[論文レビュー] E-Quarantine: A Smart Health System for Monitoring Coronavirus Patients for Remotely Quarantine

Doaa Mohey El-Din, Aboul Ella Hassanein+2 more|arXiv (Cornell University)|May 5, 2020

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 26被引用数 11

ひとこと要約

E-Quarantine は、COVID-19 患者の遠隔健康モニタリングを実現する IoT および AI ベースのシステムであり、病院の負担を軽減するとともに医療従事者の感染リスクを低減することを目的としている。本システムは、ウェアラブルセンサーを用いて、体温、呼吸数、脈拍、血圧といった生命徴を毎秒継続的に収集し、遠隔での即時モニタリングと臨床意思決定支援を可能にすることで、患者ケアの質を向上させるとともに感染リスクを最小限に抑える。

ABSTRACT

Coronavirus becomes officially a global pandemic due to the speed spreading off in various countries. An increasing number of infected with this disease causes the Inability problem to fully care in hospitals and afflict many doctors and nurses inside the hospitals. This paper proposes a smart health system that monitors the patients holding the Coronavirus remotely. Due to protect the lives of the health services members (like physicians and nurses) from infection. This smart system observes the people with this disease based on putting many sensors to record many features of their patients in every second. These parameters include measuring the patient's temperature, respiratory rate, pulse rate, blood pressure, and time. The proposed system saves lives and improves making decisions in dangerous cases. It proposes using artificial intelligence and Internet-of-things to make remotely quarantine and develop decisions in various situations. It provides monitoring patients remotely and guarantees giving patients medicines and getting complete health care without anyone getting sick with this disease. It targets two people's slides the most serious medical conditions and infection and the lowest serious medical conditions in their houses. Observing in hospitals for the most serious medical cases that cause infection in thousands of healthcare members so there is a big need to uses it. Other less serious patients slide, this system enables physicians to monitor patients and get the healthcare from patient's houses to save places for the critical cases in hospitals.

研究の動機と目的

• 医療従事者の感染リスクを低減するため、COVID-19 患者の遠隔モニタリングを可能にする。
• 軽症の患者を自宅でモニタリング可能にすることで、病院の病床の逼迫を緩和する。
• IoT および AI を活用した継続的・即時の生命徴追跡により、早期の臨床的意思決定を支援する。
• 対面診察を必要としない継続的な医療提供を実現し、重症例に向けた医療資源を確保する。

提案手法

• ウェアラブルセンサーを用いて、毎秒ごとに体温、呼吸数、脈拍、血圧、時刻といった生命徴を継続的に収集する。
• IoT を介して、リアルタイムの生理的データを集中型モニタリングプラットフォームに送信する。
• 人工知能アルゴリズムを用いて、データストリームを分析し、異常な健康状態のパターンを検出する。
• 二段階のモニタリングアプローチを実装する：重症例は病院で、軽症〜中等症例は自宅で管理する。
• 医療従事者向けの遠隔診断およびアラート機能をサポートするシステムアーキテクチャを設計する。
• 物理的接触なしで患者状態を管理できるように、意思決定支援メカニズムを統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 遠隔モニタリングによって、医療従事者の感染リスクをどのように低減できるか？
• RQ2 自宅隔離中の患者の生命徴を継続的・即時に追跡できる、IoT および AI ベースのアーキテクチャはどのようなものか？
• RQ3 パンデミック時における遠隔モニタリングシステムは、重症例のための病床をどのように確保できるか？
• RQ4 即時のデータ分析は、病院外の患者に対する臨床的意思決定をどのように改善するか？
• RQ5 スケーラブルなシステムは、対面診察なしで信頼性の高い医療提供をどのように実現できるか？

主な発見

• 本システムは、体温、呼吸数、脈拍、血圧といった生命徴を毎秒継続的・即時にモニタリング可能である。
• 遠隔モニタリングにより、対面での病院訪問の必要が減少し、医療従事者の露出リスクが低減される。
• AI 分析による異常な生理的傾向の検出により、臨床的意思決定支援が可能になる。
• 軽症の患者を安全に自宅で管理できるため、重症例のための病床を確保できる。
• IoT と AI の統合により、パンデミック時における遠隔患者ケアのスケーラビリティと迅速応答性が向上する。
• 提示されたフレームワークにより、即時の介入によって医療の継続的提供が確保され、患者の予後が改善される。