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J-GLOBAL ID：202102284783930809   整理番号：21A0444008

iMED:慢性患者に対するユビキタスヘルスケアプラットフォーム【JST・京大機械翻訳】

iMED: Ubiquitous healthcare platform for chronic patients

著者 (6件)： Oukebdane Mohammed Anis (Mustapha Stambouli University of Mascara,Faculty of Sciences and Technology,Algeria) ,  Taib Abd Ellah (Mustapha Stambouli University of Mascara,Faculty of Sciences and Technology,Algeria) ,  Ghouali Samir (STIC Laboratory, Tlemcen, University of Mascara,Faculty of Sciences and Technology,Algeria) ,  Guellil Mohammed Seghir (MCLDL Laboratory, University of Mascara,Faculty of Economics, Business and Management Sciences,Algeria) ,  Cherifi Walid (InnoDev (Dev Software), Tlemcen,Algeria) ,  Dinar Amina Elbatoul (Mustapha Stambouli University of Mascara,LSTE Laboratory, Faculty of Sciences and Technology,Algeria)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： DASA  ページ： 408-411  発行年： 2020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： 慢性疾患は,開発途上国と同様に産業世界における最も一般的な病気と死因であるので,個人とコミュニティに対する主要な脅威である。疾病管理と予防センターによって発表された統計によると,アメリカ人に最も死亡する最初の5つの疾患は,2019年に死亡の23%を引き起こす心臓病によってもたらされる慢性疾患である。糖尿病に関しては,同じ年に83,564の死亡を引き起こした。新しい感染症は,毎年慢性疾患により増加し,生じたテロは,それから生じる多くの死亡のため増加する。iMEDと呼ばれる著者らのAndroidアプリケーションは,糖尿病と心血管疾患の予測と検出を助ける医療プラットフォームを提供することにより,一般と慢性患者における人間の生活を改善することである。著者らの第1相(Heart病)に対して,著者らは,このモデルの学習のために,分類モデルを作成するためにpythonの下で深層学習を使用し,PhysioNetのMIT-BIHデータベースを使用した。モデルの精度は97.7%であった。糖尿病プレビジョンでは,PIMAインド糖尿病データベースの精度は79,89%である。さらに,医師と患者の間に良い関係を作成するのは,診断と治療を信頼する最初のステップであり,後者が,テキストメッセージ,電話呼び出し,およびビデオ呼び出しを通してそれらの間に追加される。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  コミュニティ ,  *糖尿病 ,  インド ,  発展途上国 ,  感染症 ,  心血管疾患 ,  心臓病 ,  録画装置 ,  予防 ,  単相 ,  死因
準シソーラス用語： 慢性疾患 ,  疾病管理 ,  *慢性化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 慢性 ,  患者