論文の概要: Classification of Methods to Reduce Clinical Alarm Signals for Remote
Patient Monitoring: A Critical Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03885v1
- Date: Wed, 8 Feb 2023 05:21:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-09 17:14:20.351004
- Title: Classification of Methods to Reduce Clinical Alarm Signals for Remote
Patient Monitoring: A Critical Review
- Title（参考訳）: 遠隔患者モニタリングのための臨床用警報信号の低減方法の分類 : 批判的レビュー
- Authors: Teena Arora, Venki Balasubramanian, Andrew Stranieri, Shenhan Mai,
Rajkumar Buyya, Sardar Islam
- Abstract要約: 遠隔患者モニタリング(Remote patient Monitoring, RPM)は、自動化された監視とインテリジェントアラーム信号の上昇によって臨床の作業量を削減する技術パラダイムである。
RPMデバイスで使用される高感度でインテリジェントなデータ処理アルゴリズムは、しばしば偽陽性アラームを発生させ、アラーム疲労を引き起こす。
本研究の目的は、これらの誤報の原因を特定するために既存の文献を批判的にレビューし、これらの原因を取り除くために文献で使用される様々な介入を分類することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.140794437173014
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Remote Patient Monitoring (RPM) is an emerging technology paradigm that helps
reduce clinician workload by automated monitoring and raising intelligent alarm
signals. High sensitivity and intelligent data-processing algorithms used in
RPM devices result in frequent false-positive alarms, resulting in alarm
fatigue. This study aims to critically review the existing literature to
identify the causes of these false-positive alarms and categorize the various
interventions used in the literature to eliminate these causes. That act as a
catalog and helps in false alarm reduction algorithm design. A step-by-step
approach to building an effective alarm signal generator for clinical use has
been proposed in this work. Second, the possible causes of false-positive
alarms amongst RPM applications were analyzed from the literature. Third, a
critical review has been done of the various interventions used in the
literature depending on causes and classification based on four major
approaches: clinical knowledge, physiological data, medical sensor devices, and
clinical environments. A practical clinical alarm strategy could be developed
by following our pentagon approach. The first phase of this approach emphasizes
identifying the various causes for the high number of false-positive alarms.
Future research will focus on developing a false alarm reduction method using
data mining.
- Abstract（参考訳）: 遠隔患者モニタリング(rpm)は、インテリジェントアラーム信号の自動監視と収集によって臨床作業量を削減する、新たな技術パラダイムである。
RPMデバイスで使用される高感度でインテリジェントなデータ処理アルゴリズムは、しばしば偽陽性アラームを発生させ、アラーム疲労を引き起こす。
本研究の目的は、これらの誤報の原因を特定するために既存の文献を批判的にレビューし、これらの原因を取り除くために文献で使用される様々な介入を分類することである。
これはカタログとして機能し、誤警報低減アルゴリズムの設計に役立つ。
本研究では, 臨床用アラーム信号生成装置の開発を段階的に進めるアプローチが提案されている。
第2に, RPM アプリケーションにおける偽陽性アラームの原因を文献から分析した。
第3に, 臨床知識, 生理データ, 医療センサ装置, 臨床環境の4つの主要なアプローチに基づいて, 文献における様々な介入について批判的なレビューを行った。
ペンタゴン法を施行することで,実用的な臨床診断戦略が開発できる。
このアプローチの第1フェーズでは、多数の偽陽性警報の様々な原因を特定することを強調する。
今後の研究は,データマイニングを用いた誤警報低減手法の開発に焦点をあてる。
関連論文リスト
- Study on spike-and-wave detection in epileptic signals using t-location-scale distribution and the K-nearest neighbors classifier [0.0]
そこで本研究では、t位置スケールの統計的表現に基づくてんかん性脳波信号のk-nearest近辺分類を行い、スパイク・アンド・ウェーブを検出する。
