Vital signs monitoring using fuzzy logic rules

2018

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1117/12.2501585
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.