Integration and Applications of Fog Computing and Cloud Computing Based on the Internet of Things for Provision of Healthcare Services at Home
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Due to the COVID-19 pandemic, the world has faced a significant challenge in the increase of the rate of morbidity and mortality among people, particularly the elderly aged patients. The risk of acquiring infections may increase during the visit of patients to the hospitals. The utilisation of technology such as the “Internet of Things (IoT)” based on Fog Computing and Cloud Computing turned out to be efficient in enhancing the healthcare quality services for the patients. The present paper aims at gaining a better understanding and insights into the most effective and novel IoT-based applications such as Cloud Computing and Fog Computing and their implementations in the healthcare field. The research methodology employed the collection of the information from the databases such as PubMed, Google Scholar, MEDLINE, and Science Direct. There are five research articles selected after 2015 based on the inclusion and exclusion criteria set for the study. The findings of the studies included in this paper indicate that IoT-based Fog Computing and Cloud Computing increase the delivery of healthcare quality services to patients. The technology showed high efficiency in terms of convenience, reliability, safety, and cost-effectiveness. Future studies are required to incorporate the models that provided the best quality services using the Fog and Cloud Computation techniques for the different user requirements. Moreover, edge computing could be used to significantly enhance the provision of health services at home.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle