論文の概要: Advancing Remote and Continuous Cardiovascular Patient Monitoring through a Novel and Resource-efficient IoT-Driven Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03409v1
- Date: Tue, 06 May 2025 10:35:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.336676
- Title: Advancing Remote and Continuous Cardiovascular Patient Monitoring through a Novel and Resource-efficient IoT-Driven Framework
- Title(参考訳): 新規かつ資源効率のよいIoT駆動フレームワークによる遠隔および連続心臓血管患者のモニタリングの改善
- Authors: Sanam Nayab, Sohail Raza Chohan, Aqsa Jameel, Syed Rehan Shah, Syed Ahsan Masud Zaidi, Aditya Nath Jha, Kamran Siddique,
- Abstract要約: 本稿では,重要な心的指標を遠隔でリアルタイムに追跡するための,新しいIoTベースのソリューションを提案する。
提案キットは、体温、心拍数(HR)、血圧(BP)、酸素飽和度(SPO2)、心電図(ECG)などの重要なパラメータを測定する。
システムの重要なイノベーションは、クラウドベースのアプリケーションとの統合であり、継続的にリモート監視を可能にする。
- 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: Cardiovascular diseases are a leading cause of fatalities worldwide, often occurring suddenly with limited time for intervention. Current healthcare monitoring systems for cardiac patients rely heavily on hospitalization, which can be impractical for continuous monitoring. This paper presents a novel IoT-based solution for remote, real-time tracking of critical cardiac metrics, addressing the pressing need for accessible and continuous healthcare, particularly for the aging population in Pakistan. The proposed IoT kit measures essential parameters such as body temperature, heart rate (HR), blood pressure (BP), oxygen saturation (SPO2), and electrocardiography (ECG). A key innovation of the system is its integration with a cloud-based application, enabling constant remote monitoring and incorporating an alarm mechanism to alert medical professionals for timely intervention, reducing the risk of catastrophic incidents. The system was tested in a clinical environment with 20 participants, demonstrating results closely aligned with those obtained using standard medical devices. The findings validate the system's potential for reliable remote monitoring, offering a significant step forward in proactive cardiac healthcare management. This novel approach combines IoT technology with cloud-based applications to provide a cost-effective and efficient solution for reducing unexpected fatalities among cardiac patients.
- Abstract(参考訳): 心臓血管疾患は世界中で死因の主要な原因であり、しばしば介入の時間に制限されて突然起こる。
現在の心臓患者の医療モニタリングシステムは入院に大きく依存しており、継続的なモニタリングには実用的ではない。
本稿では,特にパキスタンの高齢化にともなう,アクセス可能で継続的な医療の必要性に対処するため,遠隔かつリアルタイムに重要な心臓測定値を追跡するための新しいIoTベースのソリューションを提案する。
提案したIoTキットは、体温、心拍数(HR)、血圧(BP)、酸素飽和度(SPO2)、心電図(ECG)などの重要なパラメータを測定する。
このシステムの重要なイノベーションは、クラウドベースのアプリケーションとの統合であり、定期的なリモート監視を可能にし、医療従事者にタイムリーな介入を警告するアラーム機構を組み込むことで、破滅的なインシデントのリスクを低減している。
本システムは20名を対象に臨床環境下で試験を行い,標準医療機器を用いて得られた結果と密に一致した結果を示した。
この結果は、このシステムの信頼性の高い遠隔監視の可能性を検証するとともに、活動的な心臓医療管理において大きな前進をもたらした。
この新しいアプローチは、IoT技術とクラウドベースのアプリケーションを組み合わせることで、心臓病患者の予期せぬ死亡率を減らすためのコスト効率と効率的なソリューションを提供する。
関連論文リスト
- Leveraging Cardiovascular Simulations for In-Vivo Prediction of Cardiac Biomarkers [43.17768785084301]
我々は、新たに構築された心臓シミュレーションの大規模なデータセットに基づいて、無傷神経後部推定器を訓練する。
