Sistem kebal buatan terhadap pemantuan ketidaknormalan pesakit dalam waktu nyata
Notice bibliographique
Résumé
In a hospital or clinic many patients need care and monitoring, especially patients in Intensive Care Unit (ICU). These services can be integrated with technology that offers online and real-time monitoring. Many researches related to patient detection and monitoring have been done but only a few studies have highlighted data analysis and processing of anomalies of patient behavior. Detection of anomalies data is important as this would serve as an alert or warning for the hospital to take the necessary actions. Therefore, this research explored data analysis and processing of anomalies using Artificial Immune System (AIS) which would be applicable for future patients. AIS is an intelligent computational technique based on the human immunology system and used in many areas such as computer systems, pattern recognitions and stock market trading. In AIS, Real Valued Negative Selection Algorithm (RNSA) is used for detecting anomalies of a patient’s body parameters such as temperature, blood pressure and body mass index. In the algorithm, a patient’s data is obtained from the monitoring system or database and classified as a real value. The value is compared with the distance of data, where the minimum distance is set to 0.05 which is based on the raw data received from the system. If the distance is less than the Negative Selection Algorithm (NSA) detector distance, then the data will be classified as abnormal. In this research, AIS developed as a real time detection and monitoring system was connected to Radio Frequency Identification (RFID) technology. The results showed that the RNSA with the active RFID tag attached with a temperature sensor is able to detect the patient’s body temperature and send the signal to the backend used wireless system. The proposed systems and designs have contributed to healthcare management as the technology serves as an early warning detector of anomalies in patients.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».