مراقبة الرعاية الصحية عن بُعد باستخدام نقل البيانات التكيفي للكشف عن الحالات الشاذة وتقييم المخاطر في شبكة استشعار لاسلكية

محتوى المقالة الرئيسي

م.م. امنة عبد المنعم

الملخص

تم تطوير نظام متكامل لتتبع الحالة الصحية عن بُعد باستخدام شبكات الاستشعار الطبية اللاسلكية  للمراقبة المستمرة للمرضى. وقد طورت الدراسة دائرة تجمع بيانات المرضى في المراكز البعيدة عبر جهاز متوافق مع أردوينو، ثم تنقلها إلى السحابة. ويتيح عزل مرضى الأمراض المعدية ومراقبتهم في المنزل من خلال أجهزة استشعار متصلة بشبكة الاستشعار اللاسلكية التشخيص والعلاج عن بُعد عبر التطبيب عن بُعد، حيث يتعاون أخصائيو المدينة مع الأطباء المحليين. يستخدم النظام معالجة متعددة الطبقات، تبدأ بجمع البيانات الأساسية، بما في ذلك معدل ضربات القلب، ونسبة تشبع الأكسجين في الدم، ودرجة الحرارة. بعد ذلك، تُعالج البيانات من خلال عدد من العمليات لتحسين جودتها، مثل جمع القياسات الأولية، وتقليل التشويش، وتعويض القيم المفقودة. ثم يُقيّم مستوى المخاطر لكل مريض، ويُحسب مستوى الشذوذ. لتقليل الإنذارات الكاذبة، يتم تفعيل نظام إنذار مزود بآلية تأكيد في الحالات عالية الخطورة. وأخيرًا، يتم تعديل معدل الإرسال وفقًا لدرجة الخطورة باستخدام طريقة أخذ عينات تكيفية/إرسال قائم على الأحداث. ولضمان استجابة سريعة، يُسعى إلى خفض استهلاك الطاقة، وزيادة كفاءة الشبكة، وتسريع الإرسال أثناء حالات الطوارئ. في الوقت نفسه، تستقبل وحدة المعالجة المركزية البيانات، حيث تسجل مقاييس أداء الشبكة والمريض لتحليلها ورسمها بيانيًا باستخدام لغة بايثون. تُسهم هذه الورقة البحثية في تعزيز الرعاية الوقائية باستخدام أجهزة مراقبة قابلة للارتداء. وتركز على الكشف المبكر، وإشراك المرضى، وسرعة تعديل العلاجات من قِبل الأطباء، وخفض التكاليف، وتقليل زيارات المستشفى.

##plugins.themes.bootstrap3.displayStats.downloads##

##plugins.themes.bootstrap3.displayStats.noStats##

تفاصيل المقالة

القسم

Articles

السيرة الشخصية للمؤلف

م.م. امنة عبد المنعم ، جامعة الموصل

تدريسية في قسم الهندسة الكهربائية، كلية الهندسة، جامعة الموصل، الموصل، العراق

كيفية الاقتباس

"مراقبة الرعاية الصحية عن بُعد باستخدام نقل البيانات التكيفي للكشف عن الحالات الشاذة وتقييم المخاطر في شبكة استشعار لاسلكية" (2026) مجلة الهندسة, 32(6), ص 160–178. doi:10.31026/j.eng.2026.06.09.

المراجع

Abdullah, F. Y, Yaseen, M. T., and Hussien, Y. M., 2021. Portable heartbeat rate monitoring system by WSN using LabView. International Journal of Computing and Digital Systems, 10, pp. 353-360. http://dx.doi.org/10.12785/ijcds/100135.

Al Bassam, N., Hussain, S. A., Al Qaraghuli, A., Khan, J., Sumesh, E.P., and Lavanya, V., 2021. IoT based wearable device to monitor the signs of quarantined remote patients of COVID-19. Informatics in medicine unlocked, 24, P. 100588. https://doi.org/10.1016/j.imu.2021.100588.

AlOmani, G. Y., Darwesh, A. D., AlSennei, S. A., Buabbas, H. A., AlGhareeb, A. F., and Ahmed, H. O., 2022. COVID-19 symptoms monitoring sensor network for isolation rooms at hospitals. In: 2022 IEEE 21st Mediterranean Electrotechnical Conference (MELECON). IEEE, pp. 741-745. https://doi.org/10.1109/MELECON53508.2022.9843095.

Attaoui, A., Largo, S., Jilbab, A., and Bourouhou, A., 2021. Wireless medical sensor network for blood pressure monitoring based on machine learning for real-time data classification. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 12, pp. 8777-8792. https://doi.org/10.1007/s12652-020-02660-1.

Awal, M. A., Mostafa, S. S., Ahmad, M., Alahe, M. A., Rashid, M. A., Kouzani, A. Z., and Mahmud, M. P., 2021. Design and optimization of ECG modeling for generating different cardiac dysrhythmias. Sensors, 21(5), P. 1638. https://doi.org/10.3390/s21051638.

Bent, B., Goldstein, B. A., Kibbe, W. A. and Dunn, J. P., 2020. Investigating sources of inaccuracy in wearable optical heart rate sensors. NPJ digital medicine, 3(1), P. 18‏.

Chatterjee, S., Bhunia, P. K., Mondal, P., and De, M., 2022. Wireless sensor network enabled real-time remote intelligent health monitoring and management system using Internet of Things (IoT) sensing with cloud-based processing during covid-19 situation. In: Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, New York, P. 012005.

https://doi.org/10.1088/1742-6596/2286/1/012005.

Chinnamadha, N., Ahmed, R. Z., and Kalegowda, K., 2022. Development of health monitoring system using smart intelligent device. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science (IJEECS), 28(3), pp. 1381-1387. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v28.i3.pp1381-1387.

Dammak, B., Turki, M., Cheikhrouhou, S., Baklouti, M., Mars, R. and Dhahbi, A. 2022. Lorachaincare: An iot architecture integrating blockchain and lora network for personal health care data monitoring. Sensors, 22 (4), P. 1497. https://doi.org/10.3390/s22041497.

Dole, M. V., and Yerigeri, V., 2020. ESP8266 based health monitoring system using Arduino. International Research Journal of Engineering and Technology, 7, pp. 2395-0072.

Garg, R. K., Bhola1, J., Soni, S. K., 2021. Healthcare monitoring of mountaineers by low power Wireless Sensor Networks. Informatics in Medicine Unlocked, 27, P. 100775. https://doi.org/10.1016/j.imu.2021.100775.

Gogate, U., and Bakal, J. 2019. Refining healthcare monitoring system using wireless sensor networks based on key design parameters. Information and Communication Technology for Intelligent Systems: Proceedings of ICTIS 2018, Springer Singapore, pp. 1341-349. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-1742-2_33.

Goodridge, D., and Marciniuk, D., 2016. Rural and remote care: Overcoming the challenges of distance. Chronic respiratory disease, 13(2), pp. 192-203. https://doi.org/10.1177/1479972316633414.

Haque, A., Alomari, A., Al-Amin, M., and Jha, S., 2023. Wireless sensor networks anomaly detection using machine learning: a survey. In: Intelligent Systems Conference. Cham: Springer Nature Switzerland, pp. 491-506. https://doi.org/10.1007/978-3-031-47715-7_34.

Ifzarne, S., El Amri, A., Amrouch, M., and Belangour, A., 2021. Anomaly detection using machine learning techniques in wireless sensor networks. In: Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, P. 012021.‏ https://doi.org/10.1088/1742-6596/1743/1/012021.

Jawad, H. F., Al-Askery, A., and Ali, A. H., 2022. Design and Implementation of a Healthcare Monitoring System Based on LoRa. Journal of Techniques, 4(4), pp. 80-94. https://doi.org/10.51173/jt.v4i4.792.

Khan, M. A. 2020. An IoT framework for heart disease prediction based on MDCNN classifier. IEEE Access, 8, pp. 34717-34727. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2974687.

Lenhardt, R. and Sessler, D. I., 2006. Estimation of mean body temperature from mean skin and core temperature. The Journal of the American Society of Anesthesiologists, 105 (6), pp. 1117-1121‏. https://doi.org/10.1097/00000542-200612000-00011.

Marcin, J. P., Shaikh, U., and Steinhorn, R. H., 2016. Addressing health disparities in rural communities using telehealth. Pediatric research, 79 (1), pp. 169-176. https://doi.org/10.1038/pr.2015.192.

