論文の概要: Advancing Medical Education through the cINnAMON Web Application
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18444v1
- Date: Thu, 30 Nov 2023 10:49:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-01 17:10:25.122373
- Title: Advancing Medical Education through the cINnAMON Web Application
- Title(参考訳): cINnAMON Web アプリケーションによる医学教育の促進
- Authors: Iuliana Marin
- Abstract要約: cINnAMON EUREKA 屋内照明の位置と監視に革命をもたらす伝統的なプロジェクト。
現在のインテリジェンス電球のプロトタイプは、プロジェクトの電球と市販の電球の比較分析を提供している。
最初のスマートブレスレットのプロトタイプは、内蔵センサーの配列からデータを収集して分析する機能を披露している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The cINnAMON EUREKA Traditional project endeavours to revolutionize indoor
lighting positioning and monitoring through the integration of intelligent
devices and advanced sensor technologies. This article presents the prototypes
developed for various project components and explores their potential
application in medical education, particularly for aspiring healthcare
professionals. The current variant of the intelligent bulb prototype offers a
comparative analysis of the project's bulb against commercially available smart
bulbs, shedding light on its superior efficiency and capabilities. Furthermore,
the initial smart bracelet prototype showcases its ability to collect and
analyse data from an array of built-in sensors, empowering medical students to
evaluate fragility levels based on accelerometer, gyroscope, orientation, and
heart rate data. Leveraging trilateration and optimization algorithms, the
intelligent location module enables precise monitoring of individuals'
positions within a building, enhancing medical students' understanding of
patient localization in healthcare settings. In addition, the recognition of
human activity module harnesses data from the bracelet's sensors to classify
different activities, providing medical students with invaluable insights into
patients' daily routines and mobility patterns. The user's personal profile
module facilitates seamless user registration and access to the comprehensive
services offered by the cINnAMON system, empowering medical students to collect
patient data for analysis and aiding doctors in making informed healthcare
decisions. With the telemonitoring system, medical students can remotely
monitor patients by configuring sensors in their homes, thus enabling a deeper
understanding of remote patient management.
- Abstract(参考訳): cINnAMON EUREKA 伝統的なプロジェクトは、インテリジェントデバイスと高度なセンサー技術の統合を通じて屋内照明の位置決めと監視に革命をもたらす。
本稿では,様々なプロジェクトコンポーネント向けに開発されたプロトタイプについて紹介するとともに,医療教育,特に医療従事者に対する応用可能性について検討する。
現在のintelligent bulbプロトタイプは、プロジェクトの電球と市販のスマート電球の比較分析を提供し、その優れた効率と能力に光を当てている。
さらに、最初のスマートブレスレットのプロトタイプでは、内蔵センサーからデータを収集して分析する能力を示しており、医学生は加速度計、ジャイロスコープ、向き、心拍データに基づいてフラギリティレベルを評価することができる。
三重化アルゴリズムと最適化アルゴリズムを活用することで、インテリジェントな位置モジュールは、建物内の個人の位置を正確に監視し、医療現場における患者の局所化に対する医学生の理解を高める。
さらに、ヒューマンアクティビティモジュールの認識は、ブレスレットのセンサーからのデータを利用して異なるアクティビティを分類し、医療学生に患者の日常や移動パターンに対する貴重な洞察を提供する。
ユーザの個人プロファイルモジュールは、cINnAMONシステムが提供する総合的なサービスへのシームレスなユーザ登録とアクセスを容易にし、医学生が分析のために患者データを収集し、医師が情報的な医療決定を行うのを助ける。
遠隔監視システムにより、医療学生は自宅にセンサーを設置して患者を遠隔監視できるため、遠隔患者の管理をより深く理解することができる。
関連論文リスト
- Clairvoyance: A Pipeline Toolkit for Medical Time Series [95.22483029602921]
時系列学習は、データ駆動の*クリニカルな意思決定支援のパンとバターである*
Clairvoyanceは、ソフトウェアツールキットとして機能する、統合されたエンドツーエンドのオートMLフレンドリなパイプラインを提案する。
Clairvoyanceは、臨床時系列MLのための包括的で自動化可能なパイプラインの生存可能性を示す最初のものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-28T12:08:03Z) - A Health Monitoring System Based on Flexible Triboelectric Sensors for
Intelligence Medical Internet of Things and its Applications in Virtual
