Intelligent monitoring system based on Atmega microcontrollers in healthcare with stress reduce effect

2024

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist61555.2024.10629454
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

Ensuring the well-being of people is one of the most important responsibilities in modern society. Medical Internet of Things (IoMT) plays a key role in the medical and healthcare fields. This research aims to develop a patient monitoring system using sensors and Arduino platforms, combining hardware and software components. The system includes three main sensors to collect and transmit patient health data to a central server via a network. If an anomaly is detected, the system instantly notifies the doctor with an alarm message. To evaluate the convenience and importance of the system for patients, tests were conducted on 287 people. Patient data included various characteristics such as age, gender, place of residence, hemoglobin concentration, red blood cell count and other data obtained at the last doctor's visit, as well as daily data from Arduino sensors. The effectiveness of the system was rated as high: 85% of patients expressed satisfaction, 7% were not completely satisfied, and the rest did not participate in the survey. The adequacy and accuracy of cardiovascular disease prediction was also assessed. The system's usability and ease of use received high marks from patients, who also noted its reliability compared to other monitoring methods. The use of data in the intelligent part of the system makes it possible to predict the development of cardiovascular diseases and track the progress of the disease, although this requires more research.