Data Accuracy Aware Mobile Healthcare Systems

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Mobile healthcare systems highly depend on collected physiological data through medical sensors to provide high quality care services. However, inaccurate physiological data from sensors poses a major challenge for healthcare providers when making decisions while an erroneous decision can affect the user’s life. We propose in this thesis, an anomalous data detection and isolation approach for mobile healthcare systems. Our approach, called AUDIT, detects inaccurate measurements in real time and distinguishes between faults or errors and health events. To do so, we propose reduced time and space complexities algorithms based on dimension reduction within the context of resource constraints. Furthermore, a decision algorithm is proposed while exploring the spatiotemporal correlation between physiological attributes. We conduct experiments to evaluate the usefulness of our approach through medical datasets and demonstrate the effectiveness of its use in terms of time and space complexities.

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f28875df-4194-4b51-8e14-45a5f3cf47da

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0

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Crawler

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الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل دكتوراة

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ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"Lamia Ben Amor","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Mohamed Jmaiel ","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]

اللغة

English

المصدر والدورية

اسم المصدر

Data Accuracy Aware Mobile Healthcare Systems

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ترجمة الملخص

L’efficacité des systèmes de santé mobile s’appuie sur l’exactitude des données physiologiques collectées à travers des capteurs médicaux afin de fournir des services de soins satisfaisants. En revanche, la présence de données physiologiques non-exactes peut dégrader la qualité des services médicaux et engendrer ainsi des conséquences néfastes sur la vie des êtres humains. Nous proposons dans cette thèse, une approche de détection et d'isolation des anomalies pour les systèmes de santé mobiles. Notre approche, nommée AUDIT, détecte l’occurrence de données inexactes en temps réel et distingue entre les erreurs et les événements liés à la dégradation de la santé. Pour ce faire, nous proposons des algorithmes ayant des complexités temporelle et spatiale réduites basés sur la réduction de dimensionnalité. Egalement, un algorithme de décision est définit en explorant la corrélation spatio-temporelle entre les attributs physiologiques. Nous menons une variété d’expériences afin d’évaluer l'utilité de notre approche à travers données médicales réelles et démontrer l'efficacité de son utilisation en termes de complexités temporelle et spatiale.

إشراف وإعداد

الإشراف

Mohamed Jmaiel

الإعداد

Lamia Ben Amor

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