Ilmu Pengetahuan Sudah Konklusif
PPG + AI = Monitor Tanda-tanda Vital

Ada kebutuhan untuk perubahan - untuk monitor tanda-tanda vital yang lebih murah, dan perawatan yang lebih baik untuk kondisi kesehatan kronis, untuk memandu program kesehatan karyawan dan mengembalikan tanggung jawab kesehatan pribadi ke tangan pengguna dengan monitor tanda-tanda vital yang mudah digunakan - alat ini sudah tersedia hari ini!

Keep it Simple, Stupid!
Gunakan Perangkat Sehari-hari

Dengan menggunakan perangkat yang paling banyak digunakan - smartphone
RE.DOCTOR menggunakan prinsip KISS untuk menempatkan perawatan kesehatan melalui monitor tanda-tanda vital di tangan atau saku setiap orang.

Makalah Ilmiah yang Dipertimbangkan dalam Desain

Ingin tahu apa yang dikatakan sains tentang PPG dan AI?

Makalah ini disediakan untuk penelitian dan memiliki hak cipta seperti yang ditunjukkan.

Chandrasekaran, Vikram. "Mengukur Tanda-Tanda Vital Menggunakan Ponsel Pintar". (2010).
Ponsel pintar saat ini telah menjadi semakin populer di kalangan masyarakat umum karena kemampuannya yang beragam seperti navigasi, jejaring sosial, dan fasilitas multimedia. Ponsel-ponsel ini dilengkapi dengan prosesor kelas atas, kamera beresolusi tinggi, sensor bawaan seperti akselerometer, sensor orientasi, sensor cahaya, dan masih banyak lagi. Menurut survei comScore, 25.3% orang dewasa di Amerika Serikat menggunakan ponsel pintar dalam kehidupan sehari-hari. Termotivasi oleh kemampuan ponsel pintar dan penggunaannya yang luas, saya berfokus pada pemanfaatannya untuk aplikasi bio-medis. Dalam tesis ini, saya menyajikan aplikasi baru untuk ponsel pintar untuk mengukur tanda-tanda vital seperti detak jantung, laju pernapasan, dan tekanan darah dengan bantuan sensor bawaannya. Dengan menggunakan kamera dan mikrofon, saya telah menunjukkan bagaimana tekanan darah dan detak jantung dapat ditentukan untuk subjek. Orang terkadang mengalami situasi kecil seperti pingsan atau kecelakaan fatal seperti tabrakan mobil pada waktu dan tempat yang tidak terduga. Akan sangat berguna untuk memiliki perangkat yang dapat mengukur semua tanda vital dalam peristiwa seperti itu. Bagian kedua dari tesis ini mendemonstrasikan mode komunikasi baru untuk panggilan 9-1-1 generasi berikutnya. Dalam arsitektur baru ini, penerima panggilan akan dapat mengontrol elemen multimedia dalam telepon dari lokasi yang jauh. Hal ini akan membantu penerima panggilan atau penanggap pertama untuk memiliki kendali yang lebih baik atas situasi. Transmisi tanda-tanda vital yang diukur menggunakan ponsel pintar dapat menjadi penyelamat dalam situasi kritis. Dalam panggilan 9-1-1 yang berorientasi pada suara saat ini, petugas operator pertama-tama mengumpulkan informasi penting (misalnya, lokasi, nomor panggilan balik) dari penelepon, dan menilai situasinya. Sementara itu, petugas operator selalu menghadapi "dilema 60 detik", yaitu dalam waktu 60 detik, mereka harus membuat keputusan yang rumit namun penting, apakah akan melakukan panggilan dan, jika ya, apa yang harus dilakukan. Petugas operator sering merasa bahwa mereka tidak memiliki informasi yang cukup untuk membuat keputusan yang tepat. Kontrol media jarak jauh yang dijelaskan dalam sistem ini akan dapat memfasilitasi perolehan informasi dan pengambilan keputusan dalam situasi darurat dalam jendela respons 60 detik dalam panggilan 9-1-1 dengan menggunakan teknologi multimedia baru

