論文の概要: Blockchain associated machine learning and IoT based hypoglycemia
detection system with auto-injection feature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02222v1
- Date: Wed, 27 Jul 2022 03:11:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-07 14:23:12.836332
- Title: Blockchain associated machine learning and IoT based hypoglycemia
detection system with auto-injection feature
- Title（参考訳）: 自動注入機能付きブロックチェーン関連機械学習とIoTベースの低血糖検出システム
- Authors: Rahnuma Mahzabin, Fahim Hossain Sifat, Sadia Anjum, Al-Akhir Nayan,
Muhammad Golam Kibria
- Abstract要約: この研究は、低血糖を検知し、生命を救うために自動糖注入を行う自動システムを実装することを目的としている。
グルコースセンサーとスマートウォッチのデータはFog経由で処理され、クラウドに送信された。
低血糖事象が検出されると、システムはモバイルアプリケーションと自動注入装置に通知を送り、凝縮した糖を被害者の体に押し込んだ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hypoglycemia is an unpleasant phenomenon caused by low blood glucose. The
disease can lead a person to death or a high level of body damage. To avoid
significant damage, patients need sugar. The research aims at implementing an
automatic system to detect hypoglycemia and perform automatic sugar injections
to save a life. Receiving the benefits of the internet of things (IoT), the
sensor data was transferred using the hypertext transfer protocol (HTTP)
protocol. To ensure the safety of health-related data, blockchain technology
was utilized. The glucose sensor and smartwatch data were processed via Fog and
sent to the cloud. A Random Forest algorithm was proposed and utilized to
decide hypoglycemic events. When the hypoglycemic event was detected, the
system sent a notification to the mobile application and auto-injection device
to push the condensed sugar into the victims body. XGBoost, k-nearest neighbors
(KNN), support vector machine (SVM), and decision tree were implemented to
compare the proposed models performance. The random forest performed 0.942
testing accuracy, better than other models in detecting hypoglycemic events.
The systems performance was measured in several conditions, and satisfactory
results were achieved. The system can benefit hypoglycemia patients to survive
this disease.
- Abstract（参考訳）: 低血糖は低血糖による不快な現象である。
この病気は、死に至るか、高いレベルの身体損傷を引き起こす可能性がある。
大きな損傷を避けるために、患者は砂糖を必要とします。
本研究の目的は、低血糖を検知し、生命を救うために自動糖注入を行う自動システムを実装することである。
モノのインターネット(IoT)の恩恵を受け、センサーデータはハイパーテキスト転送プロトコル(HTTP)プロトコルを使用して転送された。
健康関連データの安全性を確保するため、ブロックチェーン技術が利用された。
グルコースセンサーとスマートウォッチのデータは霧で処理され、クラウドに送られた。
ランダムフォレストアルゴリズムを提案し,低血糖事象の判定に用いた。
低血糖事象が検出されると、システムはモバイルアプリケーションと自動注入装置に通知を送り、凝縮した糖を被害者の体に押し込んだ。
xgboost、k-nearest neighbors (knn)、 support vector machine (svm)、および decision tree は、提案されたモデルのパフォーマンスを比較するために実装された。
ランダムフォレストは0.942回の試験を行い、他のモデルよりも低血糖事象の検出に優れていた。
システム性能はいくつかの条件で測定され、良好な結果が得られた。
このシステムは低血糖患者にこの病気を治す効果がある。
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