I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   1 6 ,   No .   1 Feb r u ar y   20 2 6 ,   p p .   535 ~ 544   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijece. v 1 6 i 1 . pp 5 3 5 - 5 4 4           535       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   Interne o things  heatstrok e  det ect io n device       Swa t i P a t il,  Rug v ed  Ra v ind ra   K ulk a rni K a rish m a   P ra s ha nt  Sa lun k he Vidit  P ra v in Ag ra wa l   D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   T e l e c o mm u n i c a t i o n ,   P i m p r i   C h i n c h w a d   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g ,   P u n e ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   2 9 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Au g   7 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   Dec   1 2 ,   2 0 2 5       Th e   in c re a sin g   fre q u e n c y   a n d   in t e n sity   o h e a wa v e d u e   to   c l ima te  c h a n g e   u n d e rsc o re   th e   c rit ica n e e d   fo p ro a c ti v e   m e a su re to   p re v e n t   h e a t   stro k e ,   a   li fe - th re a ten in g   c o n d it i o n   a ffe c ti n g   in d i v id u a ls  o a ll   d e m o g ra p h ics ,   wit h   v u l n e ra b il it y   a m o n g   th e   e l d e rly   a n d   o u t d o o w o rk e rs.  I n   re sp o n se   to   t h is   p re ss in g   p u b li c   h e a lt h   c h a ll e n g e ,   we   p re se n th e   in tern e o t h i n g ( Io T b a se d   h e a stro k e   p re v e n ti o n   d e v ice ,   a   c o m p re h e n siv e   so l u ti o n   lev e ra g in g   a   su it e   o se n so rs  in c lu d in g   tem p e ra tu re ,   a tmo sp h e ric,  p u lse   ra t e ,   b lo o d   p re ss u re ,   a n d   g y r o sc o p e   se n s o r s,  se a m les sly   in teg ra ted   with   a n   ES P 3 2   m icro c o n tro ll e a n d   F ireb a se ' r e a l - ti m e   d a tab a se .   Ce n tral  to   th e   d e v ice ' s   fu n c ti o n a li t y   is a ran d o m   fo re st cla ss ifi e m a c h in e   lea rn in g   m o d e l,   t ra in e d   o n   h isto rica d a ta  a n d   u se r - sp e c ifi c   p a ra m e ters ,   to   a c c u ra tely   p re d ict  th e   li k e li h o o d   o f   h e a t   stro k e   o n se t   in   re a l - ti m e .   Ri g o r o u s   tes ti n g   a n d   v a li d a ti o n   p ro c e d u re d e m o n stra te  th e   d e v ice ' h ig h   a c c u ra c y   a n d   re li a b il it y   i n     se n so m e a su re m e n ts,  d a ta  tra n sm issio n ,   a n d   m o d e p e rf o rm a n c e .   Th e   a c c o m p a n y in g   we b - b a se d   d a sh b o a rd   p r o v i d e u se rs  wit h   i n tu i ti v e   a c c e s to   th e ir  c u rre n h e a lt h   m e tri c s,  i n c lu d in g   tem p e ra tu re ,   h u m id it y ,   b lo o d   p re ss u re ,   p u lse   ra te,  a n d   p e rso n a li z e d   p re d i c ti o n fo h e a stro k e   ris k .   T h is  i n n o v a ti v e   d e v ice   se rv e a a   v e rsa ti le  to o fo p u b li c   h e a lt h   a g e n c ies ,   o c c u p a ti o n a sa fe ty   p ro g ra m s,  a n d   in d iv i d u a ls  se e k in g   t o   sa fe g u a r d   t h e ir  we ll - b e in g   i n   t h e   fa c e   o e sc a latin g   tem p e ra tu re s a n d   c li m a te u n c e rtain t ies .   K ey w o r d s :   C lim ate  ch an g ad ap tatio n   Hea t stro k p r ev e n tio n   I n ter n et  o f   th in g s     Pu b lic  h ea lth   in ter v e n tio n   R an d o m   f o r est tr ee   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Swati Patil   Dep ar tm en o f   E lectr o n ics an d   T elec o m m u n icatio n ,   Pimp r C h in ch wad   C o lleg o f   E n g in e er in g   Pu n e,   I n d ia   E m ail:  s watin ak s h tr am @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   I is   cr itical  to   tak e   p r e v en tati v ac tio n   to   av o i d   h ea t - r elate d   d is ea s es,  esp ec ially   h ea t   s tr o k e,   in   ar ea s   wh er r is in g   tem p er atu r es  an d   u n s tab le  wea th er   p atter n s   ar m ajo r   co n ce r n s   [ 1 ] .   Hea twav f r eq u en cy   a n d   in ten s ity   ar in cr ea s in g   d u e   t o   clim ate  ch an g e,   wh ic h   em p h asizes  th u r g e n n ee d   f o r   p r ev en tativ e   h ea lth   m o n ito r in g   an d   m itig atin g   m e asu r es   [ 2 ] [ 3 ] .   I n   ad d itio n   to   h av in g   an   a d v er s ef f ec o n   p e o p le  o f   all  ag es  an d   h ea lth   co n d itio n s ,   h ea t - r elate d   is s u es  al s o   h av m ajo r   n eg ativ ec o n o m ic  im p ac t,  es p ec ially   o n   o u td o o r   wo r k er s   lik f ar m e r s   an d   co n s tr u ctio n   wo r k er s   wh o   ar ess en tial  to   th g r o wth   o f   th n atio n al  ec o n o m y   [ 4 ] [ 5 ] .   T r a d itio n al  p r e v en tiv tec h n iq u es  f r e q u en tly   f all  s h o r in   ter m s   o f   o f f er in g   p r o m p in s ig h ts   an d   th o r o u g h   r is k   ass es s m en ts   [ 6 ] [ 7 ] .   T o   s o lv th ese  co m p lex   is s u es,  cr ea tiv s o lu tio n s   u tili zin g   cu ttin g - ed g tec h n o l o g y   lik clo u d - b ased   p latf o r m s ,   s en s o r   in teg r atio n ,   m ac h in l ea r n in g   ( ML ) ,   a n d   in ter n et  o f   th in g s   ( I o T )   ar e   r eq u ir ed   [ 1 ] ,   [ 4 ] ,   [ 8 ] .   T o   m ee th is   n ee d ,   th is   e n d ea v o r   will   cr ea te  an d   im p lem e n an   I o T - b ased   h ea s tr o k p r ev en tio n   d ev ice  th at  co m b i n es  cu ttin g - ed g tec h n o lo g y   f o r   r ea l - tim m o n ito r in g ,   p r ed i ctiv an aly tics ,   an d   cu s to m ized   tr ea tm e n ts   [ 1 ] [ 7 ] [ 9 ] .   T h d e v ice' s   d ata  co lle ctin g   m ec h a n is m   is   b ased   o n   s en s o r   in te g r atio n ,   m ak in g   it  p o s s ib le  to   co n ti n u o u s ly   g ath e r   im p o r tan t   h ea lth   in d icato r s   t h at  p o in to   co n ce r n s   ass o ciate d   with   h ea t.  I n   tan d em   with   th co l lectio n   o f   s en s o r   d ata,   th p r o ject  lev er ag es  m ac h in lear n in g   alg o r ith m s   to   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   1 Feb r u ar y   20 2 6 :   5 3 5 - 544   536   in s tan tly   an aly ze   a n d   c o m p r eh en d   th e   v ast  am o u n ts   o f   s en s o r   d ata  s tr ea m s .   A   r an d o m   f o r e s class if ier   m o d el,   wh ich   is   well  r esp ec ted   f o r   its   r esil ien ce   an d   ad a p tab ilit y ,   is   u tili ze d .   Mo r e o v er ,   a   co m p le x   o n lin e   ap p licatio n   th at  m ak es  u s o f   th R ea ct   f r am ewo r k   h as  b ee n   cr ea ted   t o   g iv u s er s   ea s y   ac ce s s   to   th eir   h ea lth   d ata  an d   p r ed ictiv in s ig h ts   [ 1 0 ] [ 1 1 ] .   T h e   u s er   i n ter f ac is   t h is   o n lin e   ap p licatio n ,   wh ich   p r o v id es  a   v is u ally   ap p ea lin g   d ash b o a r d   with   r ea l - tim h ea lth   p ar am eter s   i n clu d in g   tem p er atu r e ,   h u m id ity ,   b lo o d   p r ess u r e,   a n d   p u ls r ate  t o g eth er   with   in d iv i d u alize d   f o r ec asts   o f   th e   r is k   o f   h ea s tr o k e .   T h o n lin e   ap p licatio n   m ak es  u s e   o f   Fire b ase' s   r ea l - tim d atab ase  to   p r o v i d s m o o th   d ata  s y n ch r o n izatio n   an d   clo u d   s to r ag e,   g u ar a n teein g   d ep en d a b ilit y   an d   ac ce s s ib ilit y   o n   v ar iety   o f   d e v ices a n d   s y s tem s   [ 1 2 ] .   C o n s id er in g   clim ate  ch an g e,   th I o T - b ased   h ea s tr o k p r e v en tio n   d ev ice  o f f er s   co m p r eh en s iv e   way   to   r ed u ce   th r is k s   o f   h e at - r elate d   d is ea s es,  m ar k in g   a   tu r n in g   p o in i n   p r o ac tiv h e alth   m o n ito r in g   an d   h ea s tr o k p r ev en ti o n .   I ts   in n o v ativ d esig n   in co r p o r ates  s t ate - of - th e - a r tech n o lo g ies  lik m ac h in lea r n in g ,   I o T ,   s en s o r   in teg r atio n ,   R ea ctJS ,   an d   Fire b ase   to   s o lv e   u r g e n p u b lic  h ea lth   is s u es  in   a   b r illi an an d   in n o v ativ wa y .   