纵向收集的电子案例报告表格的生物识别链接和受试者的身份确认:ODK和相关工具的开放框架
Chrissy H Roberts1, Callum Stott2, Marianne Shawe-Taylor3
1Faculty of Infectious and Tropical Diseases, London School of Hygiene and Tropical Medicine, London, United Kingdom.
Frontiers in digital health
|August 21, 2023
概括
本研究介绍了一款开源应用程序,用于在移动数据收集中捕获和匹配生物识别指纹模板. 这提高了研究中的数据链接准确性,特别是在资源有限的环境中.
科学领域:
- 生物识别和数据科学
- 移动卫生技术 移动卫生技术
- 全球卫生信息学
背景情况:
- 低成本的生物识别传感器通过生物签名 (模板) 实现安全,独特的识别.
- 现有的移动数据收集工具 (例如,ODK) 缺乏内置的生物识别模板捕获.
- 生物识别对研究完整性,数据链接和身份验证至关重要,特别是在资源有限的环境中.
研究的目的:
- 开发和验证一种新的开源应用程序,用于捕获和匹配生物识别指纹模板.
- 将这种生物识别功能与流行的开源数据收集平台 (ODK,KoBoToolbox,SurveyCTO,Ona,CommCare) 进行集成.
- 为全球研究中安全数据记录链接提供免费可用的,负担得起的解决方案.
主要方法:
- 开发一种新的开源应用程序,用于捕获和匹配指纹模板.
- 应用程序与基于ODK的数据收集平台的集成.
- 使用1000多个个人的指纹数据进行验证.
主要成果:
- 在使用指纹模板链接数据记录方面表现出高准确性.
- 通过将每个记录中的多个指纹联系起来,展示了更高的准确性.
- 开发了一种负担得起的 (<50英) 指纹传感器解决方案.
结论:
- 开发的开源应用程序和方法有效地捕获和匹配生物识别指纹模板用于数据链接.
- 这种解决方案提高了数据完整性和参与者在研究中的识别,特别是在资源有限的环境中.
- 这个免费可用的平台支持ODK和相关数据收集系统的全球用户社区.
