国际远程医疗与应用杂志

最近严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2 (SARS-CoV-2)及其相关冠状病毒病(COVID-19)的传播引起了广泛的公共卫生担忧。尽管作出了巨大努力来控制疾病的传播，但由于这种感染的社区传播模式，它仍在上升。为了防止社区蔓延，实施了全国封锁，因此对公民在国内的流动施加了许多限制。由于牙科专业人员处于感染的最前沿，大多数牙科诊所都关闭进行常规牙科手术。对这些病人只提供紧急治疗。然而，由于行动受到限制，病人很难到诊所进行常规检查。这被对医学产生重大影响的技术进步所克服。由于智能手机和相关软件应用程序的使用增加，促进了患者和临床医生之间的临床数据交换，这被称为“远程牙科”。远程牙科是远程通信和牙科的结合，涉及牙科咨询和治疗计划的临床信息和图像交换。这项技术为牙医在封锁期间处理牙科紧急情况提供了便利。 This narrative review discusses teledentistry and its applications in general and specialty dental practice amidst the COVID-19 lockdown.

这项研究的目的是根据沙特阿拉伯法赫德国王医院糖尿病中心护理人员的意见，设计一款未来游戏化手机应用的屏幕，用于儿童1型糖尿病的自我管理。为了实现这一目标，我们设计了一份问卷，并使用谷歌表单链接，通过面对面交流和社交媒体向100名护理人员分发。65%的参与者符合入选标准。这项研究的主要结果是设计了13个屏幕的游戏化应用程序，用于沙特阿拉伯儿童的1型糖尿病自我管理。屏幕的主要功能是照顾角色;使用具有挑战性的朋友;将点数、等级和排行榜作为奖励原则;使用医生预约、胰岛素注射次数、血糖读数的提醒和通知;以及提高服药依从性、提高血糖读数、支持体育活动和养成健康饮食习惯的建议。可以得出结论，在未来的移动应用中，屏幕的实际实施可以激励1型糖尿病儿童改善饮食习惯、体育锻炼、认知、情感和社会行为，保持稳定的健康状态。 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。出版物搜索使用谷歌Scholar、PubMed、Web of Sciences、Medline、Wiley在线图书馆和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252篇与数字健康领域相关的论文。然而，由于排除标准的限制，本次综述讨论的论文数量被限制在152篇。文献检索显示，由于最近的大流行，包括COVID-19，数字卫生技术变得非常需要。COVID-19在各大洲的灾难性传播促使我们需要快速有效的解决方案，对病毒感染进行本地化、管理和治疗。在这方面，使用远程医疗和其他电子保健技术可能有助于减轻保健系统的压力。概括。数字平台可以帮助优化患者的诊断、咨询和治疗。然而，由于缺乏官方法规和建议，包括私人和政府组织在内的利益攸关方正面临着对新型数字健康技术进行充分验证和认可的问题。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 )并以类似人类的方式回答问题。该系统将解决糖尿病患者的活动管理、节食建议和用药通知等问题。

介绍。减少误报在自我护理中是一个重要的挑战，而在心脏病学领域最重要的误报原因之一是心电图记录中的电极错位，这是早期和广泛检测心血管疾病的主要调查。在此背景下，我们提出并评估了一种用于基于梅森-利卡的3D心电图记录系统的电极反向识别的新方法，该方法在自我护理中使用特别方便，并允许实现如前所述的高计算机缺血检测准确性。方法。我们用数学方法模拟了LA、RA、LL和C2电极在三个心电导联I、II和V2上的六对反向效应。然后，我们的方法是通过鱼子酱软件对新记录的3D心电图和6个衍生心电图进行串行比较，以标准的12导联参考心电图模拟电极反转。我们进一步使用评分方法来比较这些分析结果，然后应用决策树模型在一个由121名ICU患者记录的学习集中提取最相关的测量值。结果。通过比较来自学习集的七组序列分析结果，确定了一种包括QRS波和T波空间方向变化的四种测量值的组合标准，并提供了100%的逆向识别精度。在模拟缺血的PTCA球囊充气过程中和对照组PTCA前分别记录2098和2036个有代表性的心电图拍数，90例患者得到了几乎相同的结果，灵敏度为99.99%，特异性为100%。结论。个性化的心电电极电缆互换性自动检测在自我护理中几乎可以达到100%的最大准确率，几乎可以实时进行。