W ith   p er s is ten r esear ch ,   d ev elo p m en t,  a n d   co o p er atio n ,   th g o al  is   to   m ak s ig n if ican t   co n tr ib u tio n   to   g lo b al  h ea lth   an d   s af ety ,   p r o tectin g   p eo p l e' s   h ea lth   in   wo r ld   wh er e   clim ate  ch an g is   u n p r e d ictab le   [ 1 3 ] .   T h liter atu r e   co v er s   wea r ab le   tech n o l o g y   with   s en s o r s   to   m o n ito r   v ital  s ig n s   lik e   b o d y   te m p er atu r e,   h ea r r ate,   an d   s wea r ate  f o r   h ea s tr o k e   d etec tio n   [ 1 4 ] [ 1 5 ]   I o T - b ased   s y s tem s   tr ac k   p h y s io lo g ical  a n d   en v ir o n m en tal  d ata,   f o r ec ast  h ea s tr o k r is k ,   an d   p r o v id aler ts   [ 8 ] [ 1 6 ] .   Ad v an ce d   d at an aly s is   m eth o d s   lik p er s o n alize d   r is k   m o d els  an d   a n o m aly   d etec tio n   alg o r ith m s   ar u s ed   f o r   ea r ly   s y m p to m   d etec tio n   [ 1 ] [ 5 ] .   I n f r ar e d   ca m er as  an d   t h er m al  im ag in g   d etec h ig h   b o d y   tem p er atu r es  [ 1 0 ] .   T h im p o r tan ce   o f   tem p er atu r co n tr o an d   ef f icien co o lin g   tech n iq u es  in   h ea ts tr o k m an ag em en is   em p h a s ized   [ 5 ] .   Sp ec if ic   ap p licatio n s   in clu d s y s tem s   f o r   v e h icles,  wo r k p lace s ,   eld er ly ,   an d   ac tiv in d i v id u als   [ 4 ] ,   [ 5 ] .   C o m b i n in g   p h y s io lo g ical  an d   en v ir o n m en tal  d ata,   in clu d in g   d y n am ic  h ea m ap s ,   is   cr u cial  f o r   ac c u r ate  r is k   ass es s m en an d   p r ev e n tio n   [ 1 2 ] ,   [ 1 7 ] [ 1 9 ] .   Oth er   n o tab le  wo r k s   in clu d f lex ib le  p atch   f o r   h ea s tr ess   m o n ito r in g   [ 1 2 ] s tu d y in g   en v ir o n m en tal  f ac to r s   an d   s tr o k r is k   [ 1 6 ] [ 2 0 ] ,   a n d   s m ar twatch - b ased   s y s tem   [ 2 1 ] [ 2 2 ] .       2.   M E T H O D     m eth o d ical  s tr ateg y   is   u s ed   in   th cr ea tio n   o f   th I o T - b ased   h ea s tr o k p r ev e n tio n   d ev ice,   co m b in in g   s tate - of - th e - a r tech n o lo g y ,   ex te n s iv test in g ,   an d   iter ativ im p r o v em en t.  Sen s o r s   f o r   m ea s u r in g   b o d y   tem p er atu r ( n o r m al  r a n g e:  3 6 . 5   °C   to   3 7 . 5   °C ) ,   b lo o d   p r ess u r ( u s u al  v alu es:  s y s to lic  9 0 - 1 2 0   m m Hg ,   d iast o lic  6 0 - 8 0   m m Hg )   [ 2 3 ] ,   p u ls r ate  ( n o r m al  r an g e:  6 0 - 1 0 0   b ea ts   p er   m in u te) ,   h u m id ity ,   an d   a m b ien t   tem p er atu r a r all  in teg r ated   in to   th is   s y s tem atic  p r o ce d u r [ 1 ] [ 2 4 ] .   I t   i s   cr itical  to   co m p r eh en d   th e   r is k s   ass o ciate d   with   h ea t - r elate d   d i s o r d er s .   T h e   r is k   o f   h ea s tr o k e,   s er io u s   illn ess   m ar k ed   b y   b o d y   tem p er atu r e   o f   4 0   °C   o r   g r ea te r ,   i n cr ea s es  as  b o d y   tem p er at u r r is es  ab o v 4 0   °C   an d   e n ter s   th e   d a n g er o u s   z o n e   [ 1 1 ] E x tr em h ea e v en ts   in cr ea s e   th r is k   o f   h ea t - r elate d   h ea lth   p r o b lem s   s in ce   am b ien te m p er atu r es  ca n   r is o v er   4 5   °C   [ 1 6 ] .   Peo p le  m ay   n o tice  an   i n cr ea s in   h ea r r at an d   b lo o d   p r ess u r e   d u r i n g   h ea wav es  as  th eir   b o d ies  tr y   to   ad ju s to   th e x tr em h ea [ 7 ] .   T h h ea s tr o k p r e v en tio n   d e v ice  r eg u la r ly   ch ec k s   v ar io u s   p h y s io lo g ical  f ac t o r s   in   o r d er   to   s o lv th ese  is s u es   [ 1 3 ] .   B y   u tili zin g   m ac h in lear n in g   tec h n iq u es,  th g ad g et   ev alu ates  th g ath er ed   in f o r m atio n   to   f o r ec ast  t h lik elih o o d   o f   h ea t   s tr o k e   [ 6 ] .   B y   m ea n s   o f   iter ativ tr ain i n g   o n   h eter o g e n eo u s   d atasets   th at  s p an   a   r an g o f   p h y s io lo g ical  p r o f iles   a n d   en v ir o n m en t al  s itu atio n s ,   th ese   alg o r ith m s   g r ad u ally   im p r o v e   th eir   p r ed ictio n   ac c u r ac y   [ 9 ] .   T o   s u m m ar ize,   th all - en c o m p ass in g   s tr u ctu r in co r p o r ates  in n o v ativ a p p r o ac h es,  cr o s s - d is cip lin ar y   co o p er atio n ,   an d   m eticu lo u s   v e r if i ca tio n   p r o ce d u r es.  T h h ea s tr o k p r e v en tio n   d ev ice  p r o v i d es  an   ef f ec tiv way   to   r ed u ce   th h az a r d s   ass o ciate d   with   r is in g   tem p er atu r es in   war m in g   e n v ir o n m e n t b y   u tili zin g   I o T   tec h n o lo g y   an d   s o p h is ticated   s en s o r s   [ 2 5 ] .     2 . 1 .     Sens o inte rf a cing   T o   ef f ec tiv ely   m o n ito r   a n d   p r ev en t   h ea t - r elate d   d is ea s es,  o u r   I o T - b ased   h ea t   s tr o k e   p r ev en tio n   d ev ice  r eq u ir es  wid r an g e   o f   h ea lth   m etr ics,  wh ich   r eq u ir e   ca r ef u d esig n   an d   d ev el o p m en d u r in g   th e   s en s o r   in ter f ac e   p h ase.   T h e   c h o ice  o f   s en s o r s   was  ca r ef u ll y   ex am i n ed ,   co n s id er i n g   asp e cts  lik p r ec is io n ,   d ep en d a b ilit y ,   s en s itiv ity ,   an d   alig n m e n with   t h p r o ject ' s   g o als.  T o   en s u r e   th at  t h g ad g et  c o u ld   o f f er   th o r o u g h   i n s ig h ts   in to   a   p er s o n ' s   h ea lth   s tatu s   an d   en v ir o n m en tal  f ac to r s ,   ea ch   s en s o r   was  s elec ted   with   s p ec if ic  p u r p o s in   m in d .   Fig u r 1   d e p icts   th wo r k f lo o f   th h ea s tr o k e   d etec tio n   p r o ce s s .   First  th b o d y   tem p er atu r a n d   b lo o d   p r ess u r ar m o n ito r ed   u s in g   tem p er atu r a n d   B s en s o r .   E SP 3 2   p r o v i d es  d ata  to   Fire b ase   f o r   f u r t h er   p r o ce s s in g .   Ou r   s en s o r   s u ite' s   ce n tr al  co m p o n en t,  th E SP 3 2   m icr o co n tr o ller ,   was  ch o s en   f o r   its   ad ap tab ilit y ,   p r o ce s s in g   p o wer ,   a n d   wid r an g o f   c o n n ec tio n   o p tio n s .   A s   th p r im a r y   h u b   f o r   in te g r ati n g   an d   a g g r e g atin g   d ata  f r o m   s ev er al  s en s o r s ,   th E SP 3 2 's  n u m er o u s   g en er al - p u r p o s in p u t/o u tp u ( GPI p o r ts )   an d   in teg r ated   Wi - Fi  en ab led   s m o o th   c o n n ec tiv ity   an d   d ata  tr an s f er   to   Fire b ase  f o r   a d d itio n al  a n aly s is   an d   v is u aliza tio n .   W e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         I n tern et  o f th in g s   h ea ts tr o ke   d etec tio n   d ev ice   ( S w a ti P a til )   537   ch o s th DS1 8 B 2 0   tem p er atu r s en s o r   b ec au s o f   its   r em ar k ab le  ac cu r ac y   an d   d ig ital  o u t p u ca p ab ilit ies  f o r   b o d y   tem p er atu r m o n ito r in g .   T o   in ter f ac th is   s en s o r   with   th E SP 3 2   m icr o co n tr o ller   a n d   en s u r ac cu r ate  tem p er atu r r ea d in g s   th at  ar ess en tial  f o r   th ea r ly   id en tific atio n   o f   h ea s tr o k e - r elate d   h a za r d s ,   th o n wir e   p r o to co l   m u s b e   im p lem e n ted .   I n   ad d itio n   to   m o n it o r in g   b o d y   tem p er atu r e,   ass ess in g   s u r r o u n d in g   tem p er atu r e   an d   h u m id ity   lev els  to   co n tex tu alize   a n   in d iv id u al' s   en v ir o n m en t   was  also   v ital.  T o   th is   en d ,   t h e   DHT 1 1   s en s o r   was  in co r p o r ated   in to   t h d e v ice,   p r o v id i n g   s u p p lem en tar y   d ata  th at   co u ld   h elp   e v alu ate  th e   im p ac o f   en v ir o n m e n tal  f ac to r s   o n   h ea s tr ess   s u s ce p tib ili ty   [ 4 ] .   Fig u r 2   clea r ly   s h o ws  th p r o to t y p o f   t h s y s tem   wh ich   co n s is ts   o f   d if f er en s en s o r s   u s ed   t o   m ea s u r e   b o d y   p a r am eter s .   