Operating system performance measurements for Remote Patient Monitoring applications
Notice bibliographique
Résumé
The Remote Patient Monitoring (RPM) is becoming vital part of healthcare improving quality of care. The RPM system uses variety of sensors and wireless technologies to monitor multiple biological and environmental signals simultaneously providing status and trend data for the patient. The RPM system can also provide alarms/alerts for the patient or the caregiver in real-time so that the patient gets assistance in timely manner when an acute event occurs. The RPM system must detect such events in real-time to generate alarms/alerts. Use of mobile devices like smartphones and/or tablets for RPM enables patient mobility and provides real-time monitoring capability. The mobile device Operating System (OS) used for real-time RPM needs to meet the hard real-time requirements for alerts/alarms generation. The General Purpose OS (GPOS) uses fair scheduling algorithm for multitasking while Real Time OS (RTOS) uses preemptive scheduling. This paper evaluates the real-time performance of GPOS and a RTOS (QNX) under variety of load condition for RPM application. The results of the measurements indicate that the mobile device OS used for RPM must provide a prioritizing mechanism to satisfy the hard real-time requirements when the mobile device is multitasking and/or overloaded.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».