Computer model for heat stress prediction during physical activity

Yermakova, Irena; Nikolaienko, Anastasiia; Tadeieva, Julia; Bogatonkova, Alla; Solopchuk, Yuliia; Gandhi, O.P.

doi:10.1109/elnano50318.2020.9088846

Cited by 2 publications

(1 citation statement)

References 3 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Актуальними засобами орієнтованої на особу медицини є створювані комбіновані інформаційно-комп'ютерні системи, які надають можливість пацієнтам самостійно контролювати життєво важливі показники власного здоров'я, а лікарям -відстежувати стан здоров'я пацієнтів у режимі віддаленого доступу та аналізувати результати спостереження за допомогою спеціальних мобільних застосунків для своєчасного та ефективного корегування лікувальних та профілактичних заходів [6].…”

Section: âñòóïunclassified

M-Health Technology for the Forecast of the Human Condition in Extreme Environmental Conditions

Yermakova¹,

Bogatonkova²,

Nikolaienko³

et al. 2021

Kibern. vyčisl. teh.

View full text Add to dashboard Cite

До засобів мобільної медицини (m-health), які стрімко розвивається, належать мобільні телефони, пристрої спостереження за пацієнтами, персональні цифрові помічники та інші бездротові пристрої для відстеження певних даних, наприклад, рівня фізичної підготовки, частоти пульсу, дозування ліків , циклів сну тощо. Це допомагає пацієнтам контролювати своє здоров'я, що важливо через нестачу медичних працівників. Пристрої та застосунки допомагають надавачам медичних послуг дистанційно збирати дані про пацієнтів. Актуальним засобом орієнтованої на особу медицини є створювані комбіновані інформаційно-комп'ютерні системи, які надають можливість пацієнтам самостійно контролювати життєво важливі показники власного здоров'я, а лікарям -відстежувати стан здоров'я пацієнтів за віддаленого доступу та аналізувати результати спостереження за допомоги мобільних застосунків для своєчасного та ефективного корегування лікувальних і профілактичних заходів.Метою роботи є розроблення m-health технології для оцінювання ризику погіршення здоров'я людини в екстремальних умовах середовища. Для цього розроблено комп'ютерний модуль визначення впливу навколишнього середовища на тепловий стан людини.Результати. Розроблено m-health технологію для прогнозу стану людини в екстремальних умовах середовища, основу якої становить комплекс математичних моделей терморегуляції людини, який дає можливість визначити низку важливих фізіологічних параметрів. Технологія враховує понад 490 показників людини та середовища, серед яких: антропометричні дані, анатомічні параметри, біофізичні харак-

show abstract

Section: âñòóïunclassified

M-Health Technology for the Forecast of the Human Condition in Extreme Environmental Conditions

Yermakova¹,

Bogatonkova²,

Nikolaienko³

et al. 2021

Kibern. vyčisl. teh.

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Fitness Tracker Data Analytics

Bychkov,

Gezerdava,

Dukhnovska

et al. 2024

Control syst. comput.

View full text Add to dashboard Cite

The health status of patients is recorded in various sources, such as medical records, portable devices (smart watches, fitness trackers, etc.), forming a characteristic current health status of patients. The goal of the study was the development of medical card software for the analysis of data from fitness bracelets. This will provide an opportunity to collect data for further use of cluster analysis and improvement of the functionality and accuracy of medical monitoring. The object of the study is the use of linear regression to analyze and predict heart rate based on data collected using fitness bracelets. In order to solve this problem, an information system was developed that uses linear regression to analyze the effect of parameters such as Very Active Distance, Fairly Active Minutes, and Calories on the heart rate (Value). Training and validation were performed on data from fitness bracelets. The results confirm the effectiveness of linear regression in predicting heart rate based on the parameters of fitness bracelets. The accuracy of the model was compared under the conditions of aggregation and without it, which allows us to draw conclusions about the optimal conditions for using linear regression for the analysis of fitness data. The study proves the adequacy of the obtained results according to the Student’s criterion. The calculated Student’s t test is 1.31, with the critical test ¾ 2.62. Which proves the adequacy of the developed model. The results of the study confirm that the linear regression model is an effective tool for individual monitoring and optimization of physical activity based on data from fitness bracelets. It is worth considering that the use of linear regression has its limitations and is not always the best choice for complex nonlinear dependencies. In such cases, other machine learning methods may need to be considered.

show abstract

Computer model for heat stress prediction during physical activity

Cited by 2 publications

References 3 publications

M-Health Technology for the Forecast of the Human Condition in Extreme Environmental Conditions

M-Health Technology for the Forecast of the Human Condition in Extreme Environmental Conditions

Fitness Tracker Data Analytics

Contact Info

Product

Resources

About