Einführung von multimodalen Audiodaten für die Gesundheit: Voice EHR
Einführung eines neuartigen Datentyps und eines entsprechenden Erfassungssystems, das Gesundheitsdaten durch geführte Fragen unter Verwendung einer mobilen/Webanwendung erfasst. Dieses Verfahren führt letztendlich zu einer Audio-Elektronischen Patientenakte ("Voice EHR"), die komplexe Biomarker für die Gesundheit aus herkömmlichen Stimm-/Atemgeräuschen, Sprachmustern und semantischer Bedeutung enthalten kann.
Wie die vierte industrielle Revolution die Gesundheitsdatenerfassung und -analyse revolutionieren könnte
Die vierte industrielle Revolution transformiert die Gesundheitssysteme durch den exponentiellen Anstieg von Maschinen und die Produktion von riesigen Datenmengen, was zu Herausforderungen bei der Interaktion zwischen Mensch und Maschine führt. Eine Anpassung an diesen Prozess erfordert eine genaue Prüfung der Trends und die Anerkennung der zukünftigen Entwicklung von Medizintechnologien.
Ein patientenorientierter Rahmen zur Bekämpfung von Stigmatisierung und Entwicklung personalisierter digitaler Gesundheitsprodukte
Dieser Artikel stellt einen patientenorientierten Rahmen vor, der auf der Soziotechnischen Systemtheorie basiert, um maßgeschneiderte Interventionen und Designanforderungen für Gesundheitszustände zu entwickeln, die von sozialer Stigmatisierung beeinflusst werden.
Verbesserung der Gelenkbewegungsvorhersage für Personen mit Gliedmaßenverlust durch Modellumschulung
Reprogrammierung von Modellen zur Vorhersage der Gelenkbewegung für Amputierte ermöglicht Fortschritte in der assistiven Technologie.
LightSword: Ein maßgeschneidertes Virtual Reality Exergame für langfristiges kognitives Hemmungstraining bei älteren Erwachsenen
LightSword verbessert langfristig die kognitive Hemmungsfunktion älterer Erwachsener.
Soziale Roboter für Schlafgesundheit: Eine umfassende Überprüfung
Soziale Roboter haben das Potenzial, die Schlafgesundheit zu verbessern, obwohl weitere Forschung erforderlich ist.
Phase-shifted remote photoplethysmography for estimating heart rate and blood pressure from facial video
Vorschlag eines 2-stufigen Deep-Learning-Frameworks zur Schätzung von Herzfrequenz und Blutdruck aus Gesichtsvideos.
Großangelegtes Training von Grundlagenmodellen für tragbare Biosignale
Grundlagenmodelle für PPG und ECG wurden erfolgreich mit groß angelegten Datensätzen von tragbaren Geräten trainiert, um Gesundheitsinformationen zu codieren.
CAPTURE-24: Eine umfangreiche Datensammlung von Handgelenk-Aktivitäts-Tracker-Daten für die Erkennung menschlicher Aktivitäten
Die CAPTURE-24-Datensammlung bietet eine umfangreiche und repräsentative Datengrundlage für die Entwicklung genauer Modelle zur Erkennung menschlicher Aktivitäten.
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