T h e   s en s o r   in p u is   p r o ce s s ed   b y   th p r o ce s s in g   b o ar d   a n d   th r esu lt will b d is p lay ed   o n   d i s p lay   b o ar d .           Fig u r 1 .   Sen s o r   wo r k f lo w             Fig u r 2 .   B r ea k d o wn   o f   th s e n s o r s   u s ed   an d   i n ter f ac ed       T o   co m p r e h en s iv ely   m o n ito r   ca r d io v ascu lar   p ar a m eter s ,   in clu d in g   s y s to lic  an d   d iast o lic  b lo o d   p r ess u r alo n g   with   p u ls r ate ,   we  in te g r ated   s p ec ialized   b lo o d   p r ess u r e   s en s o r   r en o wn ed   f o r   its   ac c u r ac y   an d   r eliab ilit y .   Fu r th er m o r e,   u n d er s tan d i n g   th cr iticality   o f   d etec tin g   f alls ,   co m m o n   c o n s eq u en ce   o f   h ea t   s tr o k an d   r elate d   h ea lth   em er g en cies,  we  i n teg r ated   th ADXL 3 3 5   ac ce ler o m eter   i n to   o u r   d ev ice.   T h is   s en s o r   p lay s   a   p iv o tal  r o le   in   d etec tin g   s u d d en   ch an g es  in   m o tio n   a n d   o r ien tatio n ,   in d ica tiv o f   f all  ev en t.   I n ter f ac in g   th is   s en s o r   r e q u ir e d   m eticu lo u s   s ig n al   co n d itio n in g   an d   ca lib r atio n   p r o ce s s es  to   en s u r ac c u r ate   d etec tio n   o f   f alls   an d   m in im iz f alse  alar m s .   E ac h   s en s o r   u n d er wen th o r o u g h   in itializatio n ,   ca lib r atio n ,   an d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   1 Feb r u ar y   20 2 6 :   5 3 5 - 544   538   co n f ig u r atio n   to   o p tim ize  p e r f o r m a n ce   an d   m ain tain   d ata   in teg r ity   [ 1 3 ] [ 1 5 ] .   Ad d itio n ally ,   r o b u s er r o r   h an d lin g   m ec h a n is m s   wer i m p lem en ted   to   ad d r ess   an y   p o ten tial  is s u es  an d   e n s u r s ea m less   o p er atio n   th r o u g h o u t   th e   d ata  ac q u is itio n   p r o ce s s   [ 1 6 ] [ 2 6 ] O n c e   s e n s o r   d a t a   w a s   a c q u i r e d ,   i t   u n d e r w e n t   p r o c e s s i n g ,   f o r m a t t i n g ,   a n d   t r a n s m i s s i o n   to   F i r e b a s e' s   R e a l ti m e   d a t a b as u s i n g   t h e   F i r e b a s e   A r d u i n o   l ib r a r y .   T h i s   i n v o l v e d   e s t a b li s h i n g   s ec u r e   c o n n e c t i o n s ,   i m p l e m e n t i n g   d a t a   t r a n s m i s s i o n   p r o t o c o l s ,   a n d   e n s u r i n g   c o m p l i a n c e   w i t h   F i r e b as e' s   A P I   r e q u i r e m e n ts   t o   f a c i l it a t e   s e a m l e s s   s y n c h r o n i z a t i o n   a n d   s t o r a g e   o f   r e a l - ti m e   h e a l t h   d a t a   [ 8 ] [ 2 1 ] T h r o u g h   F i r e b a s e ,   s e n s o r   d a t w a s   s e c u r e l y   s t o r e d   a n d   m a d e   r e a d i l y   a c c es s i b l e   f o r   a n a l y s i s   a n d   v i s u al i z at i o n   t h r o u g h   o u r   w e b   a p p l i c a t i o n   i n t e r f a c e .   C o n s e q u e n t l y ,   t h e   I o T - b a s e d   h e a t   s t r o k e   p r e v e n t io n   d e v i c e ' s   s e n s o r   i n t e r f a c i n g   p r o c e s s   w as   p a i n s ta k i n g l y   p l a n n e d   a n d   c a r r i e d   o u t   p r o j e c t   t h a t   i n c l u d e d   a   w i d e   r a n g e   o f   s e n s o r s ,   c o m p l e x   c a l i b r a ti o n   a n d   p r o g r a m m i n g   s t e p s ,   a n d   a   s m o o t h   i n t e g r a t i o n   wi t h   Fi r e b a s f o r   r e a l - t i m e   d a ta  s y n c h r o n i z a t i o n   a n d   s t o r a g e   [ 3 ] [ 2 6 ] .   T h e   d e v i c e   g u a r a n t e e d   d e p e n d a b i l i t y ,   a n d   f u n c t i o n al i ty   i n   p r o a c t i v e   h e al t h   m o n i t o r i n g   a n d   h e a t   s t r o k e   p r ev e n t i o n   b y   u s i n g   o u r   m e t h o d i c a l   m e t h o d o l o g y   [ 2 7 ] .   T h s y s tem   ar ch itectu r f o r   a   h ea ts tr o k d etec tio n   an d   m o n ito r in g   d e v ice  f o r   th I o T   th at  u s es  a   m ac h in lear n in g   m o d el   is   s h o wn   in   Fig u r e   3.   T h s y s tem   is   d esig n   to   g ath er   in f o r m atio n   f r o m   p er s o n al  an d   en v ir o n m en tal  s en s o r s ,   u s a   m ac h in e   lear n in g   alg o r ith m   to   in ter p r et  it,  a n d   th en   s h o th r esu lts   o n   a n   o n lin d ash b o ar d .   Fig u r 4   s h o ws th d ash b o ar d   o f   r esu lts   o b tain ed   af ter   test in g   th e   d ev ice .   T h d e v ice  s h o ws   lo ca tio n ,   wea th er   in f o r m atio n   with   v ar io u s   p ar am eter s   v alu s u ch   as  b m p   8 2 ,   b lo o d   p r ess u r 1 4 0   an d   8 4 ,   clea r ly   g iv es  th p o s s ib ilit y   o f   p er ce n tag o f   h ea s tr o k e .   T h UV  in d ex   1 2 . 0 7   in d icate s   s t r o n g   s u n   ex p o s u r e   wh ich   in d icate s   m ajo r   h ea ts tr o k r is k .               Fig u r 3 .   C o m p lete  w o r k f l o w   Fig u r 4 .   R ea ct  web   ap p licatio n   UI       2 . 2 .     AP I   a nd   F ireba s e - Rea ct   co nn ec t io n   An   im p o r tan s tep   f o r war d   in   th f ig h ag ai n s h ea s tr o k a n d   p r e v en tiv h ea lth   m o n ito r i n g   was  th in teg r atio n   o f   Fire b ase  with   t h R ea ct  web   a p p licatio n .   T h is   co m p le x   p r o ce d u r e,   wh ich   was  s u p p o r ted   b y   a n   ad v an ce d   co m b in atio n   o f   f r o n t - en d   d ev elo p m en t,  r ea l - tim d ata  s y n ch r o n izatio n ,   an d   p r ed ictiv an al y tics ,   em b o d ied   t h co m in g   to g et h e r   o f   s tate - of - t h e - ar tech n o lo g y   to   p r o tect  p er s o n al  h ea lth .   R ea ct,   J av aScr ip t   to o lk it  well - k n o wn   f o r   its   d ec lar ativ s y n tax   an d   co m p o n en t - b ased   d esig n ,   was  in   th v an g u ar d   o f   tech n o lo g y .   Usi n g   th m o d u la r   d esig n   p r in cip les  o f   R ea ct,   s et  o f   co m p o n en ts   was  cr ea ted   with   g r ea ca r e,   ea ch   s p ec if ically   d esig n ed   to   ad d r ess   d if f e r en asp ec ts   o f   d ata  v is u aliza tio n   a n d   u s er   i n ter ac tio n .   R ea ct  was   th co r n er s to n o f   th web   a p p licatio n ' s   d esig n ,   p r o v id in g   s m o o th   s ca lab ilit y   an d   co d m ain tain ab ilit y   in   ev er y th in g   f r o m   th s lick   an d   u s er - f r ien d ly   u s er   in ter f ac e   to   th e   d y n am ic   p r esen tatio n   o f   r ea l - tim h ea lth   in f o r m atio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         I n tern et  o f th in g s   h ea ts tr o ke   d etec tio n   d ev ice   ( S w a ti P a til )   539   cr u cial  asp ec o f   th p r o je ct  in clu d ed   g ath er in g   u s er   d a ta,   wh ich   was  m ad ea s ier   w ith   R ea ct   f o r m s   d esig n ed   to   r ec o r d   a   wid r an g o f   d em o g r ap h ic   an d   h ea lth - r elate d   in f o r m atio n .   W ith   th e   h elp   o f   R ea cts   f o r m   h an d lin g   f ea tu r es ,   ca r ef u lly   p lan n ed   s y m p h o n y   o f   r ad io   b u tto n s ,   d r o p d o w n   m en u s ,   an d   in p u t   f ield s   was  cr ea ted   to   elicit  d etailed   an d   ac cu r ate  u s er   r ep li es.  T h d ata  m o v e d   s m o o th l y   to   Fire b ase' s   r ea l - tim d atab ase p o wer f u cl o u d   s to r ag e   an d   s y n ch r o n iza tio n   p latf o r m   as  s o o n   as  th e   u s er   en ter ed   t h eir   in f o r m atio n .   Fire b ase' s   s ca lab le  ar ch itectu r an d   p o wer f u API s   p r o v id ed   u s er   d ata  with   h av en   w h er it  co u ld   b ac ce s s ed   an d   u s ed   f o r   ad d itio n al  p r o ce s s in g   a n d   an aly s is .   Un m atch ed   d ata  ac ce s s ib ilit y   an d   in teg r ity   wer m ad p o s s ib le  with   Fir eb ase  ac tin g   as  th b ac k en d   f r am ewo r k ,   wh ic h   was  cr u cial  f o r   th s m o o th   co o r d in atio n   o f   th p r ed ictiv an aly tics   p ip elin e.   