Electronic Stethoscope for eHealth and Telemedicine
Notice bibliographique
Résumé
The success of ehealth and telemedicine depend on the development of advanced medical equipment that can streamline the tasks of medical data collection, processing and archiving. Audio signals detected by stethoscopes are some of the basic data used by medical doctors on a daily basis but there is no systematic approach to process, transmit and archive the collected data digitally. This may due to the fact that the electronic stethoscopes are still relatively expensive. General use of electronic stethoscope by physicians will not happen until the cost is dropped to an “affordable” level and/or the stethoscope has additional features and capabilities not found in current versions. Affordable electronic stethoscopes enable all doctors to collect and archive acoustic medical signal easily. Furthermore, a feature-laden device may also be used by non-medical specialists to collect data remotely for medical doctors. Also, a “user friendly” version of the electronic stethoscope that elderlies may easily use to transmit their own heart and lung audio signals to their family physicians via the telephone or Internet would be a good tool for telemedicine. We are investigating the desirable features and requirements, and formulating the specification for an affordable electronic stethoscope for ehealth and telemedicine. Issues of data collection, pre-processing, transmission, and storage, as well as future possible expansion to accommodate additional modules for further data post-processing and integration with other electronic medical devices, are considered.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 ».