Ontology-Based Model to Support Ubiquitous Healthcare Systems for COPD Patients
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 30 years, information technology has gradually transformed the way health care is provisioned for patients. Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) is an incurable malady that threatens the lives of millions around the world. The huge amount of medical information in terms of complex interdependence between progression of health problems and various other factors makes the representation of data more challenging. This study investigated how formal semantic standards could be used for building an ontology knowledge repository to provide ubiquitous healthcare and medical recommendations for COPD patient to reduce preventable harm. The novel contribution of the suggested framework resides in the patient-centered monitoring approach, as we work to create dynamic adaptive protection services according to the current context of patient. This work executes a sequential modular approach consisting of patient, disease, location, devices, activities, environment and services to deliver personalized real-time medical care for COPD patients. The main benefits of this project are: (1) adhering to dynamic safe boundaries for the vital signs, which may vary depending on multiple factors; (2) assessing environmental risk factors; and (3) evaluating the patient’s daily activities through scheduled events to avoid potentially dangerous situations. This solution implements an interrelated set of ontologies with a logical base of Semantic Web Rule Language (SWRL) rules derived from the medical guidelines and expert pneumologists to handle all contextual situations.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».