Reality [4.522609963399036]
Internet of Medical Things (IoMT)は、IoT(Internet of Things)テクノロジと医療アプリケーションを組み合わせたプラットフォームである。
本研究では、フレキシブルな三体電センサと深層学習支援データ分析の相乗的統合により、堅牢でインテリジェントなIoMTシステムを設計した。
パーキンソン病(PD)患者の手首の動きを検知・解析するために4つの三体電センサをリストバンドに組み込んだ。
この革新的なアプローチにより、PD患者の微妙な動きと微妙な運動を正確に捉え、精査することが可能となり、患者の状況に対する洞察と総合的な評価が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-13T01:01:16Z) - MD-Manifold: A Medical-Distance-Based Representation Learning Approach
for Medical Concept and Patient Representation [6.795388490479779]
医療分析タスクのための医療概念を表現するには、医療領域の知識と事前のデータ情報を統合する必要がある。
MD-Manifoldは,医療概念と患者表現に対する新しいアプローチを提案する。
これには、重要な医療領域の知識と事前のデータ情報を統合するための、新しいデータ拡張アプローチ、コンセプト距離メトリック、および患者と患者のネットワークが含まれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-30T18:58:32Z) - Towards Medical Artificial General Intelligence via Knowledge-Enhanced
Multimodal Pretraining [121.89793208683625]
医療人工知能(MAGI)は、1つの基礎モデルで異なる医療課題を解くことができる。
我々は、Micical-knedge-enhanced mulTimOdal pretRaining (motoR)と呼ばれる新しいパラダイムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-26T01:26:19Z) - Knowledge-Distilled Graph Neural Networks for Personalized Epileptic
Seizure Detection [43.905374104261014]
そこで,本研究では,全電極から得られたデータに基づいて訓練された高度感応検知器(教師と呼ぶ)から知識を伝達し,新しい検出器(学生と呼ぶ)を学習するための新しい知識蒸留手法を提案する。
どちらも軽量な実装を提供しており、脳波を記録するのに必要な電極の数を大幅に削減している。
以上の結果から,脳波の少ない症例では,知識蒸留とパーソナライゼーションの両方が,発作検出の性能向上に重要な役割を担っていることが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-03T15:37:40Z) - AI-Enhanced Intensive Care Unit: Revolutionizing Patient Care with
Pervasive Sensing [3.971511919246828]
集中治療室 (ICU) は、重篤な患者が集中治療や監視を受ける特別な病院空間である。
包括的モニタリングは、患者の状態、特に明度、究極的にはケアの質を評価する上で必須である。
現在、表情、姿勢、移動といった細部を含む視力評価は散発的に捉えられるか、全く捉えられていない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-11T00:25:55Z) - Retrieve, Reason, and Refine: Generating Accurate and Faithful Patient
Instructions [65.11629300465812]
臨床作業量を削減しつつ,不完全性を回避する客観的な手段を提供する新しい課題を提案する。
Re3Writerは医師の作業パターンを模倣し、医師によって書かれた歴史的なPIから関連する作業経験を最初に取得する。
その後、回収された作業経験を洗練させ、医療知識を推論して有用な情報を抽出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-23T16:34:39Z) - Reducing a complex two-sided smartwatch examination for Parkinson's
Disease to an efficient one-sided examination preserving machine learning
accuracy [63.20765930558542]
パーキンソン病(PD)研究における技術ベースアセスメントの実施状況について報告した。
本研究は、両手同期スマートウォッチ測定におけるPDサンプルサイズとして最大である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-11T09:12:59Z) - MedPerf: Open Benchmarking Platform for Medical Artificial Intelligence
using Federated Evaluation [110.31526448744096]
この可能性を解き明かすには、大規模な異種データに対して医療AIモデルの性能を測定する体系的な方法が必要である、と私たちは主張する。
MedPerfは、医療分野で機械学習をベンチマークするためのオープンフレームワークです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-29T18:09:41Z) - An Overview of Human Activity Recognition Using Wearable Sensors:
Healthcare and Artificial Intelligence [4.04762671215916]
ヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、セキュリティや監視、人間とロボットのインタラクション、エンターテイメントなど、さまざまな分野に適用されている。
私たちは、集中治療ユニット(ICU)患者とデュシェンヌ筋ジストロフィー(DMD)患者のための人間の活動の識別:ヘルスケアのための新しいHARプロジェクトを紹介します。
当社のHARシステムには、ICU患者およびDMD患者からセンサーデータを収集するハードウェア設計と、患者の活動を認識するための正確なAIモデルが含まれます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-29T23:48:51Z) - BiteNet: Bidirectional Temporal Encoder Network to Predict Medical
Outcomes [53.163089893876645]
本稿では,患者の医療旅行におけるコンテキスト依存と時間的関係を捉える,新たな自己注意機構を提案する。
エンド・ツー・エンドの双方向時間エンコーダネットワーク(BiteNet)が患者の旅路の表現を学習する。
実世界のEHRデータセットを用いた2つの教師付き予測と2つの教師なしクラスタリングタスクにおける手法の有効性を評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-24T00:42:36Z)
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。