Simu ltan eo u s ly ,   th R ea ct  web   ap p licatio n   was  p ac k ed   with   v ar iety   o f   elem en ts   m ea n t   to   p r o v id e   u s er s   with   im m e d iate  f ee d b ac k   an d   ac tio n ab l in f o r m atio n .   Fo r   ex am p le,   th e   wea th er   co m p o n en u s ed   e x ter n al  API s   to   r etr i ev UV  in d e x   an d   tem p e r atu r d ata  p a r ticu lar   to   ce r tain   r eg io n ,   p r o v i d in g   clea r   p ictu r e   o f   h o en v ir o n m en tal  f ac to r s   in f lu en ce   th e   r i s k   o f   h ea s tr o k e.   I n   th m ea n wh ile,   th s en s o r   d ata  co m p o n en p r o v id e d   d ash b o ar d   o f   h ea lth   m ea s u r em en ts   r etr iev ed   in   r ea tim f r o m   th e   in ter n et  o f   th in g s   s en s o r   s u ite,   ac tin g   as  win d o in to   th e   u s er ' s   p h y s io lo g i ca d o m ain .   B u th e   p r o b a b ilit y   s ec tio n   o f   th web   ap p ,   wh er th wo n d e r s   o f   p r ed ictiv m o d elin g   wer s h o w n ,   co u ld   h a v b ee n   its   cr o wn in g   ac h iev em e n t.  T h is   p ar d eter m in ed   th lik elih o o d   o f   h ea s tr o k s tar tin g   with   s u r g ical  ac cu r ac y   th an k s   to   m ac h in lear n in g   alg o r ith m s   th at  wer e   tr ain ed   o n   m u ltit u d e   o f   h is to r ical  d ata   an d   u s er - s p ec if ic   ch ar ac ter is tics .   All th p r ed ictio n s ,   wh ich   d em o n s tr ate  th ef f ec tiv en ess   o f   d ata - d r iv en   d ec i s io n - m ak in g ,   wer e   s en b ac k   to   Fire b ase' s   r ea l - ti m d atab ase  to   co m p lete  th f ee d b ac k   lo o p   an d   p r o v id u s er s   with   in d iv id u al   r is k   ass ess m en ts .   T o   p u it  s i m p ly ,   th way   Fire b ase  was  in teg r ated   with   th R ea ct  web   ap p licatio n   was  a   p er f ec m ar r iag o f   tech n o lo g ical  wiza r d r y   an d   u s er - ce n t er ed   d esig n .   d i g ital  en v ir o n m en w h er d ata   f lo wed   s m o o t h ly ,   i n s ig h ts   ab o u n d ,   an d   liv es  wer p r o tecte d   f r o m   t h d e v astatio n   o f   h ea t - r elate d   d is ea s es  was   cr ea ted   th r o u g h   p ain s tak in g   at ten tio n   to   d etail  an d   u n r elen tin g   in n o v atio n .     2 . 3 .     M L   m o del a nd   predict io n   T h I o T - b ased   h ea s tr o k e   p r ev en tio n   d e v ice' s   p r ed ictiv m o d elin g   co m p o n en e x e m p lifie d   an   in ten s iv p r o ce d u r in cl u d in g   ch allen g in g   d ata  co llectin g ,   p r ep r o ce s s in g ,   an d   alg o r ith m ic  s elec tio n .   T h d ata   is   co llected   f o r   f em ale  an d   m ale   u s in g   th r an d o m   f o r est cla s s if ier   as  s h o wn   in   Fig u r e   5 ,   wh ich   is   well - k n o wn   f o r   b ei n g   f le x ib le  an d   r esil ien wh en   wo r k in g   with   im b al an ce d   d ata,   t h o b jectiv was  to   ac cu r ately   an d   co n s is ten tly   p r ed ict  th lik elih o o d   th at  h ea s tr o k wo u ld   o cc u r   wh ile  o v er co m i n g   o b s t ac les  lik lack   o f   d ata  an d   a   class   im b alan ce .   T h jo u r n ey   b e g an   with   th e   ch allen g in g   task   o f   g at h er in g   d a ta,   wh er ein   th e   lack   o f   ea s ily   ac ce s s ib le  d atasets   r eq u ir ed   h u m an   c o m p ilatio n   an d   s elec tio n   o f   p er tin en d a ta  p o in ts .   Usi n g   a   v ar iety   o f   s o u r ce s ,   in clu d in g   s en s o r   r ea d in g s ,   u s er   d em o g r ap h ics,  an d   m ed ical  h is to r y ,   h eter o g en e o u s   d ataset  was  p ain s tak in g ly   ass em b led   to   ca p tu r e   th e   co m p lex   n at u r o f   h ea t - r elate d   d an g er s .   T h d ata' s   r elev an ce   a n d   in teg r ity   wer e   g u ar an teed   b y   t h is   h u m a n   c u r atio n   p r o ce d u r e,   wh ich   estab lis h ed   a   s tr o n g   b asis   f o r   f u r th er   attem p ts   at  p r ed icti v m o d elin g .           Fig u r 5 .   Data   v is u aliza tio n   o f   g en d er   o f   p eo p le  i n   tr ain in g   d ataset       Fo llo win g   th co m p ilatio n   o f   th d ataset,   th o r o u g h   d ata   p r ep ar atio n   s tag was  in itiat ed ,   wh ich   in v o lv ed   th u s o f   m eth o d ica clea n in g ,   tr an s f o r m atio n ,   an d   au g m en tatio n   p r o ce d u r es.  T o   d ev elo p   u n if ied   an d   s tan d ar d ized   d ataset  th at  is   s u itab le  f o r   p r ed ictiv m o d elin g ,   ef f o r ts   wer u n d er ta k en   t o   ad d r ess   p r o b lem s   in clu d in g   m is s in g   v alu es,   c ateg o r ical  en c o d in g ,   an d   f e atu r n o r m aliza tio n .   No tab l y ,   to   r ed u ce   class   im b alan ce   a n d   s u p p o r m o d el  g en er aliza tio n ,   o v e r s am p lin g   an d   u n d e r   s am p lin g   s tr ateg ies   h ad   to   b e   u s ed   d u e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   1 Feb r u ar y   20 2 6 :   5 3 5 - 544   540   to   th u n b alan ce d   n atu r e   o f   t h d ataset,   wh ich   in clu d ed   la r g er   in cid e n ce   o f   n o n - h ea t   s tr o k ca s es.  Af ter   th e   d ataset  was   r ea d y   f o r   m o d eli n g ,   r ig o r o u s   alg o r ith m ic  s elec tio n   p r o ce s s   was  u s ed   to   ass es s   v ar iety   o f   m ac h in lear n i n g   class if ier s   f o r   th eir   ac c u r ac y   in   p r ed ict in g   h ea s tr o k e .   Var io u s   alte r n ativ es,  in clu d in g   s u p p o r v ec to r   m ac h in es  ( S VM )   an d   d ec is io n   tr ee s ,   wer ex am in ed ea ch   h a v in g   ad v an tag es  an d   d is ad v an tag es  wh en   it  co m es  to   p er f o r m in g   ca teg o r izatio n   j o b s .   Fo llo win g   ca r ef u l   co n s id er atio n ,   th e   r an d o m   f o r est  class if ier   was  d ec lar ed   th b est  o p tio n   d u to   its   r ep u tatio n   f o r   m an a g in g   i n tr i ca te  d atasets   with   n o n lin ea r   c o n n ec tio n s   an d   r ed u cin g   o v er f itti n g .   E x ten s iv cr o s s - v alid atio n   test s   wer ca r r ied   o u t,   ex am i n in g   wid e   r an g o f   class if icatio n   m etr ics   ac r o s s   m u ltip le  v alid atio n   f o l d s ,   to   ev alu ate  th p r ed ictio n   p er f o r m an ce   o f   th r a n d o m   f o r est  m o d el.   Me tr ics   in clu d in g   ac cu r ac y ,   p r ec is io n ,   r ec all,   a n d   F1 - Sco r e   p r o v id e   th o r o u g h   in s ig h ts   in to   th e   m o d el' s   d ep en d ab ilit y   an d   ac cu r ac y   i n   id en tif y in g   h ea s tr o k r is k s .   th o r o u g h   co m p ar ativ an aly s is   d em o n s tr ated   h o w   well  th r an d o m   f o r est  class if ier   h an d l ed   th co m p lex ities   o f   th d at aset  wh en   co m p a r ed   to   o th e r   class if ier s .   Su p p o r v ec to r   m ac h in es  p er f o r m e d   a d m ir ab ly   w h ile  h an d lin g   h ig h - d im en s io n al   d ata,   b u in   th r estricte d   tr ain in g   d ata  r eg im e,   th e y   p r esen te d   d if f icu lties   b ec au s o f   t h eir   co m p u tatio n al  co m p lex ity   an d   o v e r f itti n g   v u ln er ab ilit y .   R an d o m   f o r est   p r o v id e d   th e   r esil ien ce   a n d   g en er aliza tio n   q u alities   th at  d e cisi o n   tr ee s   d id   n o t,   n o twith s tan d in g   th eir   s im p licity   an d   i n ter p r etab ilit y .   T o   s u m   u p ,   th e   in c o r p o r atio n   o f   th e   r an d o m   f o r est  class if ier   in to   th e   p r e d ictiv m o d elin g   p ip elin d em o n s tr ated   a   d ata - d r iv en   s tr ateg y   f o r   ea r ly   illn ess   d etec tio n   an d   p r o ac tiv h ea lth   m o n ito r i n g .   T h e   d ev elo p m e n o f   a   s tr o n g   p r ed i ctiv m o d el  th at  ca n   ac cu r atel y   an d   c o n s is ten tly   id en tify   h e at - r elate d   r is k s   was  m ad p o s s ib le  b y   r i g o r o u s   d at cu r atio n ,   p r ep r o ce s s in g ,   an d   alg o r ith m ic  s elec tio n ,   d esp ite  o b s tacle s   lik class   im b alan ce   an d   d ata  s ca r city .   