Resumen

Dormir bien es importante para mejorar la salud física. Los patrones de sueño irregulares pueden indicar la presencia de una enfermedad que provoque una depresión crónica, lo que hace que la evaluación del ciclo del sueño sea obligatoria para tener un cuerpo y una mente sanos. En el ámbito de la globalización, junto con el aumento de las instalaciones, se han sondeado otros retos para proporcionar instalaciones sanitarias de calidad con el uso de instrumentos económicos y tecnología. El desarrollo de la tecnología del Internet de las Cosas (IoT) pretende los preámbulos para construir un sistema consistente y rentable para monitorizar la calidad del sueño de los pacientes. Existen varios sistemas para este fin; sin embargo, dichos sistemas son muy costosos y difíciles de implementar. Para superar este problema, este estudio sugiere un sistema inventivo para monitorizar y analizar los patrones de sueño utilizando parámetros ambientales. El sistema propuesto es lo suficientemente eficaz como para monitorizar de forma eficiente el sueño del paciente utilizando sensores comerciales y predecir los resultados utilizando la capacidad inteligente del modelo de bosque aleatorio. El bioestado del paciente, incluyendo el movimiento físico del cuerpo, los latidos del corazón, el nivel de SPO2 (saturación de oxígeno en la sangre para el correcto funcionamiento del cuerpo) y los patrones de ronquido, podrían medirse a través de este sistema, en el que los datos registrados se transmiten al sistema informático en un entorno en tiempo real. Este sistema consta de dos partes. Una parte consiste en analizar el comportamiento de los datos utilizando la técnica inteligente del modelo de bosque aleatorio y reglas de decisión en un entorno en tiempo real. Este análisis en tiempo real notifica al cuidador la situación del paciente. En la segunda parte, se realiza un procesamiento de datos por lotes que permite el análisis detallado de los datos mediante métodos estadísticos para obtener el estado general del paciente en un intervalo de tiempo determinado. Mediante el sistema propuesto, podemos medir fácilmente los patrones de sueño de los pacientes y proporcionarles un mejor tratamiento utilizando este sistema sencillo y rentable. El resultado de la investigación realizada muestra que la técnica propuesta proporciona un 95 de precisión. Los datos de sueño del paciente se utilizan para probar este método a través de la validación de los resultados manuales, lo que proporciona la tasa de error mínima. Este estudio destaca la implementación de un sistema de monitorización de la calidad del sueño inteligente e inteligente utilizando IoT en un número variante de personas con una tasa de gasto mínima.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:paciente, modelo random forest, sistema, datos, sistema eficaz, patrones de sueño, entorno temporal, centros sanitarios de calidad, sistema inteligente de control de la calidad del sueño, patrones de sueño irregulares
• Keywords:patient, random forest model, system, data, effective system, sleep patterns, time environment, quality health care facilities, smart sleep quality monitoring system, irregular sleep patterns