Jul, 2022

基于多数据源集成的健康远程监控平台

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TL;DR本研究提出了一种远程监护平台，通过机器学习算法处理患者从不同消费移动设备和定制设备获取的生理健康参数，并为患者和医生提供易于理解和综合的面板。
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发现论文，激发创造
  • 将健康应用数据与个人信息管理工具进行因果关联

    该论文介绍了一个框架，用于整合消费者健康设备、智能应用、健康数据流、语境信息和时序可视化，通过推理方法和图形用户界面来帮助用户突出这些时序数据之间的因果关系。

    Aug, 2023

  • 基于柔性摩擦电传感器的智能医疗物联网健康监测系统及其在虚拟现实中的应用

    通过灵活可穿戴摩擦电传感器和深度学习辅助数据分析的协同集成，我们设计了一个强大而智能的医疗物联网系统，实现了对帕金森病患者肢体运动的准确检测和细致分析，从而为患者的状况提供了有见地的反馈和综合评估。

    Sep, 2023

  • 预见性移动数字健康：走向个性化主动疗法和预防策略

    本文着重探讨移动计算设备与机器学习的结合，针对医疗领域持续监控和预测患者健康状况的现状，提出基于移动设备的个性化健康护理方案，旨在解决个性化医疗成本过高的问题。

    Aug, 2015

  • 基于传感器的个人健康监测系统中的语义技术：一项系统映射研究

    本研究评估语义技术在基于传感器的个人健康监测系统中的应用。通过系统分析，确定了 6 个关键挑战，并评估了这些系统在应对这些挑战方面采用语义技术的情况。

    Jun, 2023

  • MentalHealthAI：利用个人健康设备数据优化精神病学治疗

    本文提出了一种个性化心理健康监测和情绪预测系统，利用患者生理数据，并采用分散的学习机制结合传输和联邦机器学习，使数据留在用户设备上，在隐私和可追踪的方式下实现心理健康条件的跟踪和管理，从而为精神科治疗提供了一个新颖的解决方案。

    Jul, 2023

  • 基于电子健康记录的移动和网络平台，利用大型多模态语言模型进行慢性疾病风险预测

    利用电子健康记录和大型语言多模型，我们开发了基于电子健康记录的慢性病预测平台，该平台可以与前端网络和移动应用程序成功集成，以实现实时风险评估诊断。

    Jun, 2024

  • 物联网将如何实现增强个性化健康？

    IoT has created opportunities for healthcare solutions but interpreting data requires clinical, behavioral, and environmental information. Augmented Personalized Healthcare (APH) uses AI techniques to enhance human health with self-monitoring, self-appraisal, self-management, intervention, and disease progress tracking and prediction. The kHealth technology and its application to Asthma are used to provide illustrations for technology-assisted health management.

    Dec, 2017

  • 通过遥测穿戴设备和智能手机数据开发的数字生物标志物洞察疾病

    数字生物标志物和远程患者监测可以为传统医疗环境中的治疗提供有价值且及时的信息。我们构建了一个开源平台 RADAR-base，支持远程监测研究中的大规模数据收集，从而通过收集的长期纵向数据开发可靠的数字生物标志物，为不同疾病提供有用的洞察。

    Aug, 2023

  • 基于物联网的农村医疗心电图系统

    研究了基于物联网的心电监测系统，其中使用 ECG 传感器和机器学习算法来监测和预测 P，Q，R，S，T 等参数，并探讨了其在农村地区使用的潜力与优势。

    Jul, 2022

  • 面向上下文的自适应电子健康监测框架

    本文提出一种上下文感知框架，用于监测依赖人士的日常活动，实现长期真实场景的生成和资源优化算法的适应性监测，通过考虑个人资料、活动和活动之间的关系等方面，提高了监测的准确性和效率。

    May, 2016