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J-GLOBAL ID：201702275585400560   整理番号：17A0914897

サウジアラビアの成人における肥満と糖尿病を予防する自己定量化されたか【Powered by NICT】

Would quantified self prevent obesity and diabetes among adults in Saudi Arabia?

著者 (2件)： Alelyani Salem (College of Computer Science King Khalid University Abha, Saudi Arabia) ,  Ibrahim Abdelrahman (King Khalid University Abha, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIHT  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ウェアラブルデバイスとスマートフォンの急速な進歩は,開業医と専門家は,物理的,生物学的および行動活動の軌跡を保つことを可能にした。,a.k.a.定量化自己(QS),この自己追跡は,これらのデバイスから生成されるデータの容積が大きいので,ビッグデータ科学で広く使用されている。自己追跡のための現在使用されているウェアラブルデバイスは,個々の心拍数を収集と言った一つの活性からの個々の膨大な量のデータを収集することができる;1か月あたり一人当たりのデータの約9ギガバイトを発生させる。を採取し,組織し,適切な様式で解析した場合,個々のまたは群から収集したデータは膨大な科学分野における異常な進歩につながる可能性がある。利点の例は,限定されるものでないが,標的個体の健康を改善するための助け,将来の事故や事象を予測する,カラスから採取し,分析データ,2~3例を挙げることであることに応じて適切な時に正しい決定を政府と組織における意思決定者を助ける含んでいる。本論文において,筆者らはビッグデータとしてQSを利用し,処理の既存の手法と,以前の研究から二つの主要な知見を比較するこの新興領域における,個人の健康,特に肥満と糖尿病を患う成人にどのように影響するか技術マイニング手法の状態を解析した。もなかったQS運動の理解国,医療目的のためにどのように改善できるかをサウジアラビアにおける自己追跡者の調査を解析した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： スマートフォン ,  *サウジアラビア王国 ,  意思決定者 ,  高速度 ,  心拍 ,  *糖尿病 ,  軌跡
準シソーラス用語： 健康 ,  ビッグデータ ,  開業医 ,  ウェアラブルデバイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 入出力装置  (JC04050U)

タイトルに関連する用語 (7件)： サウジアラビア ,  成人 ,  肥満 ,  糖尿病 ,  予防 ,  自己 ,  定量化