Sammanfattning av denna webbsida: De senaste åren har utvecklingen av bärbara sensorer ökat för hälsoövervakningssystem. Denna ökning har berott på flera faktorer som utveckling inom sensorteknik samt riktade insatser på politisk och intressentnivå för att främja projekt som tar itu med behovet av att tillhandahålla nya metoder för vård med ökande utmaningar med en åldrande befolkning. En viktig aspekt av studien i ett sådant system är hur data behandlas och behandlas. Detta dokument ger en nyligen genomgång av de senaste metoder och algoritmer som används för att analysera data från bärbara sensorer som används för fysiologisk övervakning av vitala tecken inom hälso- och sjukvården. I rapporten redogörs särskilt för de mer gemensamma uppgifter om datautvinning som har använts, t.ex. upptäckt av anomalier, förutsägelser och beslutsfattande när man överväger i synnerhet kontinuerliga tidsseriemätningar. I dokumentet beskrivs vidare lämpligheten hos särskilda metoder för datautvinning och maskininlärning som används för att behandla fysiologiska data och ger en översikt över egenskaperna hos de datamängder som används vid experimentell validering. Slutligen, på grundval av denna litteraturöversikt, har ett antal viktiga utmaningar beskrivits för datautvinningsmetoder i hälsoövervakningssystem.
En ny granskning REF av de senaste metoderna som används för att analysera data från bärbara sensorer visar att datautvinningstekniken är beroende av den gruvuppgift som ska utföras.
Data Mining for Wearable Sensors in Health Monitoring Systems: A Review of Recent Trends and Challenges
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}