Мияке және т.б. 18
|
CT-бірінші триаж хаттамасын және 165 адам стационарлық және амбулаториялық науқастарға телемедицинаны пайдаланған COVID командасының он клиникасы
|
Қатысушылар зерттеудің басында және соңында SARS-CoV-2 үшін сарысуға тән антиденелер, зерттеудің соңында ПТР және Медициналық нәтижелерді зерттеу сауалнамасының 36 тармақтан тұратын қысқаша нысаны бағаланды.
|
Телемедицина мен КТ протоколының комбинациясы медицина қызметкерлерін COVID-19 пациенттерімен айналысқан инфекция қаупінен қорғауға көмектесетіні анықталды.
|
Контактіні қадағалау
|
Алодат 19
|
Он бір қатысушы тыныс алу белгілері бар әртүрлі аймақтардан кездейсоқ таңдалды
|
Қатысушылар COVID-19-ды талдау және болжау үшін кеуде қуысының рентгендік суреттерін жасады. Осы рентгендік кескіндерге көмектесу үшін нақты уақыттағы телемедицинадағы төрт сенімді модель әзірленді және пайдаланылды
|
Tensorflow (CNN-TF) үлгісін қолданатын конволюционды нейрондық желілерді қолданатын терең оқытуға негізделген нақты уақыттағы медицина COVID-19 оң және теріс жағдайларын ажырата алды.
|
Диагноз
|
Бассам және т.б. 20
|
Зерттеу адамдарды тікелей модельдемеген. AI моделі 10 секунд ішінде жөтел мен шуды жазу сигналын қолдану арқылы оқытылды
|
Ұсынылған жүйе тозуға болатын IoT сенсорлық қабаты, API бар бұлттық қабат және ұялы телефондарға арналған Android веб-деңгейі сияқты үш деңгейлі функциялармен жүзеге асырылады. Бұл біріктірілген жүйелер COVID-19 пациенттерінің белгілерін болжау үшін оқытылды
|
IoT негізіндегі киілетін бақылау құрылғысы дене температурасы, қандағы оттегінің қанықтылығы, жүрек соғысын бақылау, тыныс алу жүйесі сияқты COVID-19-ға қатысты әртүрлі өмірлік маңызды белгілерді өлшеуге арналған.
|
Белгілер мен белгілерді бақылау
|
Шарма және т.б. 21
|
Зерттеу адамдарды тікелей модельдемеген. Модельдеу R бағдарламалық құралы мен cooza симуляторы арқылы жасалды
|
Ұсынылған диагностикалық модель электрокардиограммаға, фотоплетизмографияға, температураға және акселерометрге негізделген және 10 еселік кросс-валидация арқылы расталды. Модельдің дәлдігі пациенттерді жұқтырған және жұқтырмаған деп жіктеуге үйретілді
|
Онтологиялық әдіске негізделген био киілетін сенсор жүйесі қашықтағы науқастарды бақылау және алыс жерлерге медициналық көмек көрсету үшін сенсорлық 1D биомедициналық сигналдарды пайдаланды.
|
Шешім қабылдауды емдеу
|
Фарис және т.б. 22
|
Altibbi компаниясынан барлығы 246 814 кеңес пен 1206 диагноз жиналды.
|
Жүйе екі әдіс негізінде дайындалған ML үлгілерінің бірігуінен жасалған: симптомдар мен пациенттердің медициналық сұрақтары.
|
Телемедицина мен компьютерлік интеллекттің комбинациясы дәрігерлер мен клиникаларға берілген симптомдар мен пациенттердің сұрақтарына негізделген дұрыс емдеу шешімдерін қабылдауға көмектесу үшін айтылды.
|
Шешім қабылдауды емдеу
|
Dawoodbohy және т.б. 23
|
9 психикалық денсаулық сақтау дәрігері (ЖДП) және 11 жасанды интеллект (AI) сарапшысы
|
Әңгімелеу әдебиетіне шолу мен пилоттық сұхбаттың үйлесімі AI және психикалық денсаулық сарапшыларымен жүргізілді
|
Телемедицинамен біріктірілген AI психикалық денсаулық жағдайы бар науқастарға профилактикалық және жеке көмек көрсетуді жақсарту үшін қолданылады
|
Профилактикалық және клиникалық басқару
|
Мияке және т.б. 18
|
CT-бірінші триаж хаттамасын және 165 стационарлық және амбулаториялық науқастарға телемедицинаны пайдаланған COVID командасының он дәрігері
|
Зерттеудің басында және соңында SARS-CoV-2 үшін сарысуға тән антиденелерді бағалау, зерттеудің соңында ПТР нәтижесі және медициналық нәтижелерді зерттеу сауалнамасының 36 тармақтан тұратын қысқаша нысаны
|
Кездейсоқ орман классификациясының моделін қолданатын терең оқытуға негізделген нақты уақыттағы медицина өлім қаупі бар пациенттерді болжауға және тиісті медициналық көмек көрсете алады.
|
Клиникалық менеджмент
|
Адли және т.б. 24
|
Барлығы SARS-CoV-2 инфекциясынан туындаған пневмонияның 1 сатысы бар 60 қатысушы
|
А тобына екі деңгейлі оң қысымды желдету арқылы оттегі терапиясы, ал В тобы остеопатикалық манипуляциялық тыныс алу және физиотерапия әдістерін алды. Бақылау және бағалау үшін артериялық қан газдары, рН, өмірлік маңызды белгілер және кеуде қуысының КТ сканерлері қолданылды.
|
Тыныс алу жолдарының екі деңгейлі оң қысымы бар үйде оттегі терапиясы бар жаңадан әзірленген телеменеджмент ерте сатыдағы COVID-19 пневмониясының профилактикалық емі үшін тиімдірек екені анықталды.
|
Клиникалық менеджмент
|
Keenan және т.б. 25
|
Неоваскулярлық жасқа байланысты макулярлы дегенерациясы (бір немесе екі көз) бар төрт адам (орта жасы, 73,8 жас) тамырға қарсы эндотелий өсу факторы терапиясынан өтеді.
|
Қолайлы қатысушылар 1 ай бойы NVHO когерентті томографиясымен күнделікті өзін-өзі бейнелеуді орындады. Макулярлық текшені сканерлеу Notal Health бұлтына автоматты түрде жүктелді. Оларды Notal OCT Analyzer және адам сарапшы грейдерлері сұйықтықтың болуы, сегментациясы және көлемі бойынша бөлек бағалаудан өтті.
|
NVHO негізіндегі терең оқыту арқылы жұмыс істейтін телемедицина неоваскулярлық жасқа байланысты макулярлы дегенерацияны үйде емдейтін науқастарды бағалау үшін қолданылады. Бұл қажетсіз инъекциялар мен емханаға баруларды азайту арқылы жоғары жекелендірілген емдеу шешімдерін қабылдауға мүмкіндік береді.
|
Виртуалды және қашықтан емдеу
|
Чае және т.б. 26
|
Барлығы инсульттан аман қалғандардың екі тобында 17 және 6 қатысушы статистикалық талдауға тіркелді.
|
HBR жүйесі дайын смарт сағатты, смартфонды және арнайы әзірленген қолданбаларды қамтиды. Үйдегі жаттығуларды анықтауға арналған ML алгоритмін үйрету үшін конволюционды нейрондық желі пайдаланылды
|
Акселерометр және гироскоп деректерімен жасалған ML-мен жабдықталған смартфон қолданбасы HBR созылмалы инсультпен ауыратын науқастарда қасқыр мотор қызметін тиімді орындады және жақсартты.
|
Виртуалды және қашықтан емдеу
|
