Cloud-Enabled Blood Bank Management for an Efficient Healthcare System
Notice bibliographique
Résumé
There is a very serious problem plaguing people right now, and that is the shortage of blood banks around the world. This is because blood is at the heart of a major healthcare challenge, blood plays a vital role as the body’s energy source. To address this issue, this paper describes a post-donation blood quality testing system, as well as a cross-matching testing system for blood type suitability for patients, that utilizes the advanced security features of Amazon Web Services (AWS), rigorously stores all user data, including personal information and blood type, and adds a commitment to protecting the integrity and confidentiality of blood donor data. AWS’s scalability ensures that the system can adapt to the growing demand for blood supply while maintaining performance and security, enhancing trust and transparency between donors, recipients, and healthcare providers. Blood is at the heart of a major healthcare challenge. Blood plays a vital role as the body’s energy source. Hence, we propose a web-based application system that is integrated in real-time with hospital databases in various regions, especially in remote areas, enabling rapid identification of blood needs and effective distribution, greatly reducing emergency response time. Also, the system will effectively help people living in remote areas. This system not only solves today’s blood supply management challenges but also sets a new standard for global healthcare equity and access in the future, ensuring that life-saving blood is available everywhere and to everyone who needs it.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
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 ».