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Digital and Strategic Innovation for Alpine Health Tourism
This open access book presents a set of practical tools and collaborative solutions in multi-disciplinary settings to foster the Alpine Space health tourism industry’s innovation and competitiveness. The proposed solutions emerge as the result of the synergy among health, environment, tourism, digital, policy and strategy professionals. The approach underlines the pivotal role of a sustainable and ecomedical use of Alpine natural resources for health tourism destinations, and highlights the need of integrating aspects of natural resources’ healing effects, a shared knowledge of Alpine assets through digital solutions, and frames strategic approaches for the long-term development of the sector. The volume exploits the results of the three-years long EU research project HEALPS 2, which involved several stakeholders from the health tourism, healthcare and sustainable tourism industries. This book is relevant for health tourism destinations and facilities (hotels, clinics, wellness and spa companies), regional and local authorities (policy makers), business support organizations, researchers involved in digital healthcare and geoinformatics
Digital and Strategic Innovation for Alpine Health Tourism
This open access book presents a set of practical tools and collaborative solutions in multi-disciplinary settings to foster the Alpine Space health tourism industry’s innovation and competitiveness. The proposed solutions emerge as the result of the synergy among health, environment, tourism, digital, policy and strategy professionals. The approach underlines the pivotal role of a sustainable and ecomedical use of Alpine natural resources for health tourism destinations, and highlights the need of integrating aspects of natural resources’ healing effects, a shared knowledge of Alpine assets through digital solutions, and frames strategic approaches for the long-term development of the sector.
The volume exploits the results of the three-years long EU research project HEALPS 2, which involved several stakeholders from the health tourism, healthcare and sustainable tourism industries. This book is relevant for health tourism destinations and facilities (hotels, clinics, wellness and spa companies), regional and local authorities (policy makers), business support organizations, researchers involved in digital healthcare and geoinformatics
Digital and Strategic Innovation for Alpine Health Tourism
This open access book presents a set of practical tools and collaborative solutions in multi-disciplinary settings to foster the Alpine Space health tourism industry’s innovation and competitiveness. The proposed solutions emerge as the result of the synergy among health, environment, tourism, digital, policy and strategy professionals. The approach underlines the pivotal role of a sustainable and ecomedical use of Alpine natural resources for health tourism destinations, and highlights the need of integrating aspects of natural resources’ healing effects, a shared knowledge of Alpine assets through digital solutions, and frames strategic approaches for the long-term development of the sector. The volume exploits the results of the three-years long EU research project HEALPS 2, which involved several stakeholders from the health tourism, healthcare and sustainable tourism industries. This book is relevant for health tourism destinations and facilities (hotels, clinics, wellness and spa companies), regional and local authorities (policy makers), business support organizations, researchers involved in digital healthcare and geoinformatics
An ontology for formal representation of medication adherence-related knowledge : case study in breast cancer
Indiana University-Purdue University Indianapolis (IUPUI)Medication non-adherence is a major healthcare problem that negatively impacts
the health and productivity of individuals and society as a whole. Reasons for medication
non-adherence are multi-faced, with no clear-cut solution. Adherence to medication
remains a difficult area to study, due to inconsistencies in representing medicationadherence
behavior data that poses a challenge to humans and today’s computer
technology related to interpreting and synthesizing such complex information.
Developing a consistent conceptual framework to medication adherence is needed to
facilitate domain understanding, sharing, and communicating, as well as enabling
researchers to formally compare the findings of studies in systematic reviews.
The goal of this research is to create a common language that bridges human and
computer technology by developing a controlled structured vocabulary of medication
adherence behavior—“Medication Adherence Behavior Ontology” (MAB-Ontology)
using breast cancer as a case study to inform and evaluate the proposed ontology and
demonstrating its application to real-world situation. The intention is for MAB-Ontology
to be developed against the background of a philosophical analysis of terms, such as
belief, and desire to be human, computer-understandable, and interoperable with other
systems that support scientific research.
The design process for MAB-Ontology carried out using the METHONTOLOGY
method incorporated with the Basic Formal Ontology (BFO) principles of best practice.
This approach introduces a novel knowledge acquisition step that guides capturing medication-adherence-related data from different knowledge sources, including
adherence assessment, adherence determinants, adherence theories, adherence
taxonomies, and tacit knowledge source types. These sources were analyzed using a
systematic approach that involved some questions applied to all source types to guide
data extraction and inform domain conceptualization. A set of intermediate
representations involving tables and graphs was used to allow for domain evaluation
before implementation. The resulting ontology included 629 classes, 529 individuals, 51
object property, and 2 data property.
