使用医疗物联网预测和检测绝症:一篇综述

科学领域:

• 生物医学信息学 生物医学信息学
• 医疗保健中的人工智能
• 医疗事物的互联网 医疗事物的互联网

背景情况:

• 人工智能 (AI) 和医疗物联网 (IoMT) 的融合为疾病预测和检测提供了变革性的潜力.
• 显著的障碍,包括数据异质性,隐私风险和有限的模型通用性,阻碍了AI-IoMT在临床实践中的广泛采用.

研究的目的:

• 审查挑战并评估AI-IoMT技术在预测慢性和终端疾病方面的有效性.
• 分析各种机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法,以及高级策略,以提高AI-IoMT系统性能.

主要方法:

• 关于AI-IoMT在疾病预测中的应用现有文献的综述.
• 机器学习 (XGBoost,随机森林) 和深度学习 (CNN,LSTM) 模型的分析.
• 评估先进策略:联合学习,转移学习和区块链技术.

主要成果:

• 转移学习和组合方法显著提高了模型在不同临床环境中的适应性.
• 联合学习和区块链解决方案有效地减轻了隐私问题,并加强了数据标准化.
• 人工智能-IoMT技术在预测心血管疾病,阿尔茨海默病和各种癌症方面表现有前途.

结论:

• 数据协调,安全框架和强大的多疾病模型对于可扩展的AI-IoMT解决方案至关重要.
• 解决隐私,互操作性和通用性是释放AI-IoMT在医疗保健中的全部潜力的关键.
• 对先进的人工智能和安全数据管理的持续研究对于未来的医疗保健创新至关重要.