T h is   h i g h lig h ts   th e   r e v o lu ti o n ar y   p o te n tial  o f   m ac h in l ea r n in g   in   tailo r ed   h ea lth ca r in ter v en tio n s .   Data   v is u aliza tio n   o f   h ea ts tr o k e   p r o b ab ilit y   v s   a g an d   tem p e r atu r is   as  s h o wn   in   Fig u r 6   a n d   7 .   T h g r ap h   f r o m   Fig u r 6   s h o ws  th at  th e   ch a n ce s   o f   h ea s tr o k i n cr ea s w ith   in cr ea s in   a g e.   T h ch an ce s   ar m o r f o r   p e o p le  o f   ag ab o v 6 5 .   Gr ap h   in   Fig u r 7   s h o ws  v ar iatio n   o f   t em p er atu r f r o m   2 0   to   4 5   d eg r ee s .   T h e   d ata  s h o ws   th at  th in cr ea s in   tem p er atu r in cr ea s es c h an ce s   o f   h ea ts tr o k s ig n if ican tly .           Fig u r 6 .   Data   v is u aliza tio n   o f   h ea ts tr o k e   p r o b ab ilit y   v s   ag g r ap h           Fig u r 7 .   Data   v is u aliza tio n   o f   h ea ts tr o k p r o b ab ilit y   v s   tem p er atu r g r ap h   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         I n tern et  o f th in g s   h ea ts tr o ke   d etec tio n   d ev ice   ( S w a ti P a til )   541   2 . 4 .     Deplo y m ent   o f   t he  ma c hin lea rning   m o del w it h f ro nte nd   inte g ra t io n   T o   p r o v i d r ea l - tim p r ed ictio n   ca p ab ilit ies an d   u s er   in v o lv e m en t in   th last   p h ase  o f   o u r   p r o ject,   we  h ad   to   in s tall  th e   ML   m o d el,   n am ely   th r an d o m   f o r est  class if ier   ( R FC ) ,   an d   in teg r ate  it   s m o o th ly   with   o u r   f r o n ten d .   B y   u tili zin g   tech n o l o g ies  lik Flas k   an d   Pick le,   we  m an ag ed   s ea m less   d ep lo y m en p r o ce s s   th at  allo wed   o u r   I o T - b ased   h ea s tr o k p r e v en tio n   d e v ice  to   g iv co n s u m er s   p r o ac tiv aler ts   an d   cu s to m ized   r is k   ass es s m en ts .   First,  we  u s ed   Pick le,   Py th o n   to o f o r   s er ializin g   an d   d e s er ializin g   Py th o n   o b ject  s tr u ctu r es,  to   s er ialize  o u r   tr ain ed   R FC   m o d el.   Ou r   tr ain ed   m o d el  was  tr an s f o r m ed   in to   b y te  s tr ea m   th r o u g h   th is   m eth o d ,   m ak in g   it  s im p le  to   s to r an d   tr an s f er   ac r o s s   m an y   p latf o r m s   an d   co n tex ts .   T h r o u g h   s er ializatio n ,   we  wer ab le  to   i n co r p o r ate  o u r   m o d e in to   o u r   d ep l o y m en t   p r o ce s s   ef f ec tiv ely   with o u s ac r if ici n g   p er f o r m an ce   o r   f u n ctio n ality .   Nex t,  we  d e v elo p ed   R E STf u ap p licatio n   p r o g r am m in g   i n ter f ac ( API )   th at   o f f er ed   e n d p o in ts   f o r   m o d el  in f er en ce   u s in g   Fla s k ,   lig h tweig h Py th o n   web   f r am ewo r k .   s er v er - s id ap p licatio n   was  m ad e   p o s s ib le  u s in g   Flas k ,   wh ich   o v er s aw  tak in g   in p u d ata  f r o m   th f r o n ten d ,   p r o ce s s in g   it  th r o u g h   a n   ML   m o d el   f o r   p r ed ictio n ,   a n d   in s tan tly   s e n d in g   t h r esu lts   b ac k   to   t h f r o n ten d .   Ou r   f r o n ten d   ap p licatio n   co u ld   ea s ily   in ter f ac e   with   th ML   m o d el  r u n n in g   in   th e   b ac k e n d   th an k s   to   o u r   Flas k - p o wer ed   API ,   allo w in g   f o r   th d y n am ic  p r e d ictio n   o f   h ea s tr o k r is k   d ep en d in g   o n   u s er   in p u ts   an d   s en s o r   d ata.   T h r o u g h   th e   p r o v is io n   o f   tailo r ed   in s ig h ts   an d   u s ef u r ec o m m en d atio n s   in s id th web   ap p licatio n   in te r f ac e,   t h is   in te g r atio n   im p r o v ed   th u s er   ex p er ien ce .   O u r   d ep lo y m en a r c h itectu r was  m ad e   s tr o n g   an d   s ca lab le  b y   co m b i n in g   Flas k   f o r   b ac k en d   API   d ev elo p m e n with   Pick le  f o r   m o d el  s er ializatio n .   T h is   allo wed   o u r   ML   m o d el  to   b s ea m less ly   in teg r ated   with   th f r o n t - en d   u s er   ex p er ie n c e.   T h is   d ep lo y m e n tech n iq u in c r ea s ed   th h ea t   s tr o k p r ev e n tio n   d ev ice' s   ef f icac y   in   p r o ac tiv h ea lth   m o n ito r in g   an d   th p r ev en tio n   o f   h ea t - r elate d   d is o r d er s   b y   e n ab lin g   it to   g iv ti m ely   an d   p r ec is f o r ec asts .       3.   RE SU L T S   AND  D I SCU SS I O N   T h u s o f   th e   in ter n et  o f   th i n g s - b ased   h ea s tr o k e   p r e v en t io n   d ev ice  h as  p r o v id ed   im p o r tan n ew  in f o r m atio n   o n   its   ef f ec tiv en ess   an d   its   in f lu en ce   o n   p r o a ctiv h ea lth   m o n ito r in g .   T h is   s ec tio n   p r o v id es  th o r o u g h   e x am in atio n   o f   th e   d ev ice' s   f ea tu r s ig n if ican ce ,   p r ed ictiv p e r f o r m an ce ,   u s er   p r o f ile  in s ig h ts ,   an d   ef f ec tiv en ess   o f   r ea l - tim m o n ito r in g .   W also   p r esen co m p ar ativ e   co m p ar is o n   o f   m ac h in e   lear n in g   class if ier s ,   an d   we  wr ap   u p   w ith   s o m p r ac tical  ad v ice  a n d   s u g g esti o n s   f o r   f u r th e r   s tu d y   an d   ad v an ce m e n t.   T ab le  1   s h o ws th e   c o m p ar ativ an aly s is   o f   m ac h in lea r n in g   class if ier s .   Acc u r ac y :   T h p e r c e n ta g e   o f   co r r ec tl y   ca t eg o r i ze d   ca s es   r el ati v e   t o   t h t o t al   n u m b e r   o f   e x a m p les   is   k n o w n   as  ac cu r a c y .   I t   is   c o m p u te d   b y   d i v i d i n g   t h e   t o ta n u m b er   o f   f o r ec asts   m a d b y   t h n u m b e r   o f   c o r r ec t   g u ess es .   Ac cu r a c y   i n   cl ass i f ic a tio n   tas k s   is   g en er al   i n d ic at o r   o f   t h e   m o d el' s   p er f o r m a n c o v er   al class es.         =    +   +  +  +         ( 1 )     Pre cisi o n is   d ef in ed   as  th e   r atio   o f   ac tu al  p o s itiv p r e d ictio n s   to   all  o f   th m o d el ' s   p o s itiv e   p r ed ictio n s .   I is   ca lcu lated   b y   d iv id in g   th to tal  n u m b er   o f   tr u p o s itiv es  b y   th s u m   o f   tr u p o s itiv es  an d   f alse  p o s itiv es,  an d   it  s h o ws  t h ac cu r ac y   o f   p o s itiv f o r ec asts .   E x ac tn ess   i s   esp ec ially   i m p o r tan wh e n   th ex p en s o f   f alse p o s itiv es is   s u b s tan tial.         =   +         ( 2 )     R ec all:  T h m o d el's  ca p ac ity   t o   ac cu r ately   d is tin g u is h   p o s itiv ca s es  f r o m   all  r ea p o s itiv e   in s tan ce s   is   m ea s u r ed   b y   r ec all,   wh ic h   i s   s o m etim es  r ef er r ed   t o   as  s en s itiv ity   o r   tr u p o s itiv r ate.   B y   d iv id i n g   th e   to tal  n u m b er   o f   tr u e   p o s itiv es  an d   f alse  n e g ativ es  b y   th n u m b er   o f   tr u p o s itiv es,  it  is   co m p u ted .   W h en   m is id en tify in g   n e g ativ o cc u r r en ce s   is   less   h ar m f u l th an   m is s in g   g o o d   o n es,  r ec all  b ec o m e s   im p o r tan t.       =   +       ( 3 )     F1 - Sco r e T h e   F1 - Sco r is   s in g le  m ea s u r th at  b alan ce s   m em o r y   an d   ac cu r ac y .   I is   ca lcu lated   as   th h ar m o n ic  m ea n   o f   r ec all  a n d   p r ec is io n .   T h F1 - Sco r e   is   d er iv ed   as  t h weig h ted   av er a g o f   ac cu r ac y   an d   m em o r y ,   with   ex ce llen p r ec is io n   an d   r ec all  v alu ed   at  1   an d   p o o r   p r ec is io n   a n d   r ec all  v alu ed   at  0 .   B ec au s it  tak es  in to   ac co u n b o th   f alse  p o s itiv es  an d   f alse  n eg ativ es,  th F1 - Sco r is   esp ec ially   h elp f u wh en   th er is   an   im b alan ce   b etwe en   th e   n u m b e r   o f   p o s itiv an d   n eg ativ ca s e s .     1  = 2 ×  ×     +           ( 4 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   1 Feb r u ar y   20 2 6 :   5 3 5 - 544   542   T ab le  1 .   