論文の概要: Semantic Technologies in Sensor-Based Personal Health Monitoring
Systems: A Systematic Mapping Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04335v1
- Date: Wed, 7 Jun 2023 11:02:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-08 14:59:04.040872
- Title: Semantic Technologies in Sensor-Based Personal Health Monitoring
Systems: A Systematic Mapping Study
- Title（参考訳）: センサベースパーソナルヘルスモニタリングシステムにおける意味的技術--体系的マッピングによる研究
- Authors: Mbithe Nzomo and Deshendran Moodley
- Abstract要約: 本研究では,センサを用いた個人健康モニタリングシステムにおけるセマンティック技術の利用状況を評価する。
最適かつ効果的な健康モニタリングのために、このようなシステムが克服しなければならない6つの重要な課題が特定される。
この研究は、これらのシステムがこれらの課題に対処する意味技術をどのように組み入れているかを批判的に評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, there has been an increased focus on early detection,
prevention, and prediction of diseases. This, together with advances in sensor
technology and the Internet of Things, has led to accelerated efforts in the
development of personal health monitoring systems. Semantic technologies have
emerged as an effective way to not only deal with the issue of interoperability
associated with heterogeneous health sensor data, but also to represent expert
health knowledge to support complex reasoning required for decision-making.
This study evaluates the state of the art in the use of semantic technologies
in sensor-based personal health monitoring systems. Using a systematic
approach, a total of 40 systems representing the state of the art in the field
are analysed. Through this analysis, six key challenges that such systems must
overcome for optimal and effective health monitoring are identified:
interoperability, context awareness, situation detection, situation prediction,
decision support, and uncertainty handling. The study critically evaluates the
extent to which these systems incorporate semantic technologies to deal with
these challenges and identifies the prominent architectures, system development
and evaluation methodologies that are used. The study provides a comprehensive
mapping of the field, identifies inadequacies in the state of the art, and
provides recommendations for future research directions.
- Abstract（参考訳）: 近年、病気の早期発見、予防、予測に注目が集まっている。
これにより、センサ技術やモノのインターネットの進歩とともに、パーソナルヘルスモニタリングシステムの開発への取り組みが加速された。
セマンティック技術は、異種健康センサデータに関連する相互運用性の問題に対処するだけでなく、意思決定に必要な複雑な推論を支援するために専門家の健康知識を表現する効果的な方法として登場した。
本研究では,センサを用いた個人健康モニタリングシステムにおけるセマンティック技術の利用状況を評価する。
体系的手法を用いて, 現場における芸術の状態を表わす40のシステムを分析した。
この分析を通じて、そのようなシステムが最適かつ効果的な健康監視のために克服しなければならない6つの重要な課題:相互運用性、コンテキスト認識、状況検出、状況予測、意思決定支援、不確実性処理である。
本研究は,これらの課題に対処するためにセマンティック技術が組み込まれている範囲を批判的に評価し,使用するアーキテクチャ,システム開発,評価手法を同定する。
この研究は、分野の包括的マッピングを提供し、芸術の状況における不備を特定し、将来の研究の方向性を推奨する。
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