Andere Kunden interessierten sich auch für
![Grundlagen des IoT im Gesundheitswesen]( "Grundlagen des IoT im Gesundheitswesen")
Grundlagen des IoT im Gesundheitswesen43,90 €![Architektur von Fog-Cloud-Netzwerken: Prinzipien, Technologien und Anwendungen]( "Architektur von Fog-Cloud-Netzwerken: Prinzipien, Technologien und Anwendungen")
Architektur von Fog-Cloud-Netzwerken: Prinzipien, Technologien und Anwendungen43,90 €![Intelligente Gesundheitssysteme und ihre Anwendungen: Eine Forschungsperspektive]( "Intelligente Gesundheitssysteme und ihre Anwendungen: Eine Forschungsperspektive")
Intelligente Gesundheitssysteme und ihre Anwendungen: Eine Forschungsperspektive43,90 €![Internet der Dinge (IoT) für die Landwirtschaft: Fallstudie Gewächshaus]( "Internet der Dinge (IoT) für die Landwirtschaft: Fallstudie Gewächshaus")
Internet der Dinge (IoT) für die Landwirtschaft: Fallstudie Gewächshaus35,90 €![Wissensbasiertes intelligentes Quanten-Kryptosystem]( "Wissensbasiertes intelligentes Quanten-Kryptosystem")
Wissensbasiertes intelligentes Quanten-Kryptosystem54,90 €![Studie zu den Auswirkungen des IoT in der Netzwerktechnik]( "Studie zu den Auswirkungen des IoT in der Netzwerktechnik")
Studie zu den Auswirkungen des IoT in der Netzwerktechnik39,90 €![Gepulste Radarsignale und intelligentes System]( "Gepulste Radarsignale und intelligentes System")
Gepulste Radarsignale und intelligentes System54,90 €
Das Buch "Ein intelligentes Gesundheitssystem: Verringerung falscher Vorhersagen chronischer Krankheiten durch IoT und maschinelles Lernen" stellt ein innovatives, kosteneffizientes IoT-basiertes System zur ambulanten Blutdrucküberwachung (IABPM) vor, das auf die Echtzeitverfolgung und Früherkennung von chronischen Herzerkrankungen (CHD) ausgerichtet ist. Es nutzt tragbare Sensoren und die Cloud-Integration, um Blutdruck- und Pulsdaten den ganzen Tag über aufzuzeichnen und so die Mobilität und Versorgung der Patienten zu verbessern. Das System wendet ML-Algorithmen wie Naïve Bayes, KNN, Entscheidungsbaum, SVM und XGBoost auf klinische Datensätze (SMHRCE und Kaggle) an, um Frühwarnwerte (Early Warning Scores, EWS) vorherzusagen. Das vorgeschlagene Modell weist eine hohe Genauigkeit auf (bis zu 99,85 %) und trägt dazu bei, die Kosten im Gesundheitswesen zu senken, proaktive Maßnahmen zu unterstützen und die diagnostische Präzision zu verbessern. Das Projekt überbrückt Lücken in herkömmlichen ABPM-Systemen, indem es kontinuierliche Überwachung, automatische Warnmeldungen und Cloud-Zugriff bietet - und ebnet so den Weg für ein verbessertes Management chronischer Krankheiten durch Technologieintegration.