Fugu-MT 論文翻訳(概要): AI in Remote Patient Monitoring

論文の概要: AI in Remote Patient Monitoring

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17494v1
Date: Thu, 4 Jul 2024 15:33:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-28 17:59:54.683891
Title: AI in Remote Patient Monitoring
Title（参考訳）: 遠隔患者モニタリングにおけるAI
Authors: Nishargo Nigar,
Abstract要約: この章では、遠隔患者モニタリング(RPM)におけるAIの統合について説明する。本稿では、AIが監視精度、予測分析、パーソナライズされた治療計画を強化する方法について概説する。この章では、この分野における課題と今後の方向性についても論じている。
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 rapid evolution of Artificial Intelligence (AI) has significantly transformed healthcare, particularly in the domain of Remote Patient Monitoring (RPM). This chapter explores the integration of AI in RPM, highlighting real-life applications, system architectures, and the benefits it brings to patient care and healthcare systems. Through a comprehensive analysis of current technologies, methodologies, and case studies, I present a detailed overview of how AI enhances monitoring accuracy, predictive analytics, and personalized treatment plans. The chapter also discusses the challenges and future directions in this field, providing a comprehensive view of AI's role in revolutionizing remote patient care.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の急速な進化は、特に遠隔患者モニタリング(RPM)分野において、医療に大きな変革をもたらした。この章では、実生活のアプリケーション、システムアーキテクチャ、そしてそれが患者のケアと医療システムにもたらすメリットを強調し、RPMにおけるAIの統合について説明する。現在の技術、方法論、ケーススタディの包括的分析を通じて、AIが監視精度、予測分析、パーソナライズされた治療計画をどのように強化するかを詳述する。この章では、この分野での課題と今後の方向性についても論じており、遠隔医療に革命をもたらすAIの役割を包括的に捉えている。

関連論文リスト

Machine Learning Innovations in CPR: A Comprehensive Survey on Enhanced Resuscitation Techniques [52.71395121577439]
心肺蘇生(CPR)における機械学習(ML)と人工知能(AI)の変革的役割について検討する。再現結果を改善する上で、予測モデリング、AI強化デバイス、リアルタイムデータ分析の影響を強調している。本稿は、この新興分野における現在の応用、課題、今後の方向性に関する包括的概要、分類、および批判的分析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-03T18:01:50Z)
Artificial intelligence techniques in inherited retinal diseases: A review [19.107474958408847]
遺伝性網膜疾患(英: InheritedRetinal disease、IRD)は、進行性視力低下を引き起こす多様な遺伝性疾患群であり、労働年齢層の視覚障害の主要な原因である。人工知能(AI)の最近の進歩は、これらの課題に対する有望な解決策を提供する。このレビューは既存の研究を統合し、ギャップを特定し、IRDの診断と管理におけるAIの可能性の概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-10T03:14:51Z)
The Role of Explainable AI in Revolutionizing Human Health Monitoring [0.0]
説明可能なAI(XAI)は、より明確で、患者のケアを大幅に改善する可能性がある。本稿では,パーキンソン病,脳卒中,うつ病,癌,心臓病,アルツハイマー病などの慢性疾患について概説する。この論文は、ヒトの健康モニタリングにおけるXAIの課題と今後の研究機会を批判的に評価することで締めくくられる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-11T15:31:40Z)
A Survey of Artificial Intelligence in Gait-Based Neurodegenerative Disease Diagnosis [51.07114445705692]
神経変性疾患(神経変性疾患、ND)は、伝統的に医学的診断とモニタリングのために広範囲の医療資源と人的努力を必要とする。重要な疾患関連運動症状として、ヒトの歩行を利用して異なるNDを特徴づけることができる。人工知能(AI)モデルの現在の進歩は、NDの識別と分類のための自動歩行分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-21T06:44:40Z)
Revolutionizing System Reliability: The Role of AI in Predictive Maintenance Strategies [0.0]
この研究は、AI、特に機械学習とニューラルネットワークが、予測メンテナンス戦略を強化するためにどのように利用されているかを探求している。この記事では、AIによる予測メンテナンスの実装の有効性と課題について、洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-20T19:31:05Z)
Emotional Intelligence Through Artificial Intelligence : NLP and Deep Learning in the Analysis of Healthcare Texts [1.9374282535132377]
本論文は,医療関連テキストにおける感情評価における人工知能の利用に関する方法論的考察である。我々は、感情分析を強化し、感情を分類し、患者の結果を予測するためにAIを利用する多くの研究を精査する。 AIの倫理的応用を保証すること、患者の機密性を保護すること、アルゴリズムの手続きにおける潜在的なバイアスに対処することを含む、継続的な課題がある。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-14T15:58:13Z)
Testing autonomous vehicles and AI: perspectives and challenges from cybersecurity, transparency, robustness and fairness [53.91018508439669]
この研究は、人工知能を自律走行車(AV)に統合する複雑さを探求する AIコンポーネントがもたらした課題と、テスト手順への影響を調べます。本稿は、重要な課題を特定し、AV技術におけるAIの研究・開発に向けた今後の方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-21T08:29:42Z)
Progressing from Anomaly Detection to Automated Log Labeling and Pioneering Root Cause Analysis [53.24804865821692]
本研究では、ログ異常の分類を導入し、ラベル付けの課題を軽減するために、自動ラベリングについて検討する。この研究は、根本原因分析が異常検出に続く未来を予見し、異常の根本原因を解明する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-22T15:04:20Z)
Representation Engineering: A Top-Down Approach to AI Transparency [132.0398250233924]
表現工学の新たな領域(RepE)を特定し,特徴付ける RepEは、神経細胞や回路ではなく、人口レベルの表現を解析の中心に置く。これらの手法が、広範囲の安全関連問題に対してどのようにトラクションを提供するかを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-02T17:59:07Z)
Remote patient monitoring using artificial intelligence: Current state, applications, and challenges [13.516357215412024]
本研究の目的は,導入技術,RPMに対するAIの影響,AI対応RPMの課題と動向など,RPMシステムの総合的なレビューを行うことである。 RPMにおけるAIの役割は、身体活動の分類から慢性疾患のモニタリング、緊急時におけるバイタルサインのモニタリングまで様々である。このレビュー結果は、AI対応のRPMアーキテクチャが医療モニタリングアプリケーションを変革したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-19T06:22:14Z)
Robust and Efficient Medical Imaging with Self-Supervision [80.62711706785834]
医用画像AIの堅牢性とデータ効率を向上させるための統一表現学習戦略であるREMEDISを提案する。様々な医療画像タスクを研究し, 振り返りデータを用いて3つの現実的な応用シナリオをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-19T17:34:18Z)

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。