Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of Information Technology (IT) in the healthcare domain enables healthcare institutions to deliver healthcare services to a wider audience in an efficient manner.Currently, patients can be monitored and treated remotely on time with high standards of care; caregivers can communicate together to achieve more timely and effective performance for the entire care process; assets which are scattered throughout the hospitals can be managed and utilized efficiently.These stakeholders: patients, caregivers and assets are mobile in nature and they are commonly tagged with sensory badges that can communicate either using the existing wireless infrastructure or using its own infrastructure.Hence, the term medical sensory system can be used to refer to the network of sensors that represent the stakeholders as mobile objects along with the backhaul infrastructure.Thereby, this network can be viewed as a Wireless Sensor Network (WSN) which has its own characteristics that result in some challenges.Among these challenges is the process of localizing objects, which is complicated due to the ad hoc deployment manner of a WSN, as well as the constraints on sensors in terms of cost, size, and energy consumption.Localization and tracking systems are those concerned with localizing multiple objects and keeping track of their locations over time to enhance services in different industries including healthcare.Currently, there are localization and tracking systems that have been proposed in the literature to address the localization problem; some of them are directed to the healthcare domain, while others are proposed for general usage.This paper discusses the healthcare domain stakeholders' requirements, presents different localization and tracking systems in the literature and provides qualitative analysis and critique of each system based on such requirements.The paper also touches on a few of the commercial systems in the industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».