机器学习应用于边缘计算和医疗保健的可穿戴设备:对文献的系统地图绘制
Carlos Vinicius Fernandes Pereira1, Edvard Martins de Oliveira1, Adler Diniz de Souza1
1Federal University of Itajubá, Professor José Rodrigues Seabra Campus, Itajubá 37500-903, Brazil.
Sensors (Basel, Switzerland)
|October 16, 2024
概括
机器学习与边缘计算和可穿戴设备相结合,正在改变医疗保健. 研究表明,在这个领域的快速增长,有机器学习驱动的健康解决方案的创新机会.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 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:
- 机器学习 (ML),边缘计算和可穿戴设备的融合是医疗保健中快速发展的领域.
- 这个领域利用网络边缘的实时数据处理来增强医疗应用.
研究的目的:
- 系统地绘制和分析关于ML,边缘计算和医疗保健中的可穿戴设备的文献.
- 确定这个跨学科领域的关键概念,技术,架构和新兴趋势.
主要方法:
- 对171项研究的系统文献综述.
- 严格的选择过程,专注于28篇关键文章进行深入分析.
- 分析研究趋势,常见的ML模型,边缘平台和医疗保健应用.
主要成果:
- 在过去的六年里,特别是过去的三年里,研究显著增加.
- 主要应用包括摔倒检测,心血管监测和疾病预测.
- 神经网络模型的流行,如卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆网络 (LSTM).
- 使用各种边缘计算平台,包括Raspberry Pi和智能手机.
结论:
- 该领域正在芽,为未来的研发提供了大量机会.
- 需要标准化架构,并进一步探索硬件/软件以机器学习为驱动的医疗保健.
- 确定了研究方向,以促进医疗技术的持续创新.
