A Home Efficacy Multi-Modal Intelligent Evaluation System for Wearable Treatment Equipment of Insomnia Through Integration Between Traditional Chinese Medicine and Modern Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Wearable treatment equipment has become a hot topic among traditional Chinese medicine (TCM) researchers. The wearable instrument for transcutaneous electrical stimulation therapy (TEST) developed by our research team has unique advantages in treating insomnia induced by the heart disorder due to phlegm and fire (HDPF). However, the treatment efficacy of the instrument has not been verified by multi-modal data, which limits its application at home. In fact, there is no intelligent efficacy evaluation system for the home treatment of insomnia with the instrument. To make up the gap, this paper attempts to build a home efficacy multi-modal intelligent evaluation system (HEMIES) for this wearable TEST instrument, drawing on the latest technologies of medicine and informatics. Taking HDPF-induced insomnia as an example, the authors firstly set up an index system of the HEMIES for HDPF-induced insomnia, and constructed a conceptual model of the HEMIES. Next, the syndrome images of TCM were fused with the text data of modern medicine, and used to evaluate the treatment efficacy and complete the HEMIES. Finally, 33 patients with HDPF-induced insomnia were recruited to treat the disease with the wearable TEST instrument at home. The observed results show that the prediction accuracy rate of the HEMIES was as high as 90.63%, indicating that the system boasts a good prediction ability and a high value for home application. Our HEMIES realizes the objective evaluation of the home treatment efficacy of the wearable TEST instrument in the absence of TCM practitioners, and provides a reference for the efficacy research of other TCM treatment equipment in home treatment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».