确保物联网医疗传感器的完整性评估,使用犹不决的模糊集
1College of Computer and Information Sciences, Imam Mohammad Ibn Saud Islamic University (IMSIU), Riyadh, Saudi Arabia.
Health informatics journal
|November 12, 2024
概括
一个新的框架通过优先考虑功能方面和准确性来增强医疗物联网 (IoMT) 传感器完整性. 这个专家系统帮助沙特阿拉伯和全球的医疗保健专业人员安全地实施IoMT设备.
科学领域:
- 医疗保健技术 技术 医疗保健 技术
- 网络安全 网络安全
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 医疗物联网 (IoMT) 正在彻底改变医疗保健服务.
- 人们越来越多地依赖IoMT设备,这就数据安全和设备完整性带来了很大的担忧.
- 为IoMT传感器选择合适的身份验证和完整性解决方案是复杂和具有挑战性的.
研究的目的:
- 开发一个全面的框架来评估和优先考虑基于物联网的医疗传感器设备的完整性方案.
- 为解决选择IoMT系统的强大身份验证解决方案所面临的复杂挑战.
- 建立一个系统的方法来评估和提高医疗保健机构内的IoMT传感器完整性.
主要方法:
- 为IoMT传感器完整性评估开发了一个统一的健康犹不决的模糊专家系统.
- 进行了文献审查和专家咨询,以确定关键的完整性属性.
- 在IoMT完整性专家的监督下,Delphi方法用于属性收集.
- 犹不决的模糊分析网络过程 (HF-ANP) 被用于完整性评估.
主要成果:
- 功能完整性和测量准确性被确定为IoMT传感器安全性的至关重要因素.
- 开发的框架表现出高性能,93%的精度,94%的准确性和95%的回忆率.
- 该系统为医疗保健安全专业人员和利益相关者提供了一个有价值的工具,以解决身份验证问题.
- 该框架有助于在选择和实施IoMT完整性解决方案时做出明智的决策.
结论:
- 健康犹的模糊专家系统为评估IoMT传感器完整性提供了一个强大的解决方案.
- 该系统使沙特阿拉伯和国际医疗保健利益相关者能够安全部署IoMT传感器.
- 该框架有助于在不断变化的医疗保健环境中安全可靠地整合IoMT技术.
