在元宇宙环境中,基于PO-RSNN和FZCIS的有效糖尿病预测和中风分析

科学领域:

• 数字健康数字健康
• 医疗保健中的人工智能
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 糖尿病和中风等慢性疾病对全球卫生保健造成重大负担,需要持续监测和早期检测.
• 超宇宙环境 (ME) 提供了数字医疗保健的潜力,但在残疾人可访问性,安全性,通用性和功能选择方面面临挑战.
• 现有的数字健康解决方案往往缺乏强大的安全性和针对不同患者需求的专用功能.

研究的目的:

• 在Metaverse环境 (ME) 中开发一个安全和准确的糖尿病预测 (DP) 和中风分析系统.
• 解决ME的局限性,包括对残疾人的支持不足以及数据安全和特征选择方面的挑战.
• 通过先进的人工智能和密码技术来增强慢性疾病管理.

主要方法:

• 一个新的以概率为中心的优化循环sechelliott神经网络 (PO-RSNN) 用于DP和一个 Fuzzy Z-log-clipping推理系统 (FZCIS) 用于严重程度估计.
• 集成Montwisted-Jaco曲线加密 (MJCC) 进行安全的数据传输,Aransign-主要组件分析 (A-PCA) 进行特征减少,以及SMOTE用于数据失衡.
• 使用BlockChain (BC) 来安全存储诊断结果,确保隐私和可追溯性.

主要成果:

• 拟议的系统实现了高精度:98.97%的DP和98.89%的中风分析,优于现有的分类器.
• 该MJCC加密技术的效率达到了98.92%,超过了传统的加密方法.
• 该系统被证明是安全的,可扩展的,并且对ME慢性疾病分析具有高度准确性.

结论:

• 开发的基于PO-RSNN和FZCIS的系统为Metaverse中糖尿病和中风预测提供了一个安全,准确和可扩展的解决方案.
• 集成先进的加密和人工智能技术有效地解决了数字医疗保健中的安全,隐私和性能挑战.
• 未来的研究将将这种方法扩展到其他慢性疾病,如癌症和心脏病,以扩大其影响.