A Multi-Layered Edge-Secured Cloud Framework for Healthcare Monitoring in Old-Age Homes Using Smart Systems Driven by Comprehensive User Interaction
Notice bibliographique
Résumé
Most chronic diseases and health disorders at early stages are either asymptomatic or have long latency periods, especially among the older age groups. This eventually becomes difficult to handle at later stages and in some cases even becomes the cause of death. Even though cloud-based smart systems have delivered promising results in the field of healthcare monitoring, due to high latency, network congestion, poor user control, etc. smart systems fail to meet the required needs. Especially in old-age homes, where 24/7 service is required, healthcare facilities need robust, prompt, and real-time smart systems. This paper proposes a multi-layered cloud-edge architecture for old-age homes that operates on smart systems to detect anomalies, predict future risks, and process data across the doctor, patient, and the cloud in real-time. The device operates mostly on the edge layers to process patient information using neural networks and send alerts to the end-user based on predictions and anomalies before sending the aggregated data to the cloud. The proposed framework includes smart devices which are facilitated with responsive user interfaces which keep the patients and doctors in complete control of the smart system while maintaining efficient data communication and security. This paper also compares the latency delay between IoT devices and cloud, also between IoT devices and edge devices.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».