Monitoring ist ein Prozess der kontinuierlichen Datenerfassung und Echtzeitanalyse. Es kann die Beurteilung des aktuellen Zustands, die Optimierung von Gesch ftsprozessen, die Erkennung kritischer Situationen und neuer M glichkeiten verbessern und bei Entscheidungsfindung und Planung helfen. Traditionelles Gesundheitsmonitoring und entsprechende Dienstleistungen werden in der Regel in Krankenh usern oder medizinischen Zentren angeboten. Die Messung der Vitalparameter von Patienten erfolgt dabei mit herk mmlichen Messmethoden. Dies ist kostspielig, ineffizient und f r Patienten, die regelm ige Kontrollen ben tigen, unbequem. Daher werden relevante Probleme des Gesundheitsmonitorings behandelt. Diese Arbeit untersucht ein Ambient Intelligence (AmI)-gest tztes Gesundheitsmonitoringmodell. Der Datensatz wurde durch Simulation tragbarer Sensoren von Patienten aus der Umgebung der Baraha Medical City in Shambat, Nord-Khartum, Sudan, erstellt. In diesem Zusammenhang haben wir ein vorgeschlagenes integriertes AmI-Gesundheitsmonitoring-Architektur-Framework definiert und entwickelt. Die Forschung folgte einem wissenschaftlich-wissenschaftlichen Forschungsansatz und nutzte spezifische Methoden, darunter Literaturrecherche, qualitative Datenanalyse und Data-Mining-Techniken (DM).
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