Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a concept and approach on bridging Prognostics and Health Management (PHM), an engineering discipline, to Space Medicine (SM) in order to mitigate the Human Health and Performance (HH&P) risks of exploration-class space missions by focusing on efforts to reduce countermeasure mass and volume and drive the risks down to an acceptable level. The paper also discusses main risks of missions such as autonomous medical care risk (i.e., mission and long-term health risk due to the inability to provide adequate medical care throughout the mission) and Behavioral Health and Performance (BH&P) risk (i.e., mission and long-term behavioral health risk). The main objective of the HH&P technologies being developed for exploration-class missions is to maintain the health of the crew and support optimal and sustained performance throughout the duration of a mission. A PHM-based technology solution augmented with predictive diagnostics capability could be the one that meets the main objective. In discussing the similarities of and differences between the PHM and SM domains, the paper explores available solutions on crew health maintenance in terms of predictive diagnostics providing early and actionable real-time warnings of impending health problems that otherwise would have gone undetected. The paper discusses the use of PHM principles and techniques with data mining capabilities to assess the value of Electronic Health Records (EHR) augmented with real-time monitoring of data for accurate predictive diagnostics on manned space exploration programs. The proposed technology concept with predictive diagnostics capability and a pilot implementation of the technology on the International Space Station (ISS) includes evaluation and augmented research/testing of the technology, which will regularly and efficiently provide advancements during the development phases.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,008 |
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 ».