Erkennung von Herzrhythmusstörungen mit IoT und maschinellem Lernen: Herz-Kreislauf-Erkrankungen gehören weltweit zu den häufigsten Todesursachen
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Herkömmliche EKG-Überwachungssysteme werden meist in Krankenhäusern eingesetzt und erfordern, dass die Patienten unter klinischer Aufsicht stehen. Diese Systeme sind oft teuer, sperrig und für die kontinuierliche Echtzeitüberwachung im Alltag ungeeignet. Um diese Einschränkungen zu überwinden, integriert das vorgeschlagene System die Technologie des Internets der Dinge (IoT), tragbare EKG-Sensoren, Cloud-Computing und Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), um ein intelligentes Herzüberwachungs- und Arrhythmie-Erkennungssystem zu schaffen.
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Herkömmliche EKG-Überwachungssysteme werden meist in Krankenhäusern eingesetzt und erfordern, dass die Patienten unter klinischer Aufsicht stehen. Diese Systeme sind oft teuer, sperrig und für die kontinuierliche Echtzeitüberwachung im Alltag ungeeignet. Um diese Einschränkungen zu überwinden, integriert das vorgeschlagene System die Technologie des Internets der Dinge (IoT), tragbare EKG-Sensoren, Cloud-Computing und Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), um ein intelligentes Herzüberwachungs- und Arrhythmie-Erkennungssystem zu schaffen.
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