在5G网络中基于深度学习的智能疾病监测系统,使用多种疾病的大数据

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 人工智能的人工智能
• 可穿戴技术可穿戴技术

背景情况:

• 使用可穿戴医疗设备的真实世界疾病监测可以显著降低死亡率.
• 目前的方法通常依赖于手动数据收集,在复杂疾病预测中可能缺乏效率.
• 5G框架的整合为增强数据传输和实时分析提供了潜力.

研究的目的:

• 开发和验证一种新的AI驱动框架,用于使用可穿戴医疗设备和5G技术预测五种不同的疾病.
• 通过先进的数据预处理,特征提取和整体分类技术,提高疾病监测的准确性和效率.
• 使用混合元启发式优化算法优化拟议框架的性能.

主要方法:

• 从使用可穿戴设备的患者收集数据,并通过5G网络传输.
• 在数据预处理后,使用一维卷积神经网络 (1D-CNN) 进行深度特征提取.
• 一组增强模型 (AdaBoost,XGBoost,CatBoost) 用于得分预测,通过基于修改的掠食者存在概率的松鼠搜索-虫群群优化 (MPPP-SSGSO) 算法进行优化.
• 最终的分类使用基于Ensemble Boosting Scores的模糊分类器 (EBS-FC) 进行,其会员功能由MPPP-SSGSO算法优化.

主要成果:

• 拟议的框架在分类五种不同疾病方面实现了91.34%的高准确率.
• 实验验证表明,与传统的疾病监测技术相比,其性能优越.
• MPPP-SSGSO算法有效调整了参数,并优化了模糊分类器,以提高预测准确度.

结论:

• 开发的AI框架整合了可穿戴技术,5G,1D-CNN,组合提升和模糊分类,为现实世界疾病监测提供了高度准确和高效的解决方案.
• 新的MPPP-SSGSO优化策略显著有助于提高疾病预测系统的性能.
• 这种方法与当前最先进的方法相比,是显著的进步,为改善患者治疗结果和提高医疗保健效率铺平了道路.