提案手法は、スパイク・アンド・ウェーブ現象と正常脳機能信号の両方を含む実際のデータセット上で実証される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-21T21:52:08Z) - Non-destructive Fault Diagnosis of Electronic Interconnects by Learning Signal Patterns of Reflection Coefficient in the Frequency Domain [1.8843687952462742]
本稿では,早期故障検出と相互接続欠陥の正確な診断のための新しい非破壊的手法を提案する。
提案手法は, 周波数範囲にわたる係数反射の信号パターンを利用して, 根本原因同定と重大度評価の両立を可能にする。
実験結果から,本手法は断層検出および診断に有効であり,実世界の産業応用に拡張できる可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-20T10:51:21Z) - Deep Scattering Spectrum germaneness to Fault Detection and Diagnosis
for Component-level Prognostics and Health Management (PHM) [0.0]
本研究は,産業用ロボットの機械的構成要素に対するDES(Deep Scattering Spectrum)の故障検出とデイグナシスとの関連性について考察する。
複数の産業用ロボットと異なる機械的欠陥を使って、障害を分類するアプローチを構築しました。
提案手法は, 実用試験台に実装され, 故障検出および診断において良好な性能を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-18T13:25:02Z) - Towards a Fair Comparison and Realistic Design and Evaluation Framework
of Android Malware Detectors [63.75363908696257]
一般的な評価フレームワークを用いて,Androidのマルウェア検出に関する10の研究成果を分析した。
データセットの作成やデザイナの設計に考慮しない場合、トレーニングされたMLモデルに大きく影響する5つの要因を特定します。
その結果,MLに基づく検出器は楽観的に評価され,良好な結果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-25T08:28:08Z) - Detection of Correlated Alarms Using Graph Embedding [0.0]
本稿では,人工知能を用いたアラーム検出手法を提案する。
提案手法はグラフ埋め込みとアラームクラスタリングに基づいており,アラームの相関を検出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-17T05:50:45Z) - Unsupervised deep learning techniques for powdery mildew recognition
based on multispectral imaging [63.62764375279861]
本稿では,キュウリ葉の粉状ミドウを自動的に認識する深層学習手法を提案する。
マルチスペクトルイメージングデータに適用した教師なし深層学習技術に焦点をあてる。
本稿では, オートエンコーダアーキテクチャを用いて, 疾患検出のための2つの手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-20T13:29:13Z) - Automatic Assessment of Alzheimer's Disease Diagnosis Based on Deep
Learning Techniques [111.165389441988]
本研究では, MRI(sagittal magnetic resonance images)における疾患の存在を自動的に検出するシステムを開発する。
矢状面MRIは一般的には使われていないが、この研究は、少なくとも、ADを早期に同定する他の平面からのMRIと同じくらい効果があることを証明した。
本研究は,これらの分野でDLモデルを構築できることを実証する一方,TLは少ない例でタスクを完了するための必須のツールである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-18T11:37:57Z) - Discriminative Singular Spectrum Classifier with Applications on
Bioacoustic Signal Recognition [67.4171845020675]
分析や分類に有用な特徴を効率的に抽出する識別機構を備えた生体音響信号分類器を提案する。
タスク指向の現在のバイオ音響認識法とは異なり、提案モデルは入力信号をベクトル部分空間に変換することに依存する。
提案法の有効性は,アヌラン,ミツバチ,蚊の3種の生物音響データを用いて検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-18T11:01:21Z) - Inheritance-guided Hierarchical Assignment for Clinical Automatic
Diagnosis [50.15205065710629]
臨床診断は、臨床ノートに基づいて患者に診断符号を割り当てることを目的としており、臨床意思決定において重要な役割を担っている。
本稿では,臨床自動診断のための継承誘導階層と共起グラフの伝播を組み合わせた新しい枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-27T13:16:51Z) - Detecting Parkinsonian Tremor from IMU Data Collected In-The-Wild using
Deep Multiple-Instance Learning [59.74684475991192]
パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、60歳以上の人口の約1%に影響を与える徐々に進化する神経学的疾患である。
PD症状には、震動、剛性、ブレイキネジアがある。
本稿では,スマートフォン端末から受信したIMU信号に基づいて,PDに関連するトレモラスなエピソードを自動的に識別する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-06T09:02:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。