論文の概要: KIRETT: Knowledge-Graph-Based Smart Treatment Assistant for Intelligent Rescue Operations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07834v2
• Date: Wed, 20 Aug 2025 10:56:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-21 12:38:45.378767
• Title: KIRETT: Knowledge-Graph-Based Smart Treatment Assistant for Intelligent Rescue Operations
• Title（参考訳）: KIRETT:知的救助活動のための知識グラフに基づくスマート処理アシスタント
• Authors: Mubaris Nadeem, Johannes Zenkert, Lisa Bender, Christian Weber, Madjid Fathi,
• Abstract要約: 世界中の救助活動の必要性は急速に高まっている。 画像上の変化と怪我や健康障害のリスクは、緊急呼び出しの基礎となる。 最初の対応者は、可能な限り短時間で、パーソナライズされた最適化されたヘルスケアを提供できなければならない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the years, the need for rescue operations throughout the world has increased rapidly. Demographic changes and the resulting risk of injury or health disorders form the basis for emergency calls. In such scenarios, first responders are in a rush to reach the patient in need, provide first aid, and save lives. In these situations, they must be able to provide personalized and optimized healthcare in the shortest possible time and estimate the patients condition with the help of freshly recorded vital data in an emergency situation. However, in such a timedependent situation, first responders and medical experts cannot fully grasp their knowledge and need assistance and recommendation for further medical treatments. To achieve this, on the spot calculated, evaluated, and processed knowledge must be made available to improve treatments by first responders. The Knowledge Graph presented in this article as a central knowledge representation provides first responders with an innovative knowledge management that enables intelligent treatment recommendations with an artificial intelligence-based pre-recognition of the situation.
• Abstract（参考訳）: 長年にわたり、世界中の救助活動の必要性は急速に高まった。 画像上の変化と怪我や健康障害のリスクは、緊急呼び出しの基礎となる。 このようなシナリオでは、ファースト・レスポンダーは、必要な患者に到達し、ファースト・エイズを提供し、命を救うために急いでいる。 これらの状況下では、最短時間でパーソナライズされた最適化された医療を提供し、緊急時に新たに記録された重要なデータを用いて患者の状態を推定しなければなりません。 しかし、このような時間依存的な状況下では、第一応答者や医療専門家は自らの知識を完全に把握することができず、さらなる治療のための支援や勧告が必要である。 これを実現するには、第一応答者による治療を改善するために、計算、評価、および処理された知識を利用できなければならない。 この論文で提示された知識グラフは、人工知能に基づく状況の事前認識によるインテリジェントな治療レコメンデーションを可能にする革新的な知識管理を、第一応答者に提供します。

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