The Future of Telemedicine in O&G
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents an ongoing work in on the future of telemedicine in O&G. There has been a huge development in the use of video consultation between remote patients and the doctors. We believe the future of telemedicine in O&G will add to this workflow by investigating how we can transfer visual medical data between "offshore nurses" and "medical experts" at hospitals onshore in order to improve diagnostics and treatment. We will describe a decision support system that supports an optimal workflow and collaboration, between medics onshore and offshore. The goal is to make better and faster medical decisions, and improve the quality of healthcare offshore. The oil companies have much of the same structure and same challenges in remote medical treatment. We investigate an optimal workflow including how technology supports a new telemedicine work process by transmitting very high quality information (e.g. ultrasound images) to the cardiovascular medical experts. We will review our work on developing a prototype "on the go" solution between medics offshore and the medical experts onshore at the hospital. The concept will be based on a Pad/PC solution capturing the ultrasound image transmission between the user and experts, a systematic work process and a knowledge base integrated in the Pad/PC "on the go solution". With optimal workflow it should not take more than 5-7 minutes from the starting point to have a decision from the medical expert. This will improve diagnostics, medical safety and health quality on offshore installations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».