Wearable Hardware Design for the Internet of Medical Things (IoMT)
Notice bibliographique
Résumé
As the life expectancy of individuals increases with recent advancements in medicine and quality of living, it is important to monitor the health of patients and healthy individuals on a daily basis. This is not possible with the current health care system in North America, and thus there is a need for wireless devices that can be used from home. These devices are called biomedical wearables, and they have become popular in the last decade. There are several reasons for that, but the main ones are: expensive health care, longer wait times, and an increase in public awareness about improving quality of life. With this, it is vital for anyone working on wearables to have an overall understanding of how they function, how they were designed, their significance, and what factors were considered when the hardware was designed. Therefore, this study attempts to investigate the hardware components that are required to design wearable devices that are used in the emerging context of the Internet of Medical Things (IoMT). This means that they can be used, to an extent, for disease monitoring through biosignal capture. In particular, this review study covers the basic components that are required for the front-end of any biomedical wearable, and the limitations that these wearable devices have. Furthermore, there is a discussion of the opportunities that they create, and the direction that the wearable industry is heading in.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».