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김진현 (Gyeongsang Natioanl University) 한용섭 (Gyeongsang National University College of Medicine) 조형래 (Gyeongsang National University) 윤혜린 (Gyeongsang National University) 김현수 (Gyeongsang National University) 구다예 (Gyeongsang National University) 강태신 (Gyeongsang National University College of Medicine)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제70권 제8호
발행연도
2021.8
수록면
1,197 - 1,207 (11page)
DOI
10.5370/KIEE.2021.70.8.1197

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Real-Time vital-sign from patients are important information that implies the current health status and behavior of patients. Recently, Mishra et al. have shown that COVID-19 can be detected by analyzing the patient’s vital signs and behaviors, i.e., heart rates and steps, using anomaly detection techniques. This paper presents a medical IoT platform, called MiT Eco-platform, which is designed to gather patient’s physiological data through a smartwatch and to increase the efficiency of data labeling for building an AI model for medical diagnosis and treatment. Furthermore, we present a real-time COVID-19 detection approach advanced from the approach of using anomaly detection Mishra et al. that will be run on MiT Eco-platform. As a result, we show performance evaluation results of preemptively detecting the COVID-19 infection for the same samples of the COVID-19 infected ones of Mishra et al., comparing with the anomaly detection approach of Mishra et al.. We expect that physiological data through smartwatches on daily life can be continuously gathered and effectively labeled by the MiT Eco-platform for various studies in medical area.
#Medical IoT #Real-time monitoring #Medical time-series data #Anomaly detection

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. MiT Eco-Platform
4. 실시간 생리 데이터 기반 COVID-19 이상 탐지
5. 결론
References

참고문헌 (4)

참고문헌 신청
T. Mishra / 2020 / Pre-symptomatic detection of covid-19 from smartwatch data / Nature Biomedical Engineering 4(12):1208~1220 google schola A. Natarajan / 2020 / Assessment of physiological signs associated with covid-19 measured using wearable devices / NPJ digital medicine 3(1):1~8 google schola H. Homayouni / 2021 / Anomaly detection in covid-19 time-series data / SN Computer Science 2(4):1~17 google schola 박동혁 / 2020 / 한국 노인의 안정시심박수, 상대 악력 및 당뇨병 유병률의 연관성: 2015-2018 국민건강영양조사 자료를 기반으로 / 운동과학 29(4):416~426 dbpia

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