No/VOL: 04/2023 Page no. 155
Authors: Nur Azmi , Nor Septiadi , Frank Delbressine :
Title: Analiza wydajności urządzenia do wykrywania sinicy opartego na IoT w szkoleniu medycznym
Abstract: Sinica to niebieskie zabarwienie wokół ust i warg. Ponieważ sinica jest objawem potencjalnie poważnej i zagrażającej życiu choroby, takiej jak niewydolność serca, kluczowe znaczenie ma wczesne, szybkie i dokładne rozpoznanie sinicy. Rozpoznanie sinicy u noworodka jest dość trudne, ponieważ kolor jest postrzegany subiektywnie przez nowych stażystów medycznych. Na kolor sinicy mogą wpływać warunki oświetlenia, kolorowe przedmioty wokół dziecka, percepcja wzrokowa i stan oczu obserwatora. Dlatego ten projekt ma na celu opracowanie opartego na IoT urządzenia do wykrywania sinicy do oceny noworodków w zastosowaniach szkolenia medycznego, które ma na celu wykrywanie i ocenę prawidłowych wartości koloru sinicy. Proponowany system jest połączeniem rozwoju sprzętu i oprogramowania i został zintegrowany z aplikacjami IoT do monitorowania i analizy danych. Informacje zwrotne od użytkowników są zbierane w celu poznania ich oczekiwań i wymagań projektowych. Kolejnym rozwiązaniem projektowym jest budowa prototypu, która bazuje na preferencjach użytkownika z przeprowadzonego badania rynku. Podsumowując, błąd koloru, porównanie próbki koloru między rzeczywistym i zmierzonym kolorem oraz status danych, czy sinica, czy nie sinica zostały przeanalizowane za pomocą opracowanego urządzenia do sinicy.
Key words: sinica, IOT, badania medyczne