Моніторинг стану здоров’я пацієнтів за допомогою інформаційної технології IоТ
Анотація
У статті розглянуто особливості застосування IoT-пристроїв, які збирають медичні показники пацієнтів у реальному часі, та їх інтеграцію з методами машинного навчання для поліпшення якості даних. Описано типові підходи до корекції цих артефактів для забезпечення точності та надійності медичних діагностичних систем. Автори також зосереджуються на практичному використанні фільтрів для оптимізації опрацювання сигналів, що дозволяє досягти високої точності моніторингу стану здоров’я пацієнтів у реальному масштабі часу. Висвітлено основні технічні та методологічні виклики, пов’язані з інтеграцією IoT у медичні інформаційні системи, а також пропонуються шляхи їх вирішення для підвищення ефективності та точності моніторингу
Посилання
2. Isearch.kiev.ua. (н.д.). Машинне навчання, потокові інтернет речей і підключені медичні пристрої. Isearch.kiev.ua.
3. Proit.ua. (н.д.). Штучний інтелект у медицині: можливості та перспективи AI. Proit.ua.
4. Stfalcon.com. (н.д.). Розробка додатків для mHealth: виклики, тенденції та основні характеристики. Stfalcon.com.
5. Unite.ai. (н.д.). TinyML: обмеження та застосування в IoT і мобільних пристроях. Unite.ai.