Mars, M., 2013. Telemedicine and advances in urban and rural healthcare delivery in Africa. Progress in cardiovascular diseases, 56 (3), pp. 326-335. https://doi.org/10.1016/j.pcad.2013.10.006.

Michailidis, E. T., Pikasis, P., and Kaltsas, G., 2021. Recent advances in IoT-based wearable systems for biosignals monitoring–application to elderly care. SENSORCOMM 2021: The Fifteenth International Conference on Sensor Technologies and Applications, Athens, Greece, pp. 11-14.

Mukkamala, R., Stergiou, G. S., and Avolio, A. P., 2022. Cuffless blood pressure measurement. Annual Review of Biomedical Engineering, 24, pp. 203-230. https://doi.org/10.1146/annurev-bioeng-110220-014644.

Nahar, L., Zafar, S. S., Rafiq, F.B., 2020. IOT based ICU patient health monitoring system. 11th IEEE Annual Information Technology, Electronics and Mobile Communication Conference (IEMCON). IEEE, pp. 0407-0413. https://doi.org/10.1109/IEMCON51383.2020.9284900.

Nitzan, M., Nitzan, I., and Arieli, Y., 2020. The various oximetric techniques used for the evaluation of blood oxygenation. Sensors, 20 (17), P. 4844. https://doi.org/10.3390/s20174844.

Pachauri, G., and Sharma, S., 2015. Anomaly detection in medical wireless sensor networks using machine learning algorithms. Procedia Computer Science, 70, pp. 325-333.‏ https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.10.026.

Rahma, M. M., and Salman, A. D., 2021. A wearable medical monitoring and alert system of COVID-19 patients. Iraqi Journal for Computers and Informatics, 47 (1), pp. 12-17. https://doi.org/10.25195/ijci.v47i1.280.

Raj, J. S., 2020. A novel information processing in IoT based real time health care monitoring system. Journal of Electronics and Informatics, 2(3), pp. 188-196. https://doi.org/10.36548/jei.2020.3.006.

Rajendran, S., Giridhar, S., Chaudhari, S., and Gupta, P. K., 2021. Technological advancements in occupational health and safety. Measurement: Sensors, 15: P. 100045. https://doi.org/10.1016/j.measen.2021.100045.

Salem, O., Al-Areqi, S., Liu, Y., and Mehaoua, A., 2013. Anomaly detection scheme for medical wireless sensor networks. In: Handbook of medical and healthcare technologies. New York, NY: Springer New York, pp. 207-222.‏ https://doi.org/10.1007/978-1-4614-8495-0_8.

Salem, O., Liu, Y., Mehaoua, A., & Boutaba, R., 2014. Online anomaly detection in wireless body area networks for reliable healthcare monitoring. IEEE journal of biomedical and health informatics, 18(5), pp. 1541-1551. https://doi.org/10.1109/JBHI.2014.2312214.

Srinivasa Rao, A. S. R., Vazquez, J. A., 2020. Identification of COVID-19 can be quicker through artificial intelligence framework using a mobile phone–based survey when cities and towns are under quarantine. Infection Control & Hospital Epidemiology, 41(7), pp. 826-830. https://doi.org/10.1017/ice.2020.61.

Thirukrishna, J.T., Aishwarya, M.V., Singh, M., Munisha, B., and Kaveri, N., 2021. Efficient data Transmission in WSN using wearable sensors for Healthcare Monitoring. International Journal of Advance Research and Innovative Ideas in Education, 7(2), pp. 446-457.

Wei, K., Zhang, L., Guo, Y., and Jiang, X., 2020. Health monitoring based on internet of medical things architecture. enabling technologies and applications, IEEE Access, 8, pp. 27468-27478. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2971654.

Zeadally, S. and Bello, O., 2021. Harnessing the power of Internet of Things based connectivity to improve healthcare. Internet of Things, 14, P. 100074‏. https://doi.org/10.1016/j.iot.2019.100074.

Zhong, C.L. and Li, Y.L., 2020. Internet of things sensors assisted physical activity recognition and health monitoring of college students. Measurement, 159, P. 107774.. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2020.107774.

المؤلفات المشابهة

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.