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Enregistrement W4395094898 · doi:10.18280/i2m.230207

Rehabilitation and Home Health Monitoring Based-AI Scheduling Application for Coronary Artery Disease and Cardiovascular Patients

2024· article· en· W4395094898 sur OpenAlexvenueno aff
Nor Maniha Abdul Ghani, Wei Jie Lim, Wei Siang Hoh, Salmah Anim Abu Hassan

Notice bibliographique

RevueInstrumentation Mesure Métrologie · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Malaysia Pahang
Mots-clésRehabilitationCoronary artery diseaseMedicineDiseaseCardiologyInternal medicineIntensive care medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular and coronary artery disease diseases complications can be very serious, and it is crucial for a close monitoring and routine rehabilitation activities in order to help patients to get back on their normal lifestyle.Even though most individuals with COVID-19 did recover within weeks of ailment, a few individuals still encounter severe long COVID conditions and 'Silent Hypoxia'.Individuals commonly encounter distinctive combinations of long COVID symptoms such as difficulty in breathing, critical heart palpitations, worst sleep quality, dizziness on standing, etc. Silent hypoxia is a condition where patients have an extremely low oxygen level but do not show any symptoms of breathlessness.In order to navigate and resolve the above issues, this work proposes and implements a real-time monitoring towards the changes of patient health data using continuous clinical surveillance solution.The application is an appropriate rehabilitation course that plays a vital role for post discharge patients in providing an improvement for respiratory, cardiovascular, and psychological components.It is very important to provide the visibility of health data in terms of heart rate and VO2 max values to enable emergency respiratory support, important alerts and real-time monitoring.In this work, a novel configuration for home health monitoring and rehabilitation based-AI scheduling system is proposed for coronary artery disease and cardiovascular patients.The Android application introduces a secure health data sharing and smart alerting system to provide full surveillance towards the patient.It will enable the interaction between the smart wearable by using the health kit and artificial intelligence algorithms to schedule the best fit rehabilitation activity based on the patient's health status and live monitoring by medical practitioners.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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