研究主题
由人工智能驱动的对慢性阻塞性肺病患者的远程监控。
研究背景
- 慢性阻塞性肺病（COPD）最近已成为继心脏病和癌症之后的第三大死亡原因。慢性阻塞性肺病急性加重（AECOPD）可以通过早期发现病情恶化和及时治疗来预防，这可以有效降低病情恶化的严重程度，防止住院[1]。
- 远程病人监测（RPM）对于COPD的住院和门诊护理环境至关重要。在RPM设置中实施的人工智能（AI）技术可以帮助预测病情恶化，并允许早期治疗干预[2]。
研究方法
- 检索已出版的文献进行文献回顾
研究结论
- 用于远程监测慢性阻塞性肺病患者的主要人工智能技术：用加速器进行身体活动监测，环境传感器，心电图传感器测量呼吸速率，脉冲血氧仪，音频症状监测。利用人工智能技术对慢性阻性肺病的管理是有效的，说明了利用可穿戴设备对慢性病管理具有可行性。
- 在慢性阻塞性肺病患者中，RPM是至关重要的。随着传感器和人工智能技术的发展，RPM可以有效减少经济和医疗负担。
- 通过人工智能技术，远程监控系统整合了从各种医疗设备和传感器获得的数据，并对其进行分析，以了解病情，确定趋势，并产生预警信号，帮助医疗团队更有效地监测和治疗患者。
参考文献
- [1]Cordova FC, Ciccolella D, Grabianowski C, Gaughan J, Brennan K, Goldstein F, et al. A telemedicine-based intervention reduces the frequency and severity of COPD exacerbation symptoms: a randomized, controlled trial. Telemed J E Health 2016; 22:114–122. doi: 10.1089/tmj.2015.0035.
- [2]Sapci AH, Sapci HA. Innovative assisted living tools, remote monitoring technologies, artificial intelligence-driven solutions, and robotic systems for aging societies: systematic review. JMIR Aging 2019; 2:e15429doi: 10.2196/15429.
文档信息
- 本文作者：ACACIA Labs
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