对智能医疗设备的人工智能方法进行系统审查

科学领域:

• 智能健康 智能健康
• 人工智能的人工智能
• 物联网 (IoT) 的物联网 (IoT) 的物联网.

背景情况:

• 可穿戴物联网设备越来越多地用于智能健康中的个性化患者监控.
• 来自这些设备的数据分析需要适当的AI方法论,以确保可靠性和有效性.
• 由于这些信息的敏感性,健康数据的隐私和安全性是一个重大问题.

研究的目的:

• 确定人工智能对智能健康的挑战,最佳实践和未来机遇.
• 为人工智能方法,神经网络架构和在这个领域使用的算法提供全面的概述.
• 检查与可穿戴物联网健康数据相关的隐私和安全问题.

主要方法:

• 对专注于机器学习 (ML) 或深度学习 (DL) 网络架构的精选文章进行系统审查.
• 分析人工智能方法,神经网络架构和算法.
• 检查可穿戴物联网数据管理中的隐私和安全问题.

主要成果:

• 机器学习和深度学习对于医疗保健场景中的高级分析和预测是有效的.
• 该审查确定了智能医疗物联网应用中的当前研究差距,缺点和漏洞.
• 探索了智能健康中的AI解决方案的实用指南.

结论:

• 人工智能,特别是ML和DL,为通过可穿戴物联网设备增强智能医疗提供了巨大的潜力.
• 解决隐私,安全问题和识别研究差距对于推进智能健康领域的AI至关重要.
• 该研究旨在通过知情地实施人工智能来提高护理质量和患者福祉.