The intermediate representation was formalized into OWL using Protégé. The
MAB-Ontology was evaluated through competency questions, use-case scenario, face
validity and was found to satisfy the requirement specification. This study provides a
unified method for developing a computerized-based adherence model that can be
applied among various disease groups and different drug categories
Performance Evaluation of Smart Decision Support Systems on Healthcare
Medical activity requires responsibility not only from clinical knowledge and skill but
also on the management of an enormous amount of information related to patient care. It is
through proper treatment of information that experts can consistently build a healthy wellness
policy. The primary objective for the development of decision support systems (DSSs) is
to provide information to specialists when and where they are needed. These systems provide
information, models, and data manipulation tools to help experts make better decisions in a
variety of situations.
Most of the challenges that smart DSSs face come from the great difficulty of dealing
with large volumes of information, which is continuously generated by the most diverse types
of devices and equipment, requiring high computational resources. This situation makes this
type of system susceptible to not recovering information quickly for the decision making. As a
result of this adversity, the information quality and the provision of an infrastructure capable
of promoting the integration and articulation among different health information systems (HIS)
become promising research topics in the field of electronic health (e-health) and that, for this
same reason, are addressed in this research. The work described in this thesis is motivated
by the need to propose novel approaches to deal with problems inherent to the acquisition,
cleaning, integration, and aggregation of data obtained from different sources in e-health environments,
as well as their analysis.
To ensure the success of data integration and analysis in e-health environments, it
is essential that machine-learning (ML) algorithms ensure system reliability. However, in this
type of environment, it is not possible to guarantee a reliable scenario. This scenario makes
intelligent SAD susceptible to predictive failures, which severely compromise overall system
performance. On the other hand, systems can have their performance compromised due to the
overload of information they can support.
To solve some of these problems, this thesis presents several proposals and studies
on the impact of ML algorithms in the monitoring and management of hypertensive disorders
related to pregnancy of risk. The primary goals of the proposals presented in this thesis are
to improve the overall performance of health information systems. In particular, ML-based
methods are exploited to improve the prediction accuracy and optimize the use of monitoring
device resources. It was demonstrated that the use of this type of strategy and methodology
contributes to a significant increase in the performance of smart DSSs, not only concerning precision
but also in the computational cost reduction used in the classification process.
The observed results seek to contribute to the advance of state of the art in methods
and strategies based on AI that aim to surpass some challenges that emerge from the integration
and performance of the smart DSSs. With the use of algorithms based on AI, it is possible to
quickly and automatically analyze a larger volume of complex data and focus on more accurate
results, providing high-value predictions for a better decision making in real time and without
human intervention.A atividade médica requer responsabilidade não apenas com base no conhecimento
e na habilidade clínica, mas também na gestão de uma enorme quantidade de informações
relacionadas ao atendimento ao paciente. É através do tratamento adequado das informações
que os especialistas podem consistentemente construir uma política saudável de bem-estar. O
principal objetivo para o desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão (SAD) é fornecer informações
aos especialistas onde e quando são necessárias. Esses sistemas fornecem informações,
modelos e ferramentas de manipulação de dados para ajudar os especialistas a tomar melhores
decisões em diversas situações.
A maioria dos desafios que os SAD inteligentes enfrentam advêm da grande dificuldade
de lidar com grandes volumes de dados, que é gerada constantemente pelos mais diversos
tipos de dispositivos e equipamentos, exigindo elevados recursos computacionais. Essa situação
torna este tipo de sistemas suscetível a não recuperar a informação rapidamente para a
tomada de decisão. Como resultado dessa adversidade, a qualidade da informação e a provisão
de uma infraestrutura capaz de promover a integração e a articulação entre diferentes sistemas
de informação em saúde (SIS) tornam-se promissores tópicos de pesquisa no campo da saúde
eletrônica (e-saúde) e que, por essa mesma razão, são abordadas nesta investigação. O trabalho
descrito nesta tese é motivado pela necessidade de propor novas abordagens para lidar
com os problemas inerentes à aquisição, limpeza, integração e agregação de dados obtidos de
diferentes fontes em ambientes de e-saúde, bem como sua análise.
Para garantir o sucesso da integração e análise de dados em ambientes e-saúde é
importante que os algoritmos baseados em aprendizagem de máquina (AM) garantam a confiabilidade
do sistema. No entanto, neste tipo de ambiente, não é possível garantir um cenário
totalmente confiável. Esse cenário torna os SAD inteligentes suscetíveis à presença de falhas
de predição que comprometem seriamente o desempenho geral do sistema. Por outro lado, os
sistemas podem ter seu desempenho comprometido devido à sobrecarga de informações que
podem suportar.