Pelajari lebih lanjut di Mengukur Tanda-tanda Vital Menggunakan Ponsel Pintar

Hoan, Nguyen Van, Jin-Hyeok Park, Suk-Hwan Lee dan Ki-Ryong Kwon. "Pengukuran Nilai Hear t Rate secara Real-time berdasarkan Photoplethysmography menggunakan Android. (2017).
Dengan perkembangan teknologi smartphone memungkinkan akuisisi photoplethysmogram (PPG) dengan kamera dan pengukuran detak jantung (HR). Makalah ini menyajikan algoritma yang lebih baik untuk mengekstrak HR dari sinyal PPG yang direkam oleh kamera ponsel pintar dan mengembangkan aplikasi Android pemrosesan sinyal PPG secara real-time. Sebanyak 400 sampel video yang direkam oleh kamera smartphone Samsung diimpor sebagai data masukan untuk diproses lebih lanjut dan dievaluasi algoritmanya pada MATLAB. Algoritma yang dioptimalkan dikembangkan dan diuji pada platform Android dengan berbagai jenis smartphone Samsung. Untuk menilai kinerja algoritma, perangkat medis Beurer BC08 digunakan sebagai referensi. Menurut penelitian terkait, parameter akurasi meliputi 90% jumlah sampel yang memiliki kesalahan relatif kurang dari 5%, korelasi Person (r) lebih dari 0,9, dan standar estimasi kesalahan (SEE) kurang dari 5 denyut per menit (bpm).

Pelajari lebih lanjut di Pengukuran Denyut Jantung Waktu Nyata berdasarkan Photoplethysmography

Ong, Ming Chen. "APLIKASI MOBILE UNTUK TES GANGGUAN KECEMASAN MENGGUNAKAN HRV". (2017).
Stres merupakan salah satu masalah yang paling sering dialami oleh sebagian besar orang, terutama para pelajar dan karyawan. Persaingan yang kuat di antara manusia semakin signifikan saat ini, karena jumlah manusia meningkat setiap hari, sementara sumber daya yang terbatas bagi mereka yang mampu berpartisipasi dalam persaingan yang ketat ini. Untuk gangguan kecemasan, ini adalah suatu kondisi di mana pasien akan mengalami masalah seperti ini di mana mereka mengalami kecemasan yang terus-menerus dan juga kekhawatiran yang berlebihan. Gangguan kecemasan dapat muncul dalam berbagai bentuk, seperti rasa takut, stres, panik, dan lain-lain. Tetapi gangguan kecemasan dapat diobati dan ada sejumlah perawatan efektif yang sudah ada di bidang pengobatan. Perawatan ini telah terbukti dapat mengatasi masalah gangguan kecemasan pasien. Tujuan utama dari proyek ini adalah untuk membantu siapa pun yang membutuhkan solusi instan untuk mendeteksi dan juga menyelesaikan masalah gangguan kecemasan mereka seperti stres pada waktu yang singkat, biaya termurah dan juga nyaman bagi mereka. Hal ini akan sangat bermanfaat bagi pengguna tanpa harus mengeluarkan banyak biaya. Implementasi dari proyek ini adalah dengan menggunakan kamera dan juga senter di sekitar kamera untuk mendeteksi denyut nadi pengguna, kemudian menentukan HRV dari denyut nadi pengguna dan menunjukkan tingkat stres mereka. Selain itu, data stres pengguna juga akan dikirim kembali ke server secara otomatis untuk referensi di masa depan, dan ini untuk meningkatkan akurasi data stres untuk pengembangan di masa depan.

Sistem perawatan kesehatan untuk penyakit kronis menuntut pemantauan parameter fisiologis atau vital secara terus menerus vital dari tubuh pasien. Melalui informasi tanda-tanda vital ini, para ahli kesehatan berusaha untuk mendiagnosis perilaku suatu penyakit. Mengidentifikasi hubungan antara tanda-tanda vital ini masih menjadi pertanyaan besar bagi komunitas penelitian. Kami telah mengusulkan cara yang canggih untuk mengidentifikasi hubungan antara tanda-tanda vital dari tiga penyakit tertentu yaitu, Sepsis, Sleep Apnea, dan Intradialytic Hypotension (IDH) melalui Pearson analisis korelasi statistik Pearson. Data tanda-tanda vital dari sekitar 32 pasien diambil untuk dianalisis. Eksperimental Hasil penelitian menunjukkan hubungan yang signifikan antara tanda-tanda vital Sepsis dan IDH dengan koefisien korelasi rata-rata 0,9 masing-masing sebesar 0,9 dan 0,58. Stabilitas korelasi yang disebutkan adalah sekitar 75% dan 90%, masing-masing.

Pelajari lebih lanjut di Analisis Korelasi Tanda-tanda Vital