Journal of Information Science Theory and Practice
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v.11
no.2
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pp.82-103
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2023
The Zimbabwean healthcare sector faces huge challenges due to increased demands for improved services for a growing number of patients with fewer resources. The use of information and communications technologies, prevalent in many industries, but lacking in Zimbabwean healthcare, could increase productivity and innovation. The adoption of health management information systems (HMISs) can lead to improved patient safety and high-level patient care. These technologies can change delivery methods to be more patient focused by utilising integrated models and allowing for a continuum of care across healthcare providers. However, implementation of these technologies in the health care sector remains low. The purpose of this study is to demonstrate the advantages to be attained by using HMISs in healthcare delivery and to ascertain the factors that influence the uptake of such systems in the public healthcare sector. A conceptual model, extending the technology, organization, and environment framework by means of other adoption models, underpins the study of adoption behavior. A mixed method methodology was used to conduct the study. For the quantitative approach, questionnaires were used to allow for regression analysis. For the qualitative approach, thematic analysis was used to analyse interview data. The results showed that the critical success factors (namely, relative advantage, availability, complexity, compatibility, trialability, observability, management support, information and communication technology expertise, communication processes, government regulation, infrastructure support, organizational readiness, industry and competitive support, external support, perceived ease of use, perceived usefulness, attitude, and intention to use) influenced adoption of HMISs in public hospitals in Zimbabwe.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.10
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pp.2708-2730
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2012
The growing concern for the protection of personal information has made it critical to implement effective technologies for privacy and data management. By observing the limitations of existing approaches, we found that there is an urgent need for a flexible, privacy-aware system that is able to meet the privacy preservation needs at both the role levels and the personal levels. We proposed a conceptual system that considered these two requirements: a graph-based, access control model to safeguard patient privacy. We present a case study of the healthcare field in this paper. While our model was tested in the field of healthcare, it is generic and can be adapted to use in other fields. The proof-of-concept demos were also provided with the aim of valuating the efficacy of our system. In the end, based on the hospital scenarios, we present the experimental results to demonstrate the performance of our system, and we also compared those results to existing privacy-aware systems. As a result, we ensured a high quality of medical care service by preserving patient privacy.
Purpose: This study investigates whether adoption of AI-based systems and technologies improve operational efficiency in healthcare organizations through a systematic review of the literature and real-world examples. Methods: In this study, we divided the AI application cases into care services and administrative functions, then we explored opportunities and challenges in each area. Results: The analysis results indicate that the care service field primarily uses AI-based systems and technologies for quick disease diagnosis and treatment, surgery and disease prediction, and the provision of personalized healthcare services. In the administrative field, AI-based systems and technologies are used to streamline processes and automate tasks for the following functions: patient monitoring through virtual care support systems; automating patient management systems for appointment times, reservations, changes, and no-shows; facilitating patient-medical staff interaction and feedback through interaction support systems; and managing admission and discharge procedures. Conclusion: The results of this study provide valuable insights and significant implications about the application of AI-based systems or technologies for various innovation opportunities in healthcare organizations. As digital transformation accelerates across all industries, these findings provide valuable information to managers of hospitals that are interested in AI adoption, as well as for policymakers involved in the formulation of medical regulations and laws.
The aim of this research is to study and develop enabling technologies for home healthcare device with ubiquitous network. The motivation of this paper is to enable healthcare in home, to development the device for smart home health care. To achieve the aim, we must develop the prototype platform based on home gateways, distributed context user interface based on UPnP and support for information sharing with high speed power line communication and mobile infra-structures. And IPv6 is the base technology of this platform. In this paper, we concern that physical health, mental health and medical emergencies is all of home healthcare. With the smart device, we evaluate the connectivity, automatic information extraction and private data exchange and event driven message. The result of this paper is demonstration of smart device for ubiquitous communication in a healthcare application such as patient monitoring device and several information services. In conclusion, home healthcare will support more healthy and easy living for a human.
Purpose - In endless competition, companies pursue cost reduction and work efficiency. So, entrepreneurs try to increase job intensity, which may lead to job stress and high turnovers because of job burnout. But, Information systems are acknowledged as a work support tool that secures work convenience and the productivity of employees. In this study, we aimed to confirm the effects of information systems in reduing the work overload of employees in a human resource intensive industry. Research design, data and methodology - This is based on the job demands-resources model, conducting an empirical analysis of surveys given to hospital employees working in a human resource intensive industry. Results - The research revealed that information systems reduced the work overload of employees in a human resource intensive industry. Conclusion - This study confirmed the effects of information systems as a job resource based on JD-R theory, and presentation of empirical results indicated that information systems alleviate employee job overload and increases job satisfaction in the medical services industry. In the medical services industry, using electronic health record system decreases in work overload, which results in employees gaining time for self-development and time management, reducing job stress, and leading to job satisfaction.