C o m p a r ativ an aly s is   o f   m ac h i n lear n in g   class if ier s   C l a s si f i e r   A c c u r a c y   P r e c i s i o n   R e c a l l   F1 - S c o r e   R a n d o m f o r e s t   0 . 8 7   0 . 8 4   0 . 8 0   0 . 8 6   S u p p o r t   v e c t o r   0 . 8 1   0 . 8 1   0 . 8 1   0 . 7 9   D e c i s i o n   t r e e   0 . 8 1   0 . 7 4   0 . 7 6   0 . 8 4       Pre d ictiv p er f o r m a n ce th in ter n et  o f   th in g s - b ased   h ea s tr o k p r ev e n tio n   d ev ice  h as  d e m o n s tr ated   r em ar k ab le  p r ed ictiv p er f o r m an ce ,   p ar ticu lar ly   th r o u g h   th u tili za tio n   o f   R FC .   W ith   an   i m p r ess iv ac cu r ac y   r ate  o f   8 7 %,  th R FC   ex h ib ited   ex ce p tio n al  p r o wess   in   f o r e ca s tin g   th lik elih o o d   o f   h ea s tr o k o cc u r r e n ce s .   Mo r eo v er ,   p r ec is io n ,   r ec all,   a n d   F1 - s co r m etr ics,  s tan d i n g   at  0 . 8 4 ,   0 . 8 ,   an d   0 . 8 6   r esp ec tiv ely ,   u n d er s co r e d   th class if ier ' s   r o b u s tn ess   in   ac cu r ately   id en tify i n g   ca s es  o f   h ea s tr o k r is k .   T h ese  m etr ics  co llectiv ely   h ig h lig h th d ev ice' s   ca p ab ilit y   to   m in im ize  b o t h   f alse  p o s itiv an d   f alse  n eg ativ es,  en s u r in g   r eliab le  an d   p r ec is p r ed ictio n s .   Sig n if ican ce   o f   f ea tu r es:  a   co m p r eh e n s iv an aly s is   o f   f ea tu r s ig n if ican ce   r ev ea led   in v alu ab le  in s ig h ts   in to   th f ac to r s   in f lu e n cin g   h ea t   s tr o k s u s ce p tib ilit y .   Ph y s io lo g ical  m et r ics  s u ch   as  b lo o d   p r ess u r e,   p u ls r ate,   an d   b o d y   tem p er at u r em er g ed   as  s ig n if ican p r e d icto r s ,   r ea f f ir m in g   th eir   p iv o t al  r o le  in   ass es s in g   v u ln er ab ilit ies  ass o ciate d   with   h ea t - r elate d   d is o r d er s .   B y   p r i o r itizin g   th ese  p h y s io lo g ical  m ea s u r es  an d   th eir   in tr icate   in ter p lay   with   en v ir o n m en tal  f ac to r s ,   th class if ier   en h an ce s   p r ed ictio n   ac cu r ac y   an d   r eliab ilit y ,   o f f er in g   n u an ce d   u n d e r s tan d in g   o f   h ea t - r elate d   r is k s .   E f f i c i e n cy   o f   r ea l - tim m o n ito r in g th d ev ice' s   r ea l - tim m o n ito r in g   ca p ab ilit ies  h av f ac ilit ated   ea r ly   id en tifi ca tio n   o f   h ea t - r elate d   h az ar d s ,   en ab lin g   p r o m p t   in ter v en tio n   an d   p r ev e n tiv m ea s u r es.  Seam less   in teg r atio n   o f   Fire b ase  with   th R ea ct  web   ap p licatio n   h as  em p o wer ed   u s er s   with   ac tio n ab le  in s ig h ts   t h r o u g h   ef f ec t iv d ata   s y n ch r o n izatio n   an d   v is u aliza tio n .   B y   g r an tin g   u s er s   ac ce s s   to   r ea l - tim h ea lth   m ea s u r em en ts   an d   p r ed ictiv a n aly tics ,   th e   d ev ice  e n h an ce s   s itu atio n al  awa r en ess   an d   f o s ter s   p r o ac tiv h ea lth   m an ag em en t,  u ltima tely   lead in g   t o   im p r o v e d   h ea lth   o u tco m es a n d   o v e r all  well - b ein g .       4.   CO NCLU SI O N   T h d e v elo p m e n o f   I o T   s en s o r s   to   d etec h ea t   s tr o k e   is   r ev o lu tio n ar y   s tep   to war d s   t h p r o tectio n   o f   p u b lic  h ea lth   an d   s af ety .   W ith   th h elp   o f   th ese  s tate - of - th e - ar to o ls ,   n ew  ag o f   p r o ac tiv ap p r o ac h es  h as  b eg u n ,   o n e   th at   allo ws  f o r   ea r ly   d iag n o s is ,   o n g o in g   m o n ito r in g ,   a n d   p r o m p alar m s   to   r ed u ce   th e   r is k s   an d   av o id   h ea t - r elate d   illn ess es.  I o T   s en s o r s   p r o v id u n m atch ed   p r ec is io n ,   ef f icien cy ,   an d   d ep e n d ab ilit y   co m p ar ed   t o   tr ad itio n al  a p p r o ac h es,  wh ich   f r e q u en tly   f ai to   d eliv er   tim ely   in s ig h ts   an d   th o r o u g h   r is k   ass es s m en ts .   T h is   i s   d em o n s tr ated   b y   th o r o u g h   an aly s is   an d   r ea l - wo r ld   im p lem en tatio n   s ce n ar io s .   Fu r th er m o r e ,   th g ad g ets'   ea s y - to - u s war n in g   m ec h a n is m s   im p r o v t h eir   ac ce s s ib ilit y   an d   u s ef u ln ess ,   g u ar an teein g   th at  th o s wh o   ar s u s ce p tib le  to   h ea s tr o k r ec eiv cr itical  m ed ical  atten tio n   p r o m p tly .   T h e   ef f icien d is tr ib u tio n   o f   v ital  in f o r m atio n   m a d p o s s ib le  b y   th ese  s y s tem s   in cr ea s es  th e   o v er all   ef f icac y   o f   p r o g r a m s   aim ed   at  p r ev en tin g   h ea t stro k e.   I n   th e   co m in g   y ea r s ,   th e   f ield   o f   h ea s tr o k e   d etec tio n   is   ex p ec ted   to   s ee   s ig n if ican p r o g r ess   d u to   co n tin u o u s   b r ea k th r o u g h s   in   m ac h in lear n in g   alg o r ith m s ,   clo u d - b ased   s y s tem s ,   an d   s en s o r   tech n o lo g y .   T h ese  d ev elo p m e n ts   co u ld   p r o v id in ter n et  o f   th in g s   d ev ice s   p r ev io u s ly   u n h ea r d - o f   lev els   o f   ca p ab ilit y .   W ith   m ac h in lear n i n g   alg o r ith m s '   ca p ac ity   to   im p r o v e   p r ed icti o n   m o d els,  m o r ac c u r ate  an d   cu s to m ized   r is k   ass es s m en ts   m ay   b ec o m p o s s ib le.   W h ile  ad v an ce s   in   s en s o r   tech n o lo g y   ca n   p r o v id p r o m p t in ter v en tio n   an d   p r ev en t   h ea t - r elate d   d is ea s es,  th ey   ca n   also   b o o s s en s itiv ity   an d   r eliab ilit y .   C lo u d - b ase d   s o lu tio n s   p r o v id ce n tr alize d   d ata  s to r ag a n d   p r o ce s s in g ,   s p ee d in g   u p   m o n ito r in g   an d   r esp o n s tim e s .   I n   th en d ,   th e   th o u g h t f u u s o f   in ter n et  o f   th in g s   s o lu tio n s   f o r   h ea s tr o k d etec tio n   h av e   th p o ten tial  to   co m p letely   tr an s f o r m   p u b lic   h ea lth   p r o t o co ls   b y   e n ab lin g   p r ev en tativ e   ac tio n s   th at,   b y   ca r ef u lly   u ti lizin g   cu ttin g - e d g e   tech n o lo g ies,  m ig h t sav co u n tles s   liv es in   h o t settin g s .       F UNDING   I NF O R M A T I O   Au th o r s   s tate  n o   f u n d in g   in v o lv ed .       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T     T h is   jo u r n al  u s es  th C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co lla b o r atio n .   T h co n tr ib u tio n   o f   au th o r s   is   s h o wn   in   f o llo win g   tab le.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         I n tern et  o f th in g s   h ea ts tr o ke   d etec tio n   d ev ice   ( S w a ti P a til )   543   Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Swati Patil                               R u g v ed   R av in d r a   Ku lk ar n i                               Kar is h m Pra s h an Salu n k h e                               Vid it Pr av in   Ag r awa l                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT     Au th o r   s tates n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h au th o r s   d o   n o tak e   a n y   s u p p o r t f o r   th e   f in d i n g s .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   S .   Ja v e d ,   S .   G h a z a l a ,   a n d   U .   F a see h a ,   P e r sp e c t i v e s   o f   h e a t   st r o k e   sh i e l d :   A n   I o b a se d   s o l u t i o n   f o r   t h e   d e t e c t i o n   a n d   p r e l i mi n a r y   t r e a t me n t   o f   h e a t   s t r o k e ,   E n g i n e e r i n g ,   T e c h n o l o g y   Ap p l i e d   S c i e n c e   Re se a rc h ,   v o l .   1 0 ,   n o .   2 ,   p p .   5 5 7 6 5 5 8 0 ,   A p r .   2 0 2 0 ,     d o i :   1 0 . 4 8 0 8 4 / e t a sr . 3 2 7 4 .   [ 2 ]   T.   H a mat a n i ,   A .   U c h i y a m a ,   a n d   T .   