Inteligente detección sin contacto para la salud conectada utilizando tecnología de radio definida por software
Autores: Khan, Muhammad Bilal; Rehman, Mubashir; Mustafa, Ali; Shah, Raza Ali; Yang, Xiaodong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Inteligente detección sin contacto para la salud conectada utilizando tecnología de radio definida por software
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Coronavirus
Cuarentena
Profesionales de la salud
Soluciones innovadoras
Asistencia remota
Signos vitales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
La situación impredecible del Coronavirus (COVID-19) a nivel mundial y la gravedad de la tercera ola ha resultado en que todo el mundo vuelva a estar en cuarentena unos de otros. La auto-cuarentena es la única solución existente para detener la propagación del virus cuando la vacunación está en pruebas. Debido al COVID-19, los individuos pueden tener dificultades para respirar y pueden experimentar deterioro cognitivo, lo que resulta en problemas de salud física y psicológica. Los profesionales de la salud están haciendo todo lo posible para tratar a los pacientes en riesgo para su salud. Es importante desarrollar soluciones innovadoras para proporcionar asistencia remota y sin contacto para reducir la propagación del virus y brindar una mejor atención a los pacientes. Además, dicha asistencia es importante para los ancianos y aquellos que ya están enfermos para proporcionar asistencia médica oportuna y reducir las visitas falsas a los hospitales. Esta investigación tiene como objetivo proporcionar una solución innovadora monitoreando de forma remota signos vitales como la respiración y otras conexiones de salud durante la cuarentena. Desarrollamos una solución innovadora para la salud conectada utilizando tecnología de radio definida por software (SDR) e inteligencia artificial (IA). La respuesta de frecuencia del canal (CFR) se utiliza para extraer la información del estado del canal inalámbrico detallado (WCSI) utilizando la técnica de multiplexación por división de frecuencia ortogonal de portadora múltiple (OFDM). El diseño fue validado por canales simulados mediante el análisis de CFR para canales ideales, ruido gaussiano blanco aditivo (AWGN), desvanecimiento y dispersión. Finalmente, se realizaron varios experimentos de respiración y los resultados se ilustran con una precisión de clasificación del 99,3% para cuatro patrones de respiración diferentes utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Esta plataforma permite a los profesionales médicos y cuidadores monitorear de forma remota a los individuos de manera no invasiva. La plataforma desarrollada es adecuada tanto para escenarios de COVID-19 como de no COVID-19.
Descripción
La situación impredecible del Coronavirus (COVID-19) a nivel mundial y la gravedad de la tercera ola ha resultado en que todo el mundo vuelva a estar en cuarentena unos de otros. La auto-cuarentena es la única solución existente para detener la propagación del virus cuando la vacunación está en pruebas. Debido al COVID-19, los individuos pueden tener dificultades para respirar y pueden experimentar deterioro cognitivo, lo que resulta en problemas de salud física y psicológica. Los profesionales de la salud están haciendo todo lo posible para tratar a los pacientes en riesgo para su salud. Es importante desarrollar soluciones innovadoras para proporcionar asistencia remota y sin contacto para reducir la propagación del virus y brindar una mejor atención a los pacientes. Además, dicha asistencia es importante para los ancianos y aquellos que ya están enfermos para proporcionar asistencia médica oportuna y reducir las visitas falsas a los hospitales. Esta investigación tiene como objetivo proporcionar una solución innovadora monitoreando de forma remota signos vitales como la respiración y otras conexiones de salud durante la cuarentena. Desarrollamos una solución innovadora para la salud conectada utilizando tecnología de radio definida por software (SDR) e inteligencia artificial (IA). La respuesta de frecuencia del canal (CFR) se utiliza para extraer la información del estado del canal inalámbrico detallado (WCSI) utilizando la técnica de multiplexación por división de frecuencia ortogonal de portadora múltiple (OFDM). El diseño fue validado por canales simulados mediante el análisis de CFR para canales ideales, ruido gaussiano blanco aditivo (AWGN), desvanecimiento y dispersión. Finalmente, se realizaron varios experimentos de respiración y los resultados se ilustran con una precisión de clasificación del 99,3% para cuatro patrones de respiración diferentes utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Esta plataforma permite a los profesionales médicos y cuidadores monitorear de forma remota a los individuos de manera no invasiva. La plataforma desarrollada es adecuada tanto para escenarios de COVID-19 como de no COVID-19.