Para tentar resolver alguns destes problemas, esta tese apresenta várias propostas e
estudos sobre o impacto de algoritmos de AM na monitoria e gestão de transtornos hipertensivos
relacionados com a gravidez (gestação) de risco. O objetivo das propostas apresentadas nesta
tese é melhorar o desempenho global de sistemas de informação em saúde. Em particular, os
métodos baseados em AM são explorados para melhorar a precisão da predição e otimizar o
uso dos recursos dos dispositivos de monitorização. Ficou demonstrado que o uso deste tipo
de estratégia e metodologia contribui para um aumento significativo do desempenho dos SAD
inteligentes, não só em termos de precisão, mas também na diminuição do custo computacional
utilizado no processo de classificação.
Os resultados observados buscam contribuir para o avanço do estado da arte em métodos
e estratégias baseadas em inteligência artificial que visam ultrapassar alguns desafios que
advêm da integração e desempenho dos SAD inteligentes. Como o uso de algoritmos baseados
em inteligência artificial é possível analisar de forma rápida e automática um volume maior de
dados complexos e focar em resultados mais precisos, fornecendo previsões de alto valor para uma melhor tomada de decisão em tempo real e sem intervenção humana
Essays on European penology: socio-political and spatial dimensions of its making
Una grande quantità di ricerche si concentra sull'Europa e le sue interazioni con altri spazi attraverso l'esame delle politiche dell'Unione Europea. Coloro che hanno creato e contribuito alla letteratura sull'Europa come potere normativo mettono un'enfasi speciale sull'Unione Europea e sul suo significato, trascurando la cooperazione normativa tra questa organizzazione e il Consiglio d'Europa. Basandosi sull'argomento delle due Europe, questa tesi cerca di andare oltre la concettualizzazione iniziale esclusiva dell'Europa politica.
Concentrandosi su un fenomeno relativamente nuovo - la penologia europea, un costrutto giuridico-politico con una complessa architettura normativa e istituzionale - la presente ricerca propone uno sguardo nuovo al dibattito sulla produzione e diffusione delle norme, esaminando le interazioni tra entità internazionali, europee e nazionali.
Avendo in mente le istituzioni e le loro caratteristiche specifiche che partecipano alla creazione del sistema penologico europeo (per esempio, consultivo, di controllo, preventivo, giudiziario), la tesi con i suoi quattro saggi indipendenti esplora diverse dimensioni della penologia europea.
In primo luogo, per andare oltre le interpretazioni semplicistiche degli studi sulle norme in cui le istituzioni europee sviluppano valori/norme per poi diffonderli su specifici territori di interesse, la presente tesi problematizza questa questione contestualizzando la partecipazione del Caucaso del Sud nella costruzione delle norme penologiche europee. Per fare ciò, viene dato un breve resoconto della creazione/sviluppo delle norme all'interno di una particolare istituzione - la Corte Europea dei Diritti dell'Uomo.
Inoltre, per comprendere la base di conoscenza stessa, la tesi si rivolge al gergo della penologia europea. Un'indagine corpus linguistica delle pratiche discorsive istituzionali rivela la specificità di questo sistema di conoscenza e rivela una forte presenza del discorso sui diritti umani fortemente incorporato e inquadrato dalla Convenzione Europea dei Diritti Umani.
Per localizzare la penologia europea all'interno delle tendenze moderne della giustizia attuariale dove la strategia riabilitativa delle prigioni è venuta meno di fronte alle correnti neoliberali del managerialismo, la tesi conduce un'analisi diacronica del cambiamento semantico nella penologia europea. Nel fare ciò, cerca di localizzare i cambiamenti semantici che avvengono nel gergo penologico. La ricerca rivela tre dimensioni: (i) perseveranza del discorso sui diritti umani, (ii) processo di apprendimento dalle controparti globali, e (iii) un lento passaggio da una penologia incentrata sul benessere a una mentalità ossessionata dal rischio e dalla gestione.
Infine, per comprendere l'intero spettro di influenze che avvengono all'interno della penologia europea, la tesi si concentra sugli attori che partecipano alla co-costruzione di questa base di conoscenza. Tre categorie di entità, vale a dire organizzazioni, entità geopolitiche e documenti/norme legali, sembrano influenzare la penologia europea in modi diversi
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