H i g a s h i n o ,   H e a t W a t c h :   P r e v e n t i n g   h e a t s t r o k e   u s i n g   a   smar t   w a t c h ,   i n   2 0 1 7   I E EE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Pe r v a si v e   C o m p u t i n g   a n d   C o m m u n i c a t i o n W o rks h o p ( P e rC o m   W o r k sh o p s) ,   M a r .   2 0 1 7 ,     p p .   6 6 1 666 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / P ER C O M W . 2 0 1 7 . 7 9 1 7 6 4 2 .   [ 3 ]   A .   R a n t a ,   S .   O z t u r k ,   M .   W a sa y ,   M .   G i r o u d ,   Y .   B é j o t ,   a n d   J .   R e i s,   E n v i r o n m e n t a l   f a c t o r s   a n d   s t r o k e :   R i s k   a n d   p r e v e n t i o n ,   J o u rn a l   o f   t h e   N e u r o l o g i c a l   S c i e n c e s ,   v o l .   4 5 4 ,   p .   1 2 0 8 6 0 ,   N o v .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j n s. 2 0 2 3 . 1 2 0 8 6 0 .   [ 4 ]   J.  G h a h r e ma n i   n a h r ,   H .   N o z a r i ,   a n d   M .   E.   S a d e g h i ,   A r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e   a n d   ma c h i n e   l e a r n i n g   f o r   r e a l - w o r l d   p r o b l e ms  ( a   su r v e y ) ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   I n n o v a t i o n   i n   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   1 ,   n o .   3 ,   p p .   3 8 4 7 ,   O c t .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 5 9 6 1 5 / i j i e . 1 . 3 . 3 8 .   [ 5 ]   I .   S e r g i   e t   a l . A n   I o T - a w a r e   smar t   sy st e t o   d e t e c t   t h e r ma l   c o mf o r t   i n   i n d u s t r i a l   e n v i r o n me n t s,   i n   2 0 2 1   6 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   S m a rt   a n d   S u s t a i n a b l e   T e c h n o l o g i e s ( S p l i T e c h ) ,   S e p .   2 0 2 1 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 2 3 9 1 9 / S p l i Te c h 5 2 3 1 5 . 2 0 2 1 . 9 5 6 6 3 7 8 .   [ 6 ]   Y .   H i r a n o   e t   a l . M a c h i n e   l e a r n i n g - b a s e d   m o r t a l i t y   p r e d i c t i o n   m o d e l   f o r   h e a t - r e l a t e d   i l l n e s s,   S c i e n t i f i c   Re p o r t s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   1 ,     p .   9 5 0 1 ,   M a y   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s4 1 5 9 8 - 0 2 1 - 8 8 5 8 1 - 1.   [ 7 ]   W .   A l k a ss a s,  A .   M .   R a j a b ,   S .   T.   A l r a sh o o d ,   M .   A .   K h a n ,   M .   D i b a s ,   a n d   M .   Za m a n ,   H e a t - r e l a t e d   i l l n e sses  i n   a   mass   g a t h e r i n g   e v e n t   a n d   t h e   n e c e ss i t y   f o r   n e w e r   d i a g n o s t i c   c r i t e r i a :   a   f i e l d   st u d y ,   E n v i ro n m e n t a l   S c i e n c e   a n d   Po l l u t i o n   Re sea r c h ,   v o l .   2 8 ,     n o .   1 3 ,   p p .   1 6 6 8 2 1 6 6 8 9 ,   A p r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 3 5 6 - 020 - 1 2 1 5 4 - 4.   [ 8 ]   A .   Ta k a d a   e t   a l . C o m p u t e d   a n d   mea s u r e d   c o r e   t e m p e r a t u r e   o f   p a t i e n t s   w i t h   h e a t st r o k e   t r a n sp o r t e d   f r o t h e i r   h o m e v i a   a mb u l a n c e ,   I E EE  Ac c e ss ,   v o l .   1 0 ,   p p .   4 1 8 3 9 4 1 8 5 1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 2 . 3 1 6 7 5 2 0 .   [ 9 ]   V .   K a r ma n i ,   A .   A .   C h a n d i o ,   P .   K a r man i ,   M .   C h a n d i o ,   a n d   I .   A .   K o r e j o ,   T o w a r d s e l f - a w a r e   h e a t st r o k e   e a r l y - w a r n i n g   sy s t e m   b a s e d   o n   h e a l t h c a r e   I o T,   i n   2 0 1 9   T h i rd   Wo rl d   C o n f e r e n c e   o n   S m a rt   T re n d i n   S y st e m s   S e c u r i t y   a n d   S u s t a i n a b l i t y   ( W o r l d S 4 ) ,   J u l .   2 0 1 9 ,   p p .   5 9 63 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / W o r l d S 4 . 2 0 1 9 . 8 9 0 4 0 0 6 .   [ 1 0 ]   S .   R o y ,   D .   P .   M i s h r a ,   R .   M .   B h a t t a c h a r j e e ,   a n d   H .   A g r a w a l ,   Ef f e c t   o f   h e a t   s t r e ss  a n d   d e v e l o p me n t   o f   W B G T   b a s e d   h e a t   s t r e ss   p r e d i c t i o n   m o d e l f o r   u n d e r g r o u n d   c o a l   m i n e r u si n g   r a n d o m   f o r e s t   a l g o r i t h a n d   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k ,   S S RN   El e c t ro n i c   J o u rn a l ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 2 1 3 9 / ssr n . 3 9 9 4 1 6 3 .   [ 1 1 ]   M .   O .   R i e d l ,   H u ma n c e n t e r e d   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e   a n d   m a c h i n e   l e a r n i n g ,   H u m a n   Be h a v i o r a n d   Em e r g i n g   T e c h n o l o g i e s ,   v o l .   1 ,   n o .   1 ,   p p .   3 3 3 6 ,   J a n .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / h b e 2 . 1 1 7 .   [ 1 2 ]   R .   B .   V e n u g o p a l   a n d   R .   D u d h e ,   I o T   b a s e d   a d v a n c e d   h e a t   s t r o k e   a l a r m   s y s t e m ,   i n   2 0 2 1   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C o m p u t a t i o n a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   K n o w l e d g e   E c o n o m y   ( I C C I K E ) ,   M a r .   2 0 2 1 ,   p p .   4 5 7 4 6 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C I K E 5 1 2 1 0 . 2 0 2 1 . 9 4 1 0 7 2 6 .   [ 1 3 ]   S. - S .   Li n ,   C . - W .   La n ,   H . - Y .   H s u ,   a n d   S . - T.   C h e n ,   D a t a   a n a l y t i c o f   a   w e a r a b l e   d e v i c e   f o r   h e a t   st r o k e   d e t e c t i o n ,   S e n s o rs ,   v o l .   1 8 ,   n o .   1 2 ,   p .   4 3 4 7 ,   D e c .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 1 8 1 2 4 3 4 7 .   [ 1 4 ]   T.   W .   S o n ,   D .   A .   R a m l i ,   a n d   A .   A .   A z i z ,   W e a r a b l e   h e a t   s t r o k e   d e t e c t i o n   s y st e i n   I o T - b a s e d   e n v i r o n me n t ,   Pr o c e d i a   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   1 9 2 ,   p p .   3 6 8 6 3 6 9 5 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c s. 2 0 2 1 . 0 9 . 1 4 2 .   [ 1 5 ]   H .   M o mo s e   e t   a l . H e a t s t r o k e   r i s k   i n f o r m i n g   s y st e m   u s i n g   w e a r a b l e   p e r s p i r a t i o n   r a t e met e r   o n   u s e r u n d e r g o i n g   p h y s i c a l   e x e r c i s e ,   S c i e n t i f i c   R e p o r t s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p .   4 1 6 ,   J a n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s4 1 5 9 8 - 0 2 3 - 2 7 4 9 2 - 9.   [ 1 6 ]   K .   M a t s u i   a n d   K .   S a k a i ,   A   p r o p o sa l   f o r   a   d y n a mi c   d i g i t a l   ma p   t o   p r e v e n t   h e a t s t r o k e   u s i n g   I o d a t a ,   A d v a n c e i n   I n t e l l i g e n t   S y s t e m a n d   C o m p u t i n g 2 0 2 0 ,   p p .   1 2 0 5 1 2 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 1 5 0 3 2 - 7 _ 1 0 1 .   [ 1 7 ]   R .   E d i r i si n g h e   a n d   L .   G u n a t h i l a k e ,   I o T - b a se d   sm a r t   v e s t   f o r   h e a t   st r e s man a g e me n t   i n   c o n st r u c t i o n ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C o n st r u c t i o n   Ma n a g e m e n t ,   v o l .   2 5 ,   n o .   1 6 ,   p p .   2 1 3 7 2 1 4 9 ,   D e c .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 1 5 6 2 3 5 9 9 . 2 0 2 5 . 2 5 0 4 5 5 0 .   [ 1 8 ]   J.  Y u ,   S .   P a r k ,   S . - H .   K w o n ,   C .   M .   B .   H o ,   C . - S .   P y o ,   a n d   H .   L e e ,   AI - b a s e d   s t r o k e   d i se a se   p r e d i c t i o n   sy s t e u si n g   r e a l - t i m e   e l e c t r o my o g r a p h y   s i g n a l s,   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 9 ,   p .   6 7 9 1 ,   S e p .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 0 1 9 6 7 9 1 .   [ 1 9 ]   A .   G ,   B .   M ,   F .   J,  I .   R ,   a n d   I .   R ,   S u n st r o k e   d e t e c t i o n   sy s t e m ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   M u l t i d i s c i p l i n a r y   R e s e a r c h   i n   S c i e n c e ,   En g i n e e ri n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   7 ,   n o .   