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Enregistrement W4413906356 · doi:10.1002/9781394287383.ch4

Applications of Medical IoT and Smart Sensor Paradigm for Handling Patients

2025· other· en· W4413906356 sur OpenAlexaff
Keshava Jetha, Krupa Vyas, J. R. SHAH, Dhvani U. Trivedi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueIoT and Edge/Fog Computing
Établissements canadiensConestoga College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternet of ThingsComputer scienceData scienceEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid advancement of technology has led to the emergence of new paradigms in the field of healthcare, with medical Internet of Things (IoT) and smart sensors playing a pivotal role. This paper explores the application of medical IoT and smart sensors in handling patients, presenting a comprehensive overview of their benefits, challenges, and potential impact on healthcare delivery. Medical IoT refers to the interconnectivity of medical devices and systems, enabling the seamless exchange of data and information. Smart sensors, on the other hand, are small, embedded devices that can monitor and collect various physiological parameters in real time. By integrating these technologies, healthcare providers can enhance patient monitoring, diagnostics, and treatment, ultimately leading to improved patient outcomes and reduced healthcare costs. One key application of medical IoT and smart sensors is remote patient monitoring. Through wearable devices and sensors, healthcare professionals can continuously track vital signs, such as heart rate, blood pressure, and oxygen saturation, in real time. This remote monitoring enables early detection of abnormalities, timely intervention, and personalized care for patients, particularly those with chronic illnesses or those in remote areas with limited access to healthcare facilities. Moreover, the implementation of medical IoT and smart sensors facilitates the creation of comprehensive electronic health records (EHRs). These records contain up-to-date patient data, including medical history, test results, and treatment plans, accessible to healthcare providers across different settings. This interoperability improves care coordination, reduces medical errors, and enhances patient safety.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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