論文の概要: Quantitative Evaluation of KIRETT Wearable Demonstrator for Rescue Operations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25928v1
- Date: Tue, 30 Sep 2025 08:21:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-01 14:45:00.065378
- Title: Quantitative Evaluation of KIRETT Wearable Demonstrator for Rescue Operations
- Title（参考訳）: レスキュー作業におけるKIRETTウェアラブルデモレータの定量的評価
- Authors: Mubaris Nadeem, Johannes Zenkert, Lisa Bender, Christian Weber, Madjid Fathi,
- Abstract要約: 救助サービスは、必要な患者に対して、迅速で信頼性の高い治療を提供する必要がある。
治療レコメンデーション、リアルタイムバイタルモニタリング、人工知能(AI)による状況検出といった最新の技術の助けを借りて、状況を分析し、支援することができる。
KIRETTでは、そのようなシナリオをサポートするウェアラブルデバイスが開発され、救助サービスにおける治療勧告を提供する方法が提示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Healthcare and Medicine are under constant pressure to provide patient-driven medical expertise to ensure a fast and accurate treatment of the patient. In such scenarios, the diagnosis contains, the family history, long term medical data and a detailed consultation with the patient. In time-critical emergencies, such conversation and time-consuming elaboration are not possible. Rescue services need to provide fast, reliable treatments for the patient in need. With the help of modern technologies, like treatment recommendations, real-time vitals-monitoring, and situation detection through artificial intelligence (AI) a situation can be analyzed and supported in providing fast, accurate patient-data-driven medical treatments. In KIRETT, a wearable device is developed to support in such scenarios and presents a way to provide treatment recommendation in rescue services. The objective of this paper is to present the quantitative results of a two-day KIRETT evaluation (14 participants) to analyze the needs of rescue operators in healthcare.
- Abstract（参考訳）: 医療と医療は、患者の迅速かつ正確な治療を確実にするために、患者主導の医療専門知識を提供するよう、常に圧力をかけられている。
このようなシナリオでは、診断には家族歴、長期医療データ、患者との詳細な相談が含まれる。
時間クリティカルな状況では、そのような会話や時間を要する作業は不可能である。
救助サービスは、必要な患者に対して、迅速で信頼性の高い治療を提供する必要がある。
治療レコメンデーション、リアルタイムバイタルモニタリング、人工知能(AI)による状況検出といった最新のテクノロジーの助けを借りて、状況を分析し、患者データ駆動の医療処置を迅速かつ正確に提供することができる。
KIRETTでは、そのようなシナリオをサポートするウェアラブルデバイスが開発され、救助サービスにおける治療勧告を提供する方法が提示されている。
本研究の目的は,医療における救助作業者のニーズを分析するための2日間のKIRETT評価(14名)の定量的結果を提供することである。
関連論文リスト
- EvoClinician: A Self-Evolving Agent for Multi-Turn Medical Diagnosis via Test-Time Evolutionary Learning [72.70291772077738]
エージェントのマルチターン診断能力を評価するためのベンチマークであるMed-Inquireを提案する。
次に、テスト時に効率的な診断戦略を学ぶ自己進化エージェントであるEvoClinicianを紹介する。
実験の結果,EvoClinicianは連続学習ベースラインや,メモリエージェントなどの自己進化エージェントよりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-30T13:26:18Z) - KIRETT: Smart Integration of Vital Signs Data for Intelligent Decision Support in Rescue Scenarios [0.0]
KIRETTプロジェクトは、救助活動のための手首を編んだウェアラブルに、治療勧告と状況検出を提供する。
本研究の目的は、救助活動における意思決定改善における重要なサインの意義を示し、必要な医療従事者や患者への影響を示すことである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-30T08:20:42Z) - KIRETT: Knowledge-Graph-Based Smart Treatment Assistant for Intelligent Rescue Operations [0.0]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-11T10:39:15Z) - Designing AI Tools for Clinical Care Teams to Support Serious Illness Conversations with Older Adults in the Emergency Department [53.52248484568777]
この研究は、EDベースの重篤な病的会話の実証的な理解に貢献し、ハイテイクな臨床環境におけるAIの設計上の考察を提供する。
専門医2名と専門医9名を対象にインタビューを行った。
我々は4段階の重篤な会話ワークフロー(識別、準備、伝導、文書化)を特徴とし、各段階における重要なニーズと課題を特定した。
既存の臨床実践に適合するSICをサポートするAIツールの設計ガイドラインを提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-30T21:15:57Z) - A System for Critical Facility and Resource Optimization in Disaster Management and Planning [1.1039307771106914]
災害時の医療インフラの破壊は、慢性腎臓病や末期腎疾患の重篤な患者に重大なリスクをもたらす。
本研究は, 救急医療システムのレジリエンスを高めるため, 患者再配置のための最適化モデルと, 仮設医療施設の戦略的配置を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-03T19:57:06Z) - TrialBench: Multi-Modal Artificial Intelligence-Ready Clinical Trial Datasets [54.98321887435557]
本稿では, マルチモーダル入力特徴と臨床治験設計における8つの重要な予測課題を網羅した, 精巧にキュレートされた23個のAI対応データセットについて述べる。
データセットのユーザビリティと信頼性を確保するため、各タスクに基本的な検証方法を提供する。
このようなオープンアクセスデータセットが利用可能になることは、臨床試験設計のための高度なAIアプローチの開発を促進することを期待する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-30T09:13:10Z) - Safe and Interpretable Estimation of Optimal Treatment Regimes [54.257304443780434]
我々は、最適な治療体制を特定するための安全かつ解釈可能な枠組みを運用する。
本研究は患者の医療歴と薬理学的特徴に基づくパーソナライズされた治療戦略を支援する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-23T19:59:10Z) - RECAP-KG: Mining Knowledge Graphs from Raw GP Notes for Remote COVID-19
Assessment in Primary Care [45.43645878061283]
本稿では,患者相談の前後に書かれた生のGP医療ノートから知識グラフ構築を行うフレームワークを提案する。
私たちの知識グラフには、既存の患者の症状、その持続時間、重症度に関する情報が含まれています。
本フレームワークを英国における新型コロナウイルス患者の相談ノートに適用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-17T23:35:51Z) - Towards Responsible Medical Diagnostics Recommendation Systems [2.728575246952532]
医療現場における責任あるレコメンデーションシステムの設計について概説する。
我々は、説明責任、安全性、公正性に特に焦点をあてて、潜在的な設計選択と基準について議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-08T12:13:28Z) - Optimal discharge of patients from intensive care via a data-driven
policy learning framework [58.720142291102135]
退院課題は、退院期間の短縮と退院決定後の退院や死亡のリスクとの不確実なトレードオフに対処することが重要である。
本研究は、このトレードオフを捉えるためのエンドツーエンドの汎用フレームワークを導入し、最適放電タイミング決定を推奨する。
データ駆動型アプローチは、患者の生理的状態を捉えた同種で離散的な状態空間表現を導出するために用いられる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-17T04:39:33Z) - 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) - A Corpus for Detecting High-Context Medical Conditions in Intensive Care
Patient Notes Focusing on Frequently Readmitted Patients [28.668217175230822]
このデータセットには1102個の放電サマリーと1000個の看護進歩ノートが含まれている。
注釈付き表現型には、非アジェレンス治療、慢性痛、進行/転移性癌、および他の10種類の表現型が含まれる。
このデータセットは、医学、コンピュータ科学、特に医学自然言語処理の分野における学術、産業研究に利用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-06T05:56:49Z)
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。