1 0 ,   p p .   1 6 0 0 4 1 6 0 0 9 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 5 6 8 0 / I JM R S ET . 2 0 2 4 . 0 7 1 0 0 5 9 .   [ 2 0 ]   T.   H a ma t a n i ,   A .   U c h i y a ma,   a n d   T.   H i g a s h i n o ,   Es t i m a t i n g   c o r e   b o d y   t e m p e r a t u r e   b a se d   o n   h u ma n   t h e r m a l   m o d e l   u s i n g   w e a r a b l e   sen s o r s,   i n   Pro c e e d i n g o f   t h e   3 0 t h   A n n u a l   A C S y m p o si u m   o n   Ap p l i e d   C o m p u t i n g ,   A p r .   2 0 1 5 ,   p p .   5 2 1 526 ,   doi Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   1 Feb r u ar y   20 2 6 :   5 3 5 - 544   544   1 0 . 1 1 4 5 / 2 6 9 5 6 6 4 . 2 6 9 5 7 6 5 .   [ 2 1 ]   T.   Ta m u r a ,   M .   H u a n g ,   T.   Y o s h i m u r a ,   S .   U mez u ,   a n d   T.   O g a t a ,   A n   a d v a n c e d   i n t e r n e t   o f   t h i n g s y st e f o r   h e a t st r o k e   p r e v e n t i o n   w i t h   a   n o n i n v a si v e   d u a l - h e a t - f l u x   t h e r mo me t e r ,   S e n s o rs ,   v o l .   2 2 ,   n o .   2 4 ,   p .   9 9 8 5 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s2 2 2 4 9 9 8 5 .   [ 2 2 ]   K .   S i l a w a r a w e t ,   P .   K a e w c h u k u l ,   a n d   S .   S a a d p r a i ,   H e a t   st r o k e   w a r n i n g   s y st e p r o t o t y p e   f o r   a t h l e t e s :   a   p i l o t   st u d y ,   S e n s o rs   v o l .   2 5 ,   n o .   2 ,   p .   2 9 4 ,   Ja n .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 5 0 2 0 2 9 4 .   [ 2 3 ]   L.   K e   Y i n ,   S .   Y o g a r a y a n ,   S .   F .   A b d u l   R a z a k ,   U .   A l i   B u k a r ,   a n d   M .   S .   S a y e e d ,   H e a t   s t r o k e   p r e d i c t i o n :   a   p e r sp e c t i v e   f r o m   t h e   i n t e r n e t   o f   t h i n g a n d   m a c h i n e   l e a r n i n g   a p p r o a c h ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e E n g i n e e ri n g   ( I J E C E)   v o l .   1 4 ,   n o .   3 ,   p .   3 4 2 7 ,   J u n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 4 i 3 . p p 3 4 2 7 - 3 4 3 3 .   [ 2 4 ]   S .   D u g g a l ,   P .   K a u r ,   M .   K u mar ,   a n d   V .   B h a r d w a j ,   I o T - e n a b l e d   f o g   c o m p u t i n g   f r a mew o r k :   h e a t   s t r o k e   r i s k   a n a l y s i s,   J o u r n a l   o f   C l o u d   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   p .   5 1 ,   S e p .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s1 3 6 7 7 - 0 2 5 - 0 0 7 7 6 - 3.   [ 2 5 ]   B .   C h a n d e r ,   S .   P a l ,   D .   D e ,   a n d   R .   B u y y a ,   A r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e - b a s e d   i n t e r n e t   o f   t h i n g s   f o r   I n d u s t r y   5 . 0 ,   2 0 2 2 ,   p p .   3 45 ,     d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 030 - 8 7 0 5 9 - 1 _ 1 .   [ 2 6 ]   A .   Y a t su d a ,   T.   H a r a m a k i ,   a n d   H .   N i s h i n o ,   A n   u n s o l i c i t e d   h e a t   st r o k e   a l e r t   s y st e m   f o r   t h e   e l d e r l y ,   i n   2 0 1 7   I E EE  I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o n su m e r E l e c t r o n i c s   -   T a i w a n   ( I C C E - T W) ,   J u n .   2 0 1 7 ,   p p .   3 4 5 346 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C E - C h i n a . 2 0 1 7 . 7 9 9 1 1 3 7 .   [ 2 7 ]   D u c k   G u n   P a r k ,   S e u n g   C h u l   S h i n ,   S u n g   W o n   K a n g ,   a n d   Y o u n   Ta e   K i m,  D e v e l o p me n t   o f   f l e x i b l e   se l f   a d h e s i v e   p a t c h   f o r   p r o f e ss i o n a l   h e a t   st r e ss   mo n i t o r i n g   se r v i c e ,   i n   2 0 0 5   I EE E n g i n e e r i n g   i n   Me d i c i n e   a n d   Bi o l o g y   2 7 t h   A n n u a l   C o n f e r e n c e ,   2 0 0 5 ,   p p .   3 7 8 9 3 7 9 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I EM B S . 2 0 0 5 . 1 6 1 7 3 0 9 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS        S wa ti  Pa t il           re c e iv e d   th e   B. E n g g .   d e g re e   in   e lec tro n ics   a n d   te lec o m m u n ica ti o n   fro m   S a v it ri b a P h u le  P u n e   Un i v e rsity ,   In d ia,  in   2 0 0 2   a n d   t h e   M . E.   d e g re e   in   e lec tro n ics   a n d   tele c o m m u n ica ti o n   fro m   M u m b a Un i v e rsity   i n   2 0 0 8 .   P h . D.  d e g r e e in   a n ten n a   d o m a in   fr o m   S a v it rib a i   P h u le  P u n e   Un i v e rsity   in   2 0 2 5 ,   sh e   is  a n   As sista n t   P r o fe ss o a t h e   De p a rtme n t   o f   El e c tro n ics   a n d   Tele c o m m u n i c a ti o n   E n g i n e e rin g ,   a P imp r Ch i n c h wa d   C o ll e g e   o f   En g i n e e rin g ,   Nig d i,   P u n e .   He re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   wire les c o m m u n ica ti o n ,   ima g e   p ro c e ss in g ,   c o n tr o a n d   a u to m a ti o n ,   b io l o g ica e ffe c ts  o m icro wa v e s,  a n te n n a ,   a n d   tele m e d icin e .   S h e   h a p u b li s h e d   m o re   th a n   2 0   p a p e rs  i n   n a ti o n a l   a n d   in tern a ti o n a l   jo u rn a ls S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il sw a ti n a k sh tram @g m a il . c o m .         Ru g v e d   R a v i n d r a   K u l k a r n i           i a n   e lec tr o n ics   a n d   tel e c o m m u n i c a ti o n   e n g i n e e r i n g   st u d e n t   a t   P im p ri   C h i n c h wa d   C o l le g e   o E n g i n e e ri n g ,   Ni g d i,   P u n e .   He   is   i n ter e st e d   in   r e se a r c h   a n d   h e l p i n g   s o c i e t y   t o   s o l v e   d i ffe re n t   p r o b lem s   fa c e d   b y   se c t i o n s   o so c ie t y .   H e   wa n t t o   h e l p   so c ie ty   t h r o u g h   h is   k n o wle d g e   o sc ie n c e   a n d   te c h n o l o g y .   M o re   s p e c if ica ll y ,   h e   is  i n t e re s te d   i n   in te r n e t   o f   t h i n g s ,   m a c h in e   lea r n in g ,   a r t if icia l   i n te ll i g e n c e   t o   s o l v e   p r o b lem s   i n   t h e   m e d ica d o m a i n .   He   c a n   b e   c o n tac te d   a t   e m a il :   r u g v e d . k u l k a r n i 2 0 1 @ g m a il . c o m .         K a r is h m a   P r a sh a n t   S a l u n k h e           is  a n   e lec tr o n ics   a n d   t e lec o m m u n i c a t i o n   e n g in e e r i n g   s t u d e n t   a P im p ri   C h i n c h wa d   C o ll e g e   o f   E n g i n e e r i n g ,   Ni g d i ,   P u n e .   S h e   is   i n ter e st e d   in   re se a rc h   a n d   h e l p i n g   s o c ie ty   t o   s o l v e   d i ffe re n t   p r o b lem s   fa c e d   b y   se c t io n s   o f   s o c ie ty .   S h e   wa n ts  t o   h e l p   s o c ie t y   t h r o u g h   h e r   k n o w le d g e   o f   sc ie n c e   a n d   tec h n o l o g y .   M o re   s p e c i fic a l l y ,   s h e   is  i n t e re s te d   i n   i n ter n e o t h i n g s,   m a c h i n e   lea r n i n g ,   a r t if icia l   i n tel l ig e n c e   t o   s o l v e   p r o b lem s   i n   th e   m e d ica d o m a i n .   S h e   c a n   b e   c o n t a c te d   a e m a i l:   k a ris h m a . sa l u n k h e 2 0 @ p c c o e p u n e . o r g .         Vid it  Pra v in   Ag r a w a l           is  a n   e lec tro n ics   a n d   tele c o m m u n ic a ti o n   e n g i n e e rin g   stu d e n a P imp ri  C h in c h wa d   Co l leg e   o En g i n e e rin g ,   Nig d i ,   P u n e .   He   is  in tere ste d   in   re se a rc h   a n d   h e l p in g   so c iety   to   so lv e   d iffe re n p ro b lem fa c e d   b y   se c ti o n o so c iety .   He   wa n ts  to   h e lp   so c iety   th r o u g h   h is k n o wle d g e   o sc ien c e   a n d   tec h n o l o g y .   M o re   sp e c ifi c a ll y ,   h e   is i n tere ste d   in   in tern e t   o f   th i n g s ,   m a c h in e   lea rn in g ,   a rti ficia l   in tell ig e n c e   to   so l v e   p ro b lem in   t h e   m e d ica d o m a in .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il v id i t. a g ra wa l2 0 @ p c c o e p u n e . o rg .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.