Reasoning with Contextual Data in Telehealth Applications
Notice bibliographique
Résumé
The notion of context-awareness is making its way in the area of mobile-health application designed to assist patients outside a hospital and medical professionals within a hospital. Such ubiquitous computing applications go beyond simple biomedical data-collection so the management of the context becomes more challenging, and the complexity of the context-based decision-algorithms warrants the use of full-blown inference engines. The context is a very volatile notion, so building a context-aware system means more than just creating a context ontology and defining inference rules for that model. This paper proposes mechanisms to dynamically manage the contextual decisions and actions. It devises a model and its properties for the process of taking each individual context-based decision. An architecture centered around this model is defined, integrating an off-the-shelf inference engine that reasons on context-data expressed in the OWL language. The architecture was refined and validated through the implementation of a prototype remote biomonitoring system. The prototype combines context-adaptation and awareness with the ubiquity of 3G network-coverage to allow for more personalized monitoring and better streamlining of information between the various health care players. It can be easily adapted and extended with extra inference-rules, additional actions, and more context items.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».