緊急事態に対応するインテリジェントなIoT対応ヘルスケアフレームワークの設計

背景:

• 効果的な緊急対応は、タイムリーな患者評価と介入に依存します。
• スマートウェアラブルとAIモデルは、継続的な患者モニタリングと早期リスク検出の可能性を提供します。
• 交通渋滞は救急車サービスを著しく妨げ、緊急ケアの効率を低下させます。

研究 の 目的:

• リスク分析と適応型交通管理を統合したインテリジェントな応答型ヘルスモデルを救急車サービスのために設計すること。
• リアルタイムの患者モニタリングと交通促進を通じて、救急車の出動と応答の遅延を削減すること。
• 早期のリスク特定、分類、および強化された患者ケアのためのプロトタイプフレームワークを開発すること。

主な方法:

• 患者のバイタルサインを収集するためにスマートリストバンド（BioTrace-G）を利用しました。
• リスク予測のための遺伝的アルゴリズム-ディープニューラルネットワーク（GA-DNN）モデルをホストするスマートフォンアプリケーション（「E-response」）を開発しました。
• リスク予測モデルを適応型交通管理ユニットと統合して、救急車のルートを優先しました。

主要な成果:

• GA-DNNモデルは、高い平均リスク予測精度（センサーデータで95.2％、患者数で94.2％）を達成しました。
• 平均推論レイテンシ（57.8秒）が低く、偽陰性（6.9％）と偽陽性（13.4％）が最小限でした。
• 統合フレームワークは、患者の優先順位付けを最適化し、従来のシステムと比較して救急車の出動遅延を削減し、救急車の速度を向上させ、信号停止を減らしました。

結論:

• 開発された統合フレームワークは、リアルタイムの緊急対応のための実行可能なプロトタイプとして機能します。
• このシステムは、インテリジェントなリスク評価と交通管理を通じて、応答遅延を効果的に削減し、患者ケアを強化します。
• このアプローチは、救急医療サービスの効率と有効性を向上させる大きな可能性を秘めています。