シミュレーションデータと実世界の測定値との整合性を改善するために,要素モデリング効果を取り入れた。
提案するフレームワークは,実世界のデータに対する予測能力を向上するために,インバイブなデータソースをさらに統合することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-23T13:05:17Z) - Advancements in Myocardial Infarction Detection and Classification Using Wearable Devices: A Comprehensive Review [0.0]
心筋梗塞 (MI) は、心臓への血流の制限によって引き起こされる重篤な健康状態である。
本稿では,ウェアラブルデバイスにおけるMI分類手法の進歩を概観し,リアルタイムモニタリングと早期診断の可能性を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-27T15:42:30Z) - ConvexECG: Lightweight and Explainable Neural Networks for Personalized, Continuous Cardiac Monitoring [43.23305904110984]
ConvexECGは、単誘導データから6誘導心電図を再構成するための説明可能かつ資源効率のよい方法である。
我々は、ConvexECGがより大きなニューラルネットワークに匹敵する精度を実現し、計算オーバーヘッドを大幅に削減することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-19T06:14:30Z) - A Novel real-time arrhythmia detection model using YOLOv8 [0.0]
本研究は,在宅における心電図(ECG)のリアルタイム不整脈検出の可能性を明らかにするものである。
我々は,MIT-BIH不整脈データセットを微調整した損失修正型YOLOv8モデルを導入し,リアルタイム連続監視を実現する。
我々の研究は、リアルタイム不整脈検出の可能性を示し、ユーザーが自宅の快適さの中でモデル出力を視覚的に解釈できるようにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-26T08:27:09Z) - AI enabled RPM for Mental Health Facility [8.26802516741755]
本稿では,非侵襲デジタル技術RFIDを用いたAI対応RPMシステムフレームワークについて述べる。
検索した時系列データに基づいて、今後3時間にわたって患者の健康的な兆候を示し、身体活動の分類をラベル付き身体活動の10つに分類する。
この枠組みは、予期せぬ臨床災害を避け、適切な医療介入による予防措置を取るのに役立つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-20T23:47:16Z) - PulseImpute: A Novel Benchmark Task for Pulsative Physiological Signal
Imputation [54.839600943189915]
モバイルヘルス(英語: Mobile Health、mHealth)は、ウェアラブルセンサーを使用して、日常生活中の参加者の生理状態を高頻度で監視し、時間的に精度の高い健康介入を可能にする能力である。
豊富な計算文学にもかかわらず、既存の技術は多くのmHealthアプリケーションを構成する脈動信号には効果がない。
このギャップに対処するPulseImputeは、現実的なmHealth欠損モデル、幅広いベースラインセット、臨床関連下流タスクを含む、最初の大規模パルス信号計算チャレンジである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-14T21:39:15Z) - Automated, real-time hospital ICU emergency signaling: A field-level
implementation [1.5399429731150378]
我々は,新しい患者監視システムを設計する。
提案するプロトタイプは,安価な周辺機器と簡易ユーザインタフェースを備える。
患者データを連続的に評価することにより、システムはリアルタイムで重要な事象を確実に検出でき、誤警報率も低いことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-03T03:32:33Z) - Prediction of the onset of cardiovascular diseases from electronic
health records using multi-task gated recurrent units [51.14334174570822]
本稿では,電子カルテから心血管イベントを予測するための注意機構を備えたマルチタスク・リカレントニューラルネットワークを提案する。
提案手法は、NHS Foundation Trustの5年間のデータを用いて、標準的な臨床リスク予測器(QRISK)と機械学習の代替手段と比較される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-16T17:43:13Z) - Multi-Task Temporal Shift Attention Networks for On-Device Contactless
Vitals Measurement [9.825675909430611]
ビデオベースおよびオンデバイス型光学式心肺蘇生標識計測手法を提案する。
移動プラットフォーム上でのリアルタイム心血管および呼吸の測定を可能にする。
我々は,高度なRISCマシン(ARM)CPU上でのシステム評価を行い,150フレーム/秒以上動作しながら最先端の精度を実現した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-06T06:31:24Z) - Remote health monitoring and diagnosis in the time of COVID-19 [51.01158603315544]
コロナウイルス(COVID-19)は重症急性呼吸器症候群ウイルス(SARS-CoV-2)によって引き起こされる
パンデミックは、遠隔医療サービスを提供するための新しいルートを革新し、拡張し、創り出すインセンティブを駆り立ててきた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-18T08:54:38Z)
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。