采用集体深度学习模型进行综合健康评估方法,用于通过物联网远程监测患者

科学领域:

• * 人工智能 * 人工智能
• * 生物医学工程 * 生物医学工程
• * 物联网 (IoT) 的互联网.

背景情况:

• * 远程患者监测 (RPM) 对于早期健康问题诊断和实时生理数据分析至关重要.
• *可穿戴物联网设备产生重要的健康数据,需要先进的分析模型.
• *现有的方法可能会与健康数据的复杂的空间和时间动态作斗争.

研究的目的:

• * 开发一个集体深度学习模型,整合CNN和LSTM,以提高RPM.
• * 提高从可穿戴物联网设备分析生理数据的准确性和效率.
• *通过精确的趋势识别和生命体征异常检测,促进早期干预.

主要方法:

• *使用CNN和LSTM网络组合开发了一个远程患者监控模型 (RPMM).
• *利用CNN进行空间分析和从健康数据中提取特征.
• * 采用LSTM进行时间序列建模,以捕捉随时间的数据趋势.

主要成果:

• * RPMM在评估关键健康因素方面取得了97.23%的高精度.
• * 综合CNN-LSTM方法有效地识别了健康数据中的空间和时间关系.
• * 模型的稳定性在各种数据集中得到验证,证明了远程患者护理的有效性.

结论:

• * 集成深度学习模型显著提高健康监测的精度和及时性.
• * 拟议的模型有助于早期检测和干预,使患者和医疗保健系统受益.
• * 这项研究强调了先进的人工智能在改善远程患者护理结果方面的潜力.