国际远程医疗和应用杂志

最近的严重急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-COV-2）及其相关的冠状病毒病（Covid-19）的传播引起了广泛的公共卫生问题。尽管含有巨大的努力遏制疾病传播，但由于这种感染的社区传播模式，它仍在上升。为了防止社区传播，全国锁定实施，由于该国民境内公民的运动施加了许多限制。由于牙科专业人员处于获取感染的最前沿，因此牙科诊所的大多数都被禁止常规牙科手术。只向患者提供紧急治疗。然而，由于运动的限制，患者难以访问诊所进行常规检查。这是通过对医学产生重大影响的技术进步克服了这一点。由于智能手机和相关软​​件应用程序的增加，患者和临床医生之间的促进了临床数据交换，这些数据交换被称为“enteedtistry”。情调是电信和牙科的结合，涉及交流临床信息和图像进行牙科咨询和治疗规划。这项技术担任牙医在锁定期间管理牙科突发事件的福音。 This narrative review discusses teledentistry and its applications in general and specialty dental practice amidst the COVID-19 lockdown.

本研究的目的是设计基于沙特阿拉伯国王医院糖尿病中心的护理人员的护理人员的观点，设计了未来粉型移动应用程序的屏幕。为实现这一目标，通过使用Google表单链接，通过面对面的通信和社交媒体设计和分发了一个调查问卷。65％的参与者符合纳入标准。本研究的主要结果是13种乐谱应用的屏幕，用于沙特阿拉伯儿童的1型糖尿病的自我管理。屏幕的关键特征是关心一个角色;使用一个挑战的朋友;将点，水平和排行榜列入为有益原则;使用提醒和通知进行医生的约会，胰岛素注射时间，血糖读数;提高药物粘附，增加血糖读数，支持体育活动，采用健康饮食习惯的提示。可以得出结论，未来移动应用中的屏幕的实际实施可以激发有1型糖尿病的儿童，以改善饮食习惯，体育锻炼和认知，情感和社会行为，以保持稳定的健康状况。 Also, the content of the designed screens can help to monitor blood glucose readings and comply with medication treatment. The designed screens are adapted to the Arab culture.

背景．医疗数字化技术的实施可以为公众提供更好的可及性和灵活性。它包括提供关于健康、治疗、并发症和最近生物医学研究进展的公开信息。目前，即使在低收入国家，诊断和医疗服务也越来越容易获得和提供。然而，与数字健康技术相关的许多问题仍未得到满足，包括可靠性、安全性、测试和伦理方面。目的．审查的目的是讨论和分析大数据，人工智能，远程医疗，块链平台，医疗保健和医学教育的智能设备的应用进展。基本设计．出版物检索使用谷歌Scholar、PubMed、Web of Sciences、Medline、Wiley Online Library和CrossRef数据库进行。该综述强调了人工智能、“大数据”、远程医疗和区块链技术，以及智能设备(物联网)在解决医疗保健和医学教育中的实际问题方面的应用。主要发现．我们确定了与数字健康区相关的252篇论文。但是，由于排除标准，审查中讨论的论文数量限制为152。文献搜索表明，由于近期流行病，包括Covid-19，数字健康技术因近期遗址而闻名。通过所有大陆的Covid-19灾难性传播引发了对本地化，管理和治疗病毒感染的快速有效解决方案的需求。在这方面，使用远程医疗和其他电子健康技术可能有助于减少对医疗保健系统的压力。概括．数字平台有助于优化患者的诊断、咨询和治疗。然而，由于缺乏官方法规和建议，包括私营和政府组织在内的利益攸关方面临着新数字卫生技术得到充分验证和批准的问题。在这方面，在为医疗保健部门部署数字产品之前，需要进行适当的科学研究。

