スマート健康システムがコロナウイルス隔離中の人々を監視

新型コロナウイルスの世界的な感染拡大は187の国と地域に広がり、417万人が感染している。ほとんどの国、特に感染者数が急増している国では、ウイルスに感染した患者全員に対応できる病床や施設の不足に苦しんでいる。現在、研究者チームが、自宅隔離中の患者を監視できるスマート医療システムを開発し、この問題を解決したかもしれない。

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エジプトのカイロ大学の研究者たちは、スマート医療システムは重篤な患者と危篤な患者だけを医療機関に留めておくことで病院の負担を軽減するのに役立つと考えている。 「隔離システム」と呼ばれるこの新技術は、コロナウイルス患者、特に自宅隔離中の患者を遠隔で監視することを可能にする。

IoTデバイスをベースにしたコロナウイルスの遠隔監視のためのスマートヘルスシステム

遠隔患者モニタリング

コロナウイルス危機の中、ウイルスに感染した多くの患者、特に軽度から中等度の症状を呈している患者は、必要な治療を受けられていない。病気の性質上、患者の健康状態に急激かつ急激な変化を引き起こす可能性があるため、患者を監視することが非常に重要です。

新しいシステムは、さまざまなセンサーから得られるデータを組み合わせて、病気の進行と重症度を検出します。患者の心拍数、血圧、呼吸数を監視できます。さらに、患者の血液 pH をリアルタイムで測定できます。血液の pH 値は患者の全体的な健康状態を示すことができます。

バイタルサインの測定値と収集されたその他のデータを組み合わせて、患者の健康状態を判断します。検疫システムは、多くの使用を同時に監視するのにも役立ちます。

研究チームは、医療システムに負担をかけずに患者が必要な薬やケアを受けられるように、AIを使って遠隔で患者を監視することを提案している。

「このシステムは、患者の医療データの変化を測定することで自宅で患者をモニタリングすることができ、政府のコストと時間を節約できる。コロナウイルス感染を減らすことで人類に貢献し、世界中の医療従事者を救うだろう。また、緊急病院の場所も節約できる」と研究者らは論文に記した。

EQuarantine システムは患者の状態を監視し、心拍数、血圧、呼吸数、体温、血液 pH の 5 つのパラメータに基づいて結果を生成します。

スマートヘルスとは何ですか?

無症状の感染者は通常の呼吸を通じてコロナウイルスを拡散させるため、スマートヘルスの主な目的は、遠隔で患者の感染を監視し、命を救い、時間を節約し、コストを削減することです。新型コロナウイルス感染症の流行により、ほとんどの病院が患者数の急増に苦しんでいる中、患者の状態をリアルタイムで監視することは、病院のコスト削減に役立つ可能性がある。

患者を遠隔で監視することで、パンデミック中に自宅隔離または検疫されている患者は、医療従事者などの他の人に感染させることなくケアを受けることができます。

医療分野における技術の進歩により、スマートヘルスは研究の焦点となっています。スマート ヘルスは、複数のモダリティ (テキスト、音声、ビデオ) を通じて患者を監視できるため、このような状況で役立ちます。センサーは患者の健康状態に関する最新情報をリアルタイムで提供するために使用されます。

機械学習アルゴリズムと人工知能を組み合わせたこの新技術は、自宅隔離中の患者を予測し、評価することができる。

医療データを組み合わせる

研究者らはスマートヘルスに加えて、ディープラーニングとデータ融合プロセスの使用を検討し、家庭用モニタリングシステムのアイデアを考案し、オープンソースのプレプリントサーバーArxivで公開した。

ディープラーニングは、データを処理し、意思決定パターンを生成する際の脳の働きを模倣する AI 機能です。ディープニューラルネットワークまたはディープニューラルラーニングとも呼ばれます。この機能の基本的な考え方は、活発な研究における新しいトレンドである人工ニューラル ネットワーク (ANN) に依存しています。パターン認識、自然言語処理、音声認識、コンピュータービジョンなど、多くのアプリケーションにおけるビッグデータ分析が含まれます。

さらに、新しいシステムでは、複数のデータ ソースを収集して組み合わせるデータ融合プロセスが必要になります。多くのデータ ソースがある場合、データ融合はより正確な結果を提供するプロセスです。健全なデータ融合システムがあれば、医師は患者の健康状態を理解し、治療計画の決定を導くことができます。

「このスマート健康システムは、隔離された遠隔地にいるコロナウイルス患者を監視するために設計されています。その目標は、何千人もの命を感染や死亡から救うことです。人工知能とモノのインターネットを融合し、さまざまな医療センサーからの複数の感覚データを統合し、病気の進行度と健康状態の重症度を検出します」と研究者らは書いている。

ただし、研究結果は査読を受けていないため、臨床上の指針や結論として使用することはできません。