Saeed, Waqar;Ahmad, Zulfiqar;Jehangiri, Ali Imran;Mohamed, Nader;Umar, Arif Iqbal;Ahmad, Jamil
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.1
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pp.35-57
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2021
Fog computing aims to provide the solution of bandwidth, network latency and energy consumption problems of cloud computing. Likewise, management of data generated by healthcare IoT devices is one of the significant applications of fog computing. Huge amount of data is being generated by healthcare IoT devices and such types of data is required to be managed efficiently, with low latency, without failure, and with minimum energy consumption and low cost. Failures of task or node can cause more latency, maximum energy consumption and high cost. Thus, a failure free, cost efficient, and energy aware management and scheduling scheme for data generated by healthcare IoT devices not only improves the performance of the system but also saves the precious lives of patients because of due to minimum latency and provision of fault tolerance. Therefore, to address all such challenges with regard to data management and fault tolerance, we have presented a Fault Tolerant Data management (FTDM) scheme for healthcare IoT in fog computing. In FTDM, the data generated by healthcare IoT devices is efficiently organized and managed through well-defined components and steps. A two way fault-tolerant mechanism i.e., task-based fault-tolerance and node-based fault-tolerance, is provided in FTDM through which failure of tasks and nodes are managed. The paper considers energy consumption, execution cost, network usage, latency, and execution time as performance evaluation parameters. The simulation results show significantly improvements which are performed using iFogSim. Further, the simulation results show that the proposed FTDM strategy reduces energy consumption 3.97%, execution cost 5.09%, network usage 25.88%, latency 44.15% and execution time 48.89% as compared with existing Greedy Knapsack Scheduling (GKS) strategy. Moreover, it is worthwhile to mention that sometimes the patients are required to be treated remotely due to non-availability of facilities or due to some infectious diseases such as COVID-19. Thus, in such circumstances, the proposed strategy is significantly efficient.
International journal of advanced smart convergence
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v.1
no.1
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pp.27-33
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2012
In this paper, we analyze and simulate performance of space time block coded (STBC) binary pulse amplitude modulation-direct sequence (BPAM-DS) ultra-wideband (UWB) systems with double binary turbo code in indoor environments for various ubiquitous healthcare (u-healthcare) applications. Indoor wireless channel is modeled as a modified Saleh and Valenzuela (SV) model proposed as a UWB indoor channel model by the IEEE 802.15.SG3a in July 2003. In the STBC encoding process, an Alamouti algorithm for real-valued signals is employed because UWB signals have the type of real signal constellation. It is assumed that the transmitter has knowledge about channel state information. From simulation results, it is shown that the STBC scheme does not have an influence on improving bit error probability performance of the BPAM-DS UWB systems. It is also confirmed that the results of this paper can be applicable for u-healthcare applications.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.9
no.5
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pp.562-566
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2011
As telecommunication technologies in telemedicine services are developed, the expeditious development of wireless and mobile networks has stimulated wide applications of mobile electronic healthcare systems. However, security is an essential system requirement since many patients have privacy concerns when it comes to releasing their personal information over the open wireless channels. Due to the invisible feature of mobile signals, hackers have easier access to hospital networks than wired network systems. This may result in several security incidents unless security protocols are well prepared. In this paper, we analyzed authentication and authorization procedures for healthcare system architecture to apply secure M-health systems in the hospital environment. From the analyses, we estimate optimal requirements as a countermeasure to its vulnerabilities.
Objective: Data exchange, interoperability, and access as a service in healthcare information management systems (HIMS) is the basic need to provision health-services. Data existing in various HIMS not only differ in the basic underlying structure but also in data processing systems. Data interoperability can only be achieved when following a common structure or standard which is shareable such as semantics based structures. We propose web-enabler: A Hadoop MapReduce based distributed approach to transform the existing huge variety data in variety formats to a conformed and flexible ontological format that enables easy access to data, sharing, and providing various healthcare services. Results: For proof of concept, we present a case study of general patient record in conventional system to be enabled for analysis on the web by transforming to semantics based structure. Conclusion: This work achieves transformation of stale as well as future data to be web-enabled and easily available for analytics in healthcare systems.
Objectives: The objective of this study was to investigate the relationship between the level of Electronic Medical Record (EMR) system adoption and healthcare information technology (IT) infrastructure. Methods: Both survey and various healthcare administrative datasets in Korea were used. The survey was conducted during the period from June 13 to September 25, 2017. The chief information officers of hospitals were respondents. Among them, 257 general hospitals and 273 small hospitals were analyzed. A logistic regression analysis was conducted using the SAS program. Results: The odds of having full EMR systems in general hospitals statistically significantly increased as the number of IT department staff members increased (odds ratio [OR] = 1.058, confidence interval [CI], 1.003-1.115; p = 0.038). The odds of having full EMR systems was significantly higher for small hospitals that had an IT department than those of small hospitals with no IT department (OR = 1.325; CI, 1.150-1.525; p < 0.001). Full EMR system adoption had a positive relationship with IT infrastructure in both general hospitals and small hospitals, which was statistically significant in small hospitals. The odds of having full EMR systems for small hospitals increased as IT infrastructure increased after controlling the covariates (OR = 1.527; CI, 1.317-4.135; p = 0.004). Conclusions: This study verified that full EMR adoption was closely associated with IT infrastructure, such as organizational structure, human resources, and various IT subsystems. This finding suggests that political support related to these areas is indeed necessary for the fast dispersion of EMR systems into the healthcare industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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