DLSDHMS:设计基于深度学习的分析模型,用于安全和分布式的医院管理,使用上下文感知侧链

科学领域:

• 计算机科学 计算机科学
• 人工智能的人工智能
• 医疗保健信息学 医疗保健信息学

背景情况:

• 现有的医院管理系统复杂,缺乏深度学习集成.
• 当前模型中的可变存储解决方案减少了对多患者场景的信任.
• 有效的医院管理需要安全的存储,警报系统和人员/报告管理.

研究的目的:

• 使用深度学习和上下文感知侧链设计一个安全和分布式的医院管理模型.
• 克服现有的复杂和不太准确的医院管理系统的局限性.
• 提高医院数据管理的信任和效率.

主要方法:

• 利用物联网网络从医院实体收集数据.
• 实施了情境敏感的侧链,用于安全存储数据 (医学,医生,保险,预约).
• 使用代遗传算法 (Iterative Genetic Algorithm,简称IGA) 优化侧链,并使用循环神经网络 (Recurrent Neural Networks,简称RNN) 和卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks,简称CNN) 处理数据.

主要成果:

• 与其他区块链部署相比,计算延迟减少3.5%,存储成本降低8.3%.
• 在预防患者问题方面,获得了9.3%的更高准确度和4.8%的更高精度.
• 通过基于 IGA 的优化,证明了更好的存储和检索性能.

结论:

• 拟议的深度学习模型为医院管理提供了安全,高效和准确的解决方案.
• 情境感知侧链和先进的人工智能技术提高了数据完整性和预测能力.
• 该模型适用于实时临床部署,改善疾病预防和患者的治疗结果.