As telecommunications technology progresses, telehealth frameworks are becoming more widely adopted in the context of long-term care (LTC) for older adults, both in care facilities and in homes. Today, robots could assist healthcare workers when they provide care to elderly patients, who constitute a particularly vulnerable population during the COVID-19 pandemic. Previous work on user-centered design of assistive technologies in LTC facilities for seniors has identified positive impacts. The need to deal with the effects of the COVID-19 pandemic emphasizes the benefits of this approach, but also highlights some new challenges for which robots could be interesting solutions to be deployed in LTC facilities. This requires customization of telecommunication and audio/video/data processing to address specific clinical requirements and needs. This paper presents OpenTera, an open source telehealth framework, aiming to facilitate prototyping of such solutions by software and robotic designers. Designed as a microservice-oriented platform, OpenTera is an end-to-end solution that employs a series of independent modules for tasks such as data and session management, telehealth, daily assistive tasks/actions, together with smart devices and environments, all connected through the framework. After explaining the framework, we illustrate how OpenTera can be used to implement robotic solutions for different applications identified in LTC facilities and homes, and we describe how we plan to validate them through field trials.


翻译:随着电信技术的进步,远程保健框架在护理设施和家中为老年人提供长期护理(LTC)的背景下日益被广泛采用。今天,机器人可以协助保健工作者在护理老年人时提供护理,这些老人在COVID-19大流行期间构成特别脆弱的人群。以前关于以用户为中心的设计远程技术合作设施中老年人辅助技术的工作已经确定了积极影响。处理COVID-19大流行影响的必要性强调了这一方法的好处,但也突出了一些新的挑战,对于这些挑战,机器人可以成为可在LTC设施中部署的令人感兴趣的解决办法。这需要定制电信和视听/视频/数据处理,以满足具体的临床需要和需要。本文介绍了OpenTera,这是一个开放源远程保健框架,目的是便利软件和机器人设计师对此类解决方案进行原型设计。OpenTera是一个面向微观服务的平台。OpenTera是一个端对端到端解决方案的解决办法,在数据和会议管理、远程保健、日常辅助任务/行动等任务中可以采用一系列独立的模块。这需要定制电信和视听/视频/数据处理,同时说明智能设备与环境如何通过软件和机器人设计框架来实施。我们所确定的各种应用。

0
下载
关闭预览

相关内容

深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
20+阅读 · 2020年6月8日
Arxiv
6+阅读 · 2018年12月10日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员