Comatose patient monitoring system using (iot)
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Komadaki hastaların sürekli takip ve bakıma ihtiyaç duyması nedeniyle komadaki hastaların takibi sağlık hizmetlerinin kritik bir yönüdür. Son zamanlarda Nesnelerin İnterneti (IoT), hasta izlemenin doğruluğunu ve verimliliğini artırma potansiyeli sunan, sağlık hizmetleri uygulamaları için umut verici bir teknoloji olarak ortaya çıkmıştır. Çalışmada, hastanın yaşamsal belirtileri, hareketleri ve ayrıca diğerlerine ilişkin gerçek zamanlı verileri toplamak ve iletmek için giyilebilir sensörler ve kablosuz iletişim kullanan (IoT) tabanlı bir koma hasta izleme sistemi öneriyoruz. Sistem, toplanan verileri analiz etmek ve sağlık profesyonellerine hastanın durumu hakkında kayda değer bilgiler sağlamak için veri analitiğini, yapay zekayı ve makine öğrenimi algoritmalarını içerir. Sistem ayrıca uzaktan izleme ve konsültasyonu mümkün kılmak için bulut bilişim ve teletıp teknolojilerini kullanarak, Yerinde sağlık uzmanlarına duyulan ihtiyaç nedeniyle, önerdiğimiz yöntemin koma hastalarının bakım kalitesini önemli ölçüde artırma potansiyeline sahip olduğunu düşünüyoruz.
Author
Hussam Ahmed Rammo Alıbrahıem
Institution
How to Cite
Hussam Ahmed Rammo Alıbrahıem (Yüksek Lisans Tezi). Comatose patient monitoring system using (iot), 2023, Altınbaş University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)
