB dalam mengesan pesakit yang tidak normal di hospital atau klinik. Kaedah yang digunakan dalam kajian ini ialah algoritma PNNN yang menggunalan padanan penggunaan teknik dengan bilangan sebenar sampel data. Hasil kajian ini menghasilkan pengecaman dan pengelasan pesakit baru dengan ketidaknormalan dan kuantiti pesakit di hospital atau klinik. Sistem ini dapat membantu perkhidmatan pesakit di hospital atau klinik menangani pesakit dalam ketidaknormalan. Selain itu pihak pengurusan hospital atau klinik memperoleh rekod data pesakit dalam masa nyata untuk menganalisis kes ketidaknormalan yang berlaku.
7 1.6
Organisasi Tesis
Tesis ini akan mengandungi enam bab. Setiap bab menerangkan aspek yang berbeza dalam membangunkan penyelidikan yang dicadangkan.
Bab 1 memaparkan pengenalan penyelidikan, latar belakang penyelidikan, pernyataan masalah, objektif penyelidikan, skop penyelidikan, penyelidikan, organisasi tesis dan sumbangan tesis. Bab 2 memaparkan kajian literatur, pengesanan pesakit dan sistem pemantauan, teknik pengesanan ketidaknormalan, biologi sistem imunisasi, sistem imunisasi buatan, penyelidikan lalu tentang pengesanan ketidaknormalan suhu, pemantauan pesakit dan sistem aplikasi imunisasi buatan dalam penjagaan kesihatan. Bab 3 menerangkan metodologi penyelidikan, struktur penyelidikan, kaedah penyelidikan am dan rangka kerja pelaksanaan serta perkakasan perisian kaedah penyelidikan. Bab 4 membentangkan reka bentuk dan pelaksanaan, pengumpulan data pesakit, segmentasi data pesakit, persembahan data pesakit, pembangunan algoritma pilihan negatif dan proses eksperimen. Bab 5 membincangkan keputusan eksperimen, pemilihan data pesakit dan penyediaan eksperimen, perbandingan teknik yang sepadan, perbandingan proses pilihan negatif dengan teknik- teknik padanan yang berbeza, analisis prestasi data pesakit dan perbincangan. Bab 6 membentangkan kesimpulan dan kerja-kerja masa depan, ringkasan kajian, sumbangan kajian ini, cadangan untuk kerja-kerja masa depan dan kesimpulan.
8 1.7
Sumbangan Tesis
Dalam kajian ini tujuan utama adalah untuk parameter badan pesakit atau data analisis dan memeriksa ketidaknormalan. Di hospital-hospital dan klinik-klinik rekod yang diperoleh merupakan sejumlah besar data pesakit pada setiap hari menggunakan sistem data yang menganalisis bilangan pesakit yang dalam keadaan tidak normal. Teknik Sistem Kebal Buatan (SKB) dengan menggunakan algoritma PNNN untuk mengesan perubahan dalam data yang tidak normal dan mengendalikan sejumlah data pesakit yang besar untuk dianalisis. Keputusan analisis berdasarkan nilai peratusan. Jika peratusan adalah tinggi maka keputusannya adalah tidak normal. Selepas sistem direkodkan, data suhu pesakit diautomasikan menggunakan teknologi RFID ke pangkalan data dan boleh diakses secara tanpa wayar.
