Vital signs monitoring using fuzzy logic rules

2018

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1117/12.2501585
Деректер сенімділігі 85 жоғары
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

The methods of machine learning for real-time detection of abnormal values of the patient's vital signs are considered. The aim is to assess the risk of the disease with worsening of the patient's condition. The system is designed to monitor patients using expert assessments that are included in fuzzy logic rules to compare patient vitals signs with disease risk assessment. Deviation of values from the norm is identified as an "abnormal" class in order to determine the reasons for the worsening of the patient's condition. The integrated platform "m-Health" system for decision making with feedback control allows the patient to be mobile and their vital signs are mapping in the current mode.