STEPSTONE is a joint industry-university project to create open source technology that would enable the scalable, "friction-free" integration of device-based healthcare solutions into enterprise systems using a Service Oriented Architecture (SOA). Specifically, STEPSTONE defines a first proposal to a Service Oriented Device Architecture (SODA) framework, and provides for initial reference implementations. STEPSTONE also intends to encourage a broad community effort to further develop the framework and its implementations. In this paper, we present SODA, along with two implementation proposals of SODA's device integration. We demonstrate the ease by which SODA was used to develop an end-to-end personal healthcare monitoring system. We also demonstrate the ease by which the STEPSTONE system was extended by other participants - Washington State University - to include additional devices and end user interfaces. We show clearly how SODA and therefore SODA devices make integration almost automatic, replicable, and scalable. This allows telehealth system developers to focus their energy and attention on the system functionality and other important issues, such as usability, privacy, persuasion and outcome assessment studies.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.4
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pp.575-580
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2018
This paper discusses system for real-time monitoring of patient waiting time in hospitals based on open-source platform. It is necessary to make use of open-source projects to develop a high-performance stream processing system, which analyzes and processes stream data in real time, with less cost. The Hadoop ecosystem is a well-known big data processing platform consisting of numerous open-source subprojects. This paper first defines several requirements for the monitoring system, and selects a few projects from the Hadoop ecosystem that are suited to meet the requirements. Then, the paper proposes system architecture and a detailed module design using Apache Spark, Apache Kafka, and so on. The proposed system can reduce development costs by using open-source projects and by acquiring data from legacy hospital information system. High-performance and fault-tolerance of the system can also be achieved through distributed processing.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.1
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pp.34-39
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2018
Along with the development of ICT technology, wearable devices of various sizes and shapes have been developed. In addition, performance and specifications are rebuilt with IOT fusion products so that they can connect with the current smartphone. This is one of the general-purpose technologies of the 4th industrial revolution, which is spot-lighted with technology that changes the quality and environment of our lives. Along with this, as new technology products combining health care technology increases, various functions are provided to users who need it. Wearable technology is ongoing trend of technology development. It also sells products developed as products in the form of smart watches. At present, various related products are made in various ways, and it is recommended to use the Arduino processor in accordance with the application. In this study, we developed wearable physical activity monitoring system using open source hardware based TinyDuino. TinyDuino is an ultra-compact Arduino compatible board made on the basis of Atmega process Board, and it can be programmed in open source integrated development environment(named Sketch). The physical activity monitoring system of the welfare body can be said to be a great advantage, as a smart u-Healthcare system that can perform daily health management.
The Journal of Korean Society for School & Community Health Education
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v.11
no.1
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pp.67-78
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2010
Background & Objectives: Current trend is that funding agencies require investigators to share their data with others. However, there is limited guidance how to access and utilize the shared data. We sought to determine what common data sharing practices in U.S.A. are, what data-related to adolescent health are freely available, and how we deal with the large dataset adopting the complex study design. Methods: The study included only research data-related to adolescent health which was collected in USA and unlimitedly accessible through the internet. Only the raw data, not aggregated, was considered for the study. Major keywords for web search were "adolescent", "children", "health", and "school". Results: Current approaches for public health data sharing lacked of common standards and varied largely due to the data's complex nature, large size, local expertise and internal procedures. Some common data sharing practices are unlimited access, formal screened access, restricted access, and informal exclusive access. The Inter-University Consortium for Political and Social Research and the Center for Disease Control and Prevention were the best data depository. "Data on the net" was search engine for the website providing data freely available. Six datasets related to adolescent health freely available were identified. The importance and methods of incorporating complex research design into analysis was discussed. Conclusion: There have been various attempts to standardize process for open access and open data using the information technology concept. However, it may not be easy for researchers to adapt themselves to this high technology. Therefore, guidance provided by this study may help researchers enhance the accessibility to and the utilization of the open source data.
With the evolution and development of many kinds of healthcare devices and techniques, u-health standards have emerged as a major issue. Yet, most legacy medical devices and systems are still being used without deployment of the standards. Therefore, it is required to support backward compatibility for u-health standard-compliant systems to communicate with legacy non-standard medical and healthcare devices. This paper proposes a new scheme to support backward compatibility of IEEE 11073 system by adding a codec module to IEEE 11073 agent. The codec converts data sent by non-standard health devices to IEEE 11073 MDER data. Plus, we implemented the proposed IEEE 11073 agent with an Intel Edison board which is one of popular open source H/W platforms. The IEEE 11073 manager of the proposed system can monitor and control legacy non-standard devices through the proposed agent system. In our experimental results, we examined the proposed system can support interoperability between u-health standard and non-standard devices and contribute to the growth and expansion of u-health services.
Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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v.35
no.7
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pp.9-25
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2017
In this paper, we surveyed state-of-the-art health and wellness platforms. The motivation of this paper is to review the state-of-the-art health and wellness platforms and their maturity with respect to adoption of latest enabling technologies. The is review is classified into four categories: healthcare systems, AI-assisted healthcare, wellness platforms, and open source health and wellness initiatives. From this comprehensive review, it can be stated that the contemporary healthcare systems are well-adopting wellness due to the concentration shift towards prevention. Thus, the gap between health and wellness is slowly yet carefully entering gray area. Where both the domains can freely invoke each other's services, and supporting enabling technologies. Furthermore, the biomedical researchers and physicians are no longer carrying the myopic views of trusting their knowledge for diagnosis. AI-assisted technologies based on machine learning and big data are influencing today's prognosis with trust and confidence.
Recently, research on behavior analysis tracking human posture and movement has been actively conducted. In particular, OpenPose, an open-source software developed by CMU in 2017, is a representative method for estimating human appearance and behavior. OpenPose can detect and estimate various body parts of a person, such as height, face, and hands in real-time, making it applicable to various fields such as smart healthcare, exercise training, security systems, and medical fields. In this paper, we propose a method for classifying four exercise movements - Squat, Walk, Wave, and Fall-down - which are most commonly performed by users in the gym, using OpenPose-based deep learning models, DNN and CNN. The training data is collected by capturing the user's movements through recorded videos and real-time camera captures. The collected dataset undergoes preprocessing using OpenPose. The preprocessed dataset is then used to train the proposed DNN and CNN models for exercise movement classification. The performance errors of the proposed models are evaluated using MSE, RMSE, and MAE. The performance evaluation results showed that the proposed DNN model outperformed the proposed CNN model.
Lama Alfaify;Nujud Alnajem;Haya Alanzi;Rawan Almutiri;Areej Alotaibi;Nourah Alhazri;Awatif Alqahtani
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.7
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pp.219-230
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2023
Wireless Body Area Networks (WBANs) have made it easier for healthcare workers and patients to monitor patients' status continuously in real time. WBANs have complex and diverse network structures; thus, management and control can be challenging. Therefore, considering emerging Software-defined networks (SDN) with WBANs is a promising technology since SDN implements a new network management and design approach. The SDN concept is used in this study to create more adaptable and dynamic network architectures for WBANs. The study focuses on comparing the performance of two SDN controllers, POX and Ryu, using Mininet, an open-source simulation tool, to construct network topologies. The performance of the controllers is evaluated based on bandwidth, throughput, and round-trip time metrics for networks using an OpenFlow switch with sixteen nodes and a controller for each topology. The study finds that the choice of network controller can significantly impact network performance and suggests that monitoring network performance indicators is crucial for optimizing network performance. The project provides valuable insights into the performance of SDN-based WBANs using POX and Ryu controllers and highlights the importance of selecting the appropriate network controller for a given network architecture.
Federated learning is a learning method capable of performing model learning without transmitting learning data. The IoT or healthcare field is sensitive to information leakage as it deals with users' personal information, so a lot of attention should be paid to system design, but when using federated-learning, data does not move from devices where data is collected. Accordingly, many federated-learning implementations have been developed, but detailed research on system design for the development and operation of systems using federated learning is insufficient. This study shows that measures for the life cycle, code version management, model serving, and device monitoring of federated learning are needed to be applied to actual projects and distributed to IoT devices, and we propose a design for a development environment that complements these points. The system proposed in this paper considered uninterrupted model-serving and includes source code and model version management, device state monitoring, and server-client learning schedule management.
Purpose: Research carried out with gynecologic cancer patients using CAM was reviewed to provide a source for discussing which CAM method is used for which purpose, patients' perceptions on the effects/side effects occurred during/after using CAM and their sources of information regarding CAM. Materials and Methods: This literature review was carried out for the period between January 2000 and March 2015 using Scopus, Dynamed, Med-Line, Science Dırect, Ulakbim, Research Starters, Ebscohost, Cinahl Complete, Academic Onefile, Directory of Open Access Journals, BMJ Online Journals (2007-2009), Ovid, Oxford Journal, Proquest Hospital Collection, Springer-Kluwer Link, Taylor & Francis, Up To Date, Web Of Science (Citation Index), Wiley Cochrane-Evidence Base, Wiley Online Library, and Pub-Med search databases with "complementary and alternative medicine, gynecologic cancer" as keywords. After searching through these results, a total of 12 full length papers in English were included. Results: CAM use in gynecologic cancer patients was discussed in 8 studies and CAM use in breast and gynecologic cancer patients in 4. It was determined that the frequency of CAM use varies between 40.3% and 94.7%. As the CAM method, herbal medicines, vitamins/minerals were used most frequently in 8 of the studies. When the reasons why gynecologic cancer patients use CAM are examined, it is determined that they generally use to strengthen the immune system, reduce the side effects of cancer treatment and for physical and psychological relaxation. In this review, most of the gynecologic cancer patients perceived use of CAM as beneficial. Conclusions: In order that the patients obtain adequate reliable information about CAM and avoid practices which may harm the efficiency of medical treatment, it is recommended that "Healthcare Professionals" develop a common language.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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