护理的未来:将技术整合到患者护理中Marzouq Shayiz Alanazi 1,Sulaiman Saleh Aljamhan 2,Hilah Musaad Marzouq Alharbi 3,Meznah Mohmmed Abdullah Alseafy 4,Wejdan yesef Alshuhytan 5 。1-5*卫生部 - Qassim Health-health-saudi Arabia 6*卫生部 - 麦地那健康集群-Saudi Arabia 7*卫生部 - 贾扎恩健康群 - 苏迪亚阿拉伯人通讯作者:Marzouq Shayiz Alanazi。摘要本研究研究了技术与护理实践及其对患者护理的影响。随着护理响应快速技术进步的发展,本研究探讨了电子健康记录(EHRS),远程医疗和人工智能(AI)等工具如何提高护理效率,患者结果和整体医疗保健。通过混合方法的方法,包括调查和对护士的访谈,研究确定了护理中技术采用的好处和挑战。关键发现表明,尽管技术可显着改善患者的护理和满意度,但诸如系统兼容性问题之类的障碍以及对全面培训的需求仍然存在。该研究以对医疗组织和政策制定者的可行建议结束,以优化技术在护理中的作用,以确保其补充以人为中心的护理方法。关键词:护理实践,技术整合,患者护理,电子健康记录(EHRS),远程医疗,人工智能(AI),医疗保健提供,混合方法研究,患者结果,护理挑战。引言护理正在经历重大的转变,因为技术进步重塑了医疗保健领域。将技术整合到患者护理中,可以彻底改变护理实践,增强患者的结果并提高医疗保健提供的总体效率和质量。本研究探讨了护理的未来,重点关注技术的作用及其对患者护理的影响。通过分析当前的趋势,挑战和机遇,本研究旨在提供有关技术将技术整合到护理实践中以改善患者体验和结果的见解。作为一种充满活力的,以患者为中心的职业,护理不断发展,以满足患者和医疗保健系统的不断变化的需求。快速技术进步为护士提供了创新的工具和系统,从电子健康记录(EHR)到远程医疗,可穿戴设备和人工智能(AI)。这些技术有可能使护理更有效,准确和可访问。但是,将技术纳入护理并非没有挑战。护士必须适应新系统,确保患者隐私和数据安全,并保持以人为本的护理方法。本研究研究了这些复杂性,确定了成功将技术整合到护理护理中的策略和最佳实践。通过利用现实世界中的例子,案例研究和专家见解,本研究对数字时代的护理未来进行了全面分析。它突出了基于技术的护理的好处,同时解决了这种转变的道德,法律和实际考虑。最终,该研究旨在为护理技术中不断增长的技术知识提供贡献,为护士,医疗保健组织和政策制定者提供可行的建议。文献综述了医疗保健技术的发展。医疗保健行业数十年来一直受到技术进步的影响,创新会改变医疗服务及其交付。早期的医疗工具已演变为复杂的设备,高级成像技术和复杂的数字解决方案。
人类活动识别(HAR)在各种应用中起着至关重要的作用,包括医疗保健,健身跟踪,安全性和智能环境,通过基于传感器和视觉数据对人类行为进行自动分类。本文提交了对HAR利用机器学习,基于传感器的数据和融合方法的全面探索。har涉及通过分析来自加速度计和陀螺仪等传感器的数据来对人类活动进行分类。计算技术和传感器可用性的最新进展已推动了该领域的重大进展,从而使这些传感器集成到智能手机和其他设备中。第一项研究概述了HAR的基本方面,并回顾了现有文献,强调了机器学习应用在医疗保健,田径和个人使用中的重要性。在第二项研究中,重点转移到处理HAR系统的大规模,可变和嘈杂的传感器数据方面的挑战。该研究将机器学习算法应用于KU-HAR数据集,揭示了LightGBM分类器在关键性能指标(例如准确性,精度,回忆和F1得分)中的表现优于其他人。这项研究强调了为改进的HAR系统优化机器学习技术的持续相关性。这项研究突出了未来研究的潜力,以探索更先进的融合技术,以充分利用HAR的不同数据方式。第三项研究的重点是通过采用数据融合技术来克服HAR研究中的共同挑战,例如改变智能手机模型和传感器配置。实验是使用流行的机器学习分类器在KU-HAR和UCI HAR数据集上进行的,包括决策树,随机森林,梯度增强和XGBoost。Xgboost实现了96.83 \%的最高精度,并通过决策水平的融合方法证明了其在对基本人类活动进行分类方面的有效性,从而进一步改善了结果。第四个研究通过将可穿戴传感器数据与视觉数据相结合,深入研究了HAR的多模式融合技术。该研究研究了晚期融合方法在整合传感器和视觉方式方面的性能。传记素描生于沙特阿拉伯利雅得,国王沙特·本·阿卜杜勒齐兹卫生科学大学(KSAU-HS),沙特阿拉伯,2016年,沙特阿拉伯,沙特阿拉伯,