Smart Health Monitoring Using Deep Learning and Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
The genesis and spread of illnesses are a major concern in today's rapidly developing technological and evolutionary environment.The prevention and management of illnesses using technological means have emerged as one of the most pressing challenges facing the medical community.With today's hectic schedules, it's nearly impossible to stick to a healthy routine.The problems above can be fixed by using a smart health monitoring system.Two of the most rapidly emerging technologies are the Internet of Things (IoT) and artificial intelligence (AI).As more people relocate to urban areas, the idea of a "smart city" has become increasingly commonplace.Increased efficiency, decreased expenses, and a renewed emphasis on improving the quality of care provided to patients are central to the idea of a "smart city."There has to be a thorough familiarity with the various smart city frameworks before the Internet of Things (IoT) and artificial intelligence (AI) can be effectively used for remote healthcare monitoring (RHM) systems.Technologies, gadgets, systems, models, designs, use cases, and applications are all examples of frameworks.The RHM system, based on the Internet of Things, relies heavily on artificial intelligence (AI) and deep learning (DL) to analyse the data it collects.However, DL techniques are widely utilised for making analytical representations, and they are included in CDSS and other kinds of healthcare services.Patients are given personalised recommendations for therapy, lifestyle changes, and care plans by clinical decision support systems after each element is thoroughly analysed.Supporting healthcare applications, this technology may assess activities, etc.In light of this, this paper presents a survey that zeroes in on the best smart city applications for the Internet of Things in health.By analysing the most important monitoring applications across many models using appropriate IoT-based sensors, this research provides a comprehensive assessment of the technologies and systems involved in providing RHM services.Finally, this study makes a contribution to scientific understanding by identifying the primary constraints on this field of study and suggesting directions for further investigation.
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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».