27、工程4.0在住院患者中的应用

工程4.0在住院患者中的应用

1. 前提

工程4.0在医疗保健领域有着诸多积极贡献,且不会干扰医生的“护理活动”。本文所提及的系统基于作者设计的外围设备,有以下两种版本:
- 有线(以太网)或无线(Wi - Fi/蓝牙5.0)版本,通常提供给医院、医疗和外科门诊、手术室恢复室以及养老院。
- 遥测(GSM、GPRS)版本,提供给家庭护理的医疗保健机构。

该系统能够监测并在出现异常时通知监控人员,及时干预可避免关键情况以及相关的经济、刑事和形象后果。设计时特别关注了可靠性和成本,旨在让更多患者受益。

2. 引言

作者在与医院、养老院等机构接触超15年的过程中,发现了一些严重问题。长期卧床患者易出现痛苦的褥疮,治疗痛苦且费用高昂;无人监管时,患者翻越防护栏离床可能导致严重骨折和出血;长期卧床的老年患者无故走动也存在风险。而24小时监管成本过高,因此作者借助工程4.0技术,设计了能感知湿床、静卧和翻越动作的系统。该系统经试点项目测试并扩展后,获得了工作人员的好评,为患者带来更多安全,减轻了工作人员的责任和机构的成本。

3. 文献综述

通过在Scopus、WOS和Google Scholar上的研究,最初找到超82,700篇关于床位管理的论文,但“床位管理”关键词应用广泛。经过筛选,聚焦到与医疗保健相关的28,608篇,进一步聚焦住院相关的8,856篇,最后与实际研究主题相关且涉及技术设备的有326篇,其中仅46篇与传感器应用于床位有关。

目前文献对传感器在医疗床位上的应用研究较少,且现有文献虽重视卧床患者的监测,但指出工作人员往往不足。随着人口老龄化,预计到2060年欧洲30%的

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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