AI-Integrated Smart Medicine Dispenser with IoT Connectivity
Notice bibliographique
Résumé
The healthcare industry encounters difficulties in patient management due to a shortage of personnel. As reported by the World Health Organization (WHO), there is an average of 3 nurses for every 1,000 patients worldwide, a number that drops to 1.96 in nations such as India. A considerable number of chronic patients, frequently older or unable to move, need prompt medication, which leads to diminished efficiency and increased mental and physical stress on nursing staff. Current medication management systems are deficient in real-time data processing, emergency response features, and predictive notifications for refills, which worsens these issues. To tackle these shortcomings, a proposed automated medicine dispensing system utilizing the Internet of Things (IoT) is presented. This system employs QR codes to log patient information, allocate devices to specific beds, and organize medication schedules with alerts for any missed doses. It connects with a Firebase real-time database, allowing for continuous monitoring and high-alert functions, which include audio-visual alarms for emergencies and mobile notifications through a dedicated app. The application also keeps track of medication refill timelines based on patient discharge dates recorded in the database. This solution decreases the chances of accidental overdoses and underdoses by up to 98% and achieves 96% accuracy in medication alert notifications. By reducing workload and enhancing communication, resource efficiency is improved and nurse welfare, both mentally and physically, is supported. The proposed system signifies a major advancement in IoT-enabled healthcare, enhancing both medication management and the quality of patient care.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,009 |
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 ».