[논문 리뷰] E-Quarantine: A Smart Health System for Monitoring Coronavirus Patients for Remotely Quarantine

Doaa Mohey El-Din, Aboul Ella Hassanein외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 05. 05.

IoT and Edge/Fog Computing참고 문헌 26인용 수 11

한 줄 요약

E-Quarantine는 COVID-19 환자를 감시하기 위해 IoT와 인공지능 기반의 원격 건강 모니터링 시스템을 제안한다. 이는 병원 부담을 줄이고 의료진을 보호하는 데 목적이 있다. 시스템은 웨어러블 센서를 통해 온도, 호흡수, 맥박, 혈압 등의 생명체증상을 매초 지속적으로 수집하며, 실시간 원격 모니터링과 임상 의사결정 지원 기능을 제공함으로써 환자의 치료를 향상시키고 감염 위험을 최소화한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 의료진의 감염 위험을 줄이기 위해 COVID-19 환자의 원격 모니터링을 가능하게 하기 위해.
• 경증 환자들이 집에서 모니터링될 수 있도록 함으로써 병원의 수용 능력 부담을 완화하기 위해.
• IoT와 AI를 활용한 지속적이고 실시간의 생명체증상 추적을 통해 신속한 임상 의사결정을 지원하기 위해.
• 현장 방문이 필요 없이 지속적인 의료 서비스를 제공함으로써 중증 환자에게 자원을 집중시키기 위해.

제안 방법

• 매초마다 온도, 호흡수, 맥박수, 혈압 및 시간 등의 생명체증상을 지속적으로 수집하기 위해 웨어러블 센서를 구현한다.
• IoT를 통해 실시간 생리적 데이터를 중앙 집중식 모니터링 플랫폼으로 전송한다.
• 데이터 스트림을 분석하고 비정상적인 건강 패턴을 탐지하기 위해 인공지능 알고리즘을 적용한다.
• 이중 수준 모니터링 방식을 구현: 중증 환자는 병원에서, 경증에서 중등도 환자는 집에서 관리한다.
• 의료진이 신체적 접촉 없이도 진단 및 경고 기능을 수행할 수 있도록 시스템 아키텍처를 설계한다.
• 의료진이 환자의 상태를 신체적 접촉 없이 관리할 수 있도록 의사결정 지원 메커니즘을 통합한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 원격 모니터링이 의료진의 감염 위험을 줄일 수 있는가?
• RQ2 어떤 IoT와 AI 기반 아키텍처가 집에서 격리 중인 환자의 생명체증상을 지속적이고 실시간으로 추적할 수 있는가?
• RQ3 원격 모니터링 시스템은 팬데믹 기간 동안 중증 환자 대응을 위한 병원 능력을 어떻게 유지할 수 있는가?
• RQ4 실시간 데이터 분석은 퇴원 환자에 대한 임상 의사결정 향상에 어떤 역할을 하는가?
• RQ5 확장 가능한 시스템은 현장 방문 없이도 신뢰할 수 있는 의료 서비스를 어떻게 보장할 수 있는가?

주요 결과

• 시스템은 매초 온도, 호흡수, 맥박수, 혈압 등의 생명체증상을 지속적이고 실시간으로 모니터링할 수 있다.
• 원격 모니터링은 의료진의 현장 방문 필요성을 줄여 감염 노출 위험을 최소화한다.
• AI 분석을 통해 비정상적인 생리적 추세를 탐지함으로써 임상 의사결정 지원 기능을 제공한다.
• 경증 환자들을 안전하게 집에서 관리할 수 있어 중증 환자 대응을 위한 병상 자원을 확보할 수 있다.
• IoT와 AI의 통합은 팬데믹 기간 동안 원격 환자 간호의 확장성과 반응성 향상에 기여한다.
• 제안된 프레임워크는 적시 개입을 통해 중단 없는 의료 서비스를 보장하고 환자 결과를 향상시킨다.