Emergency Telemedicine Mobile Ultrasounds Using a 5G-Enabled Application: Development and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digitalization affects almost every aspect of modern daily life, including a growing number of health care services along with telemedicine applications. Fifth-generation (5G) mobile communication technology has the potential to meet the requirements for this digitalized future with high bandwidths (10 GB/s), low latency (<1 ms), and high quality of service, enabling wireless real-time data transmission in telemedical emergency health care applications. OBJECTIVE: The aim of this study is the development and clinical evaluation of a 5G usability test framework enabling preclinical diagnostics with mobile ultrasound using 5G network technology. METHODS: A bidirectional audio-video data transmission between the ambulance car and hospital was established, combining both 5G-radio and -core network parts. Besides technical performance evaluations, a medical assessment of transferred ultrasound image quality and transmission latency was examined. RESULTS: Telemedical and clinical application properties of the ultrasound probe were rated 1 (very good) to 2 (good; on a 6 -point Likert scale rated by 20 survey participants). The 5G field test revealed an average end-to-end round trip latency of 10 milliseconds. The measured average throughput for the ultrasound image traffic was 4 Mbps and for the video stream 12 Mbps. Traffic saturation revealed a lower video quality and a slower video stream. Without core slicing, the throughput for the video application was reduced to 8 Mbps. The deployment of core network slicing facilitated quality and latency recovery. CONCLUSIONS: Bidirectional data transmission between ambulance car and remote hospital site was successfully established through the 5G network, facilitating sending/receiving data and measurements from both applications (ultrasound unit and video streaming). Core slicing was implemented for a better user experience. Clinical evaluation of the telemedical transmission and applicability of the ultrasound probe was consistently positive.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».