Applications of Medical IoT and Smart Sensor Paradigm for Handling Patients
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».