老化到位是一个支持在他们自己的住所的老年人独立生活的概念。为了支持这种替代生活，这与各种其他类型的辅助生活选择相反，需要探索和研究监测技术的模式，以确定保存隐私与感知信息的充分性以获得更好的估计和可视化之间的平衡运动和活动。在本文中，我们探讨了用于如何利用RGB-D传感器网络的网络的监测范式。这种类型的传感器从现场提供了视觉和深度感测模式，其中信息可以融合并编码，以便更好地保护隐私。为此，我们介绍了被动观察者的新颖概念。该观察者仅通过检测现场老年人的运动而触发。这是通过在检测到移动之前和之后的监测场景中分类和定位对象来实现的。深度学习工具用于物理场景中已知对象的可视化分类，然后是重新创建对象的形状和位置的场景的虚拟现实重建。这种重建可以用作视觉摘要，以识别由年龄较大的成人在观察中处理的对象。 The simplified virtual scene can be used, for example, by caregivers or monitoring personnel in order to assist in detecting any anomalies. This virtual visualization can offer a high level of privacy protection without having any direct visual access to the monitoring scene. In addition, using the scene graph representation, an automatic decision-making tool is proposed where spatial relationships between the objects can be used to estimate the expected activities. The results of this paper are demonstrated through two case studies.

本文介绍了软件系统的设计和实现，以利用机器学习方法改善糖尿病的管理，并证明并评估其在控制糖尿病方面的有效性。该管理系统的拟议方法处理通过组合多个人工智能算法来影响患有糖尿病的人们的各种因素。拟议的框架因素将糖尿病管理问题分解为子站点：建立一种张大流神经网络模型的食物分类;因此，它允许用户上传图像以确定是否建议使用膳食;实现K-Collect邻居（KNN）算法推荐膳食;利用认知科学建立糖尿病问题并回答Chatbot;跟踪用户活动，用户地理位置和生成Logged血糖读数的PDF。通过使用BackPropagation算法使用神经网络的跨熵度量评估食品识别模型。从本地加纳菜肴喂养的图像的模型学习特征，具有特定的营养价值和本质，在管理糖尿病患者中提供了准确的图像分类，具有给定标签和相应的准确性。通过以高精度，新图像标记预测，该模型实现了指定的目标。 The food recognition and classification model achieved over 95% accuracy levels for specific calorie intakes. The performance of the meal recommender model and question and answer chatbot was tested with a designed cross-platform user-friendly interface using Cordova and Ionic Frameworks for software development for both mobile and web applications. The system recommended meals to meet the calorific needs of users successfully using KNN (with ）并回答了人类的方式问了问题。实施的系统将解决管理活动，节食推荐和糖尿病患者的药物通知的问题。

介绍．减少假警报是自我保健的一个重要挑战，而心电领域最重要的假警报原因之一是心电图记录中的电极位移，这是心血管疾病早期和普遍发现的主要调查。在此背景下，我们提出并评估了一种基于Mason-Likar的3D心电记录系统的电极反转识别新方法，该方法特别方便用于自我护理，并如先前报道的那样，能够实现较高的计算机化缺血检测准确性。方法．我们用数学模拟了LA、RA、LL和C2电极对I、II和V2三个导联的6个成对反转的影响。然后，我们的方法包括通过CAVIAR软件对新记录的3D心电图和模拟电极反转的6个衍生心电图进行串行比较。我们进一步使用评分方法比较这些分析结果，然后应用决策树模型提取在ICU中记录的121例患者学习集中最相关的测量值。结果．通过对学习集的7组序列分析结果的比较，确定了一个包含QRS和T的空间定向变化的4个测量值的复合标准，并提供了100%的反转识别精度。在90例患者的两组试验中，分别记录2098次和2036次有代表性的心电跳动(模拟局部缺血的PTCA球囊充气术和PTCA术前的心电图跳动)，获得了几乎相同的结果，灵敏度为99.99%，特异性为100%。结论．心电电极电缆交换的个性化自动检测在自我护理方面几乎可以达到100%的最高准确度，并且几乎可以实时执行。