基于深度联合学习计划的残疾患者数字医疗保健框架

科学领域:

• 数字健康数字健康
• 生物医学工程 生物医学工程
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 数字医疗保健和医疗物联网 (IoMT) 提供了改善轮椅使用者的医疗保健的潜力.
• 现有的用于轮椅的IoMT应用程序是基本的,不能充分解决残疾人的复杂健康需求,特别是关于慢性疾病.
• 轮椅使用者,特别是三十岁以上的人,由于身体活动减少,容易患高血压和心脏病等疾病.

研究的目的:

• 为残疾患者,特别是轮椅使用者提出一个新的数字医疗保健框架.
• 通过整合先进的人工智能技术,加强轮椅使用者的健康状况监测和预测.
• 通过整合个性化医疗管理来解决当前IoMT解决方案的局限性.

主要方法:

• 开发一个联合学习深层卷积神经网络 (FL-DCNNS) 框架.
• 整合轮椅生物传感器和可穿戴设备 (例如智能手表) 来收集数据 (血压,葡萄糖,氧气).
• 实施联合学习实验室,用于本地数据培训和安全的权重共享,并基于成本,能源,时间和准确性进行集中聚合的决策森林.

主要成果:

• 该FL-DCNNS框架显示了传感器数据分析的显著改进.
• 通过将能源消耗降低25%,时间降低19%和成本降低28%,实现最佳效果.
• 与现有的数字医疗保健计划相比,提高了99%的疾病预测准确度.

结论:

• 拟议的FL-DCNNS框架为轮椅使用者提供了卓越的数字医疗保健解决方案.
• 这种方法有效地提高了疾病预测的准确性,同时优化了资源利用.
• 该研究强调了联合学习在个性化和高效的远程医疗保健中对残疾人的潜力.