AN EARLY WARNING SYSTEM FOR HOSPITALS USING A WEARABLE ECG DEVICE AND MACHINE LEARNING

2024

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2024-135-6-383-392
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

According to the World Health Organization, many clinical errors in medical practice occur due to incomplete or untimely access to patient information. The introduction of nurse call systems significantly improves communication between medical staff and patients, increases response efficiency and patient satisfaction. Traditional nurse call systems based on patients' manual requests for medical care are insufficient to prevent unforeseen medical situations. This article proposes a new approach based on the wearable ECG devices developed by the authors for monitoring the cardiovascular system of patients. This approach uses machine learning techniques to analyze data from wearable ECG devices, which allows timely detection of dangerous patient conditions and necessary medical interventions. The proposed early warning system for hospitals performs various important functions, such as continuous recording of the electrical activity of the heart, preprocessing data to reduce noise and improve accuracy, extracting key parameters for further analysis, forming diagnostic indicators and a comprehensive assessment of the condition of the heart to identify potential anomalies.