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Updated: Feb 10, 2026
06:19
Constructing and Visualizing Models using Mime-based Machine-learning Framework
Published on: July 22, 2025
2.6K
IoMT-Fog-Marcos de IA basados en la nube para el diagnóstico de enfermedades crónicas: análisis comparativo
1Department of Physics, School of Science, King Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang, Bangkok, Thailand.
Frontiers in medical technology
|February 9, 2026
Resumen
Los sistemas de Internet de las Cosas Médicas (IoMT) habilitados para IA muestran una alta precisión de diagnóstico para enfermedades crónicas. La computación de niebla reduce la latencia, pero puede aumentar el uso de energía, destacando la necesidad de un diseño de sistema equilibrado.
Área de la Ciencia:
- La informática médica es la informática médica.
- La inteligencia artificial es inteligencia artificial.
- Redes de ordenadores Redes de ordenadores Redes de ordenadores Redes de ordenadores Redes de ordenadores Redes de ordenadores Redes de ordenadores Redes de ordenadores Redes de ordenadores Redes de ordenadores
Sus antecedentes:
- Las enfermedades crónicas requieren un monitoreo continuo y respuestas clínicas rápidas.
- El Internet de las Cosas Médicas (IoMT) integra la detección del paciente con la computación en la niebla y la nube para un procesamiento eficiente de datos.
- El IoMT impulsado por IA tiene como objetivo mejorar las capacidades de diagnóstico y el rendimiento del sistema.
Objetivo del estudio:
- Revisar los sistemas IoMT habilitados para IA publicados entre 2020-2025.
- Para sintetizar el rendimiento del diagnóstico y las métricas de calidad de servicio de la red.
- Proporcionar recomendaciones de diseño para futuras implementaciones de IA-IoMT.
Principales métodos:
- Revisión sistemática de la literatura siguiendo las directrices de PRISMA 2020.
- Examen de los registros de la base de datos para identificar los estudios primarios relevantes.
- Síntesis enfocada en seis marcos IoMT-Fog-Cloud para la diabetes y las enfermedades cardiovasculares.
Principales resultados:
- Los sistemas IoMT logran una precisión de ~95-96% con el aprendizaje profundo; los sistemas cardiovasculares informan >99% en entornos controlados.
- El procesamiento de la capa de niebla reduce la latencia de extremo a extremo para las señales biológicas, pero puede aumentar las demandas de energía.
- Las métricas extraídas cubren el rendimiento de diagnóstico y la calidad de servicio del sistema / red para comparaciones reproducibles.
Conclusiones:
- Los sistemas AI-IoMT ofrecen capacidades de diagnóstico prometedoras para el manejo de enfermedades crónicas.
- Es crucial equilibrar las ganancias de rendimiento de la computación de niebla con consideraciones de energía.
- Las métricas estandarizadas y los informes transparentes son esenciales para la futura investigación e implementación de IA-IoMT.
Palabras clave:
diagnóstico de enfermedad crónica diagnóstico de enfermedad crónicaLa computación en la nube es la computación en la nube.Aprendizaje profundo Aprendizaje profundo.La computación de la niebla de la computación de la nieblaInternet de las Cosas Médicas (IoMT)El rendimiento de la red de rendimiento de la red.Más Videos Relacionados
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