Reliable Internet of Things for Health Care Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Background Several at-home monitoring devices are being introduced in the market, which can help individuals, fitness enthusiasts, etc, monitor their health anytime they want. This allows individuals to monitor and collect their health data, reflect upon it, and take necessary action. Such technologies can help enhance the user’s quality of life by motivating and empowering them to improve their health actively. Unfortunately, there are still several challenges to making this transition from in-hospital monitoring to home monitoring smoother. Some of these challenges may include technology readiness and acceptance by patients and their family members, lack of proper privacy measures, security, and lack of reliable internet and communication technology infrastructure. Objective The objective of this study is to use wireless communication networks to remotely transfer data from various body sensors measuring different vital parameters. Wireless sensors (electrocardiogram monitors, sleep sensors, etc) and Internet of Things devices can allow real-time and relatively cheap at-home health monitoring to provide critical health updates over the internet. Methods The study will be conducted by means of designing multiple experiments in which data from different sensors will be collected, packaged, and sent to a remote server using the internet. Along with the patient data, different network performance parameters such as delay, information loss, etc, will be calculated to understand and evaluate network performance. Results The results from the experiment will focus on evaluating network performance parameters such as latency, delay, packet drop, etc, in various indoor as well as outdoor environments. Conclusions We hope the results obtained from these experiment can be used for making various technological design choices and serve as a good starting point while building Internet of Things health care technologies. Conflicts of Interest None declared.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».