通过智能技术进行适应性残疾预测和医疗分析
Malak Alamri1,2, Mamoona Humayun3, Khalid Haseeb4
1Department of Computer Science, College of Computer and Information Sciences, Jouf University, Sakaka 72311, Saudi Arabia.
Diagnostics (Basel, Switzerland)
|August 28, 2025
概括
这项研究引入了使用医疗物联网 (IoMT),边缘计算和人工智能进行准确的实时残疾识别的自适应框架. 它增强了数据安全性和个性化医疗干预措施,
科学领域:
- 医疗信息学
- 生物医学工程
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 医疗行业5.0使用无线技术通过生物传感器持续监测患者.
- 现有系统在及时个性化疾病检测方面面临可扩展性和可靠性挑战.
- 持续监测对于准确的诊断至关重要,尤其是慢性疾病.
研究的目的:
- 通过IoMT,边缘计算和人工智能提出适应性和安全性的残疾识别框架.
- 解决及时发现疾病的局限性,并加强个性化医疗保健.
- 提高医疗数据分析的安全性和可靠性.
主要方法:
- 整合轻量级边缘计算以快速收集生物传感器的数据.
- 实施分散的战略,以确保大数据的安全分析和真实数据的访问.
- 使用联合学习和轻量级加密来保护数据.
主要成果:
- 在基于边缘的残疾检测中具有高准确性.
- 提高云服务器的快速响应时间.
- 通过先进技术确保敏感医疗数据的安全性.
结论:
- 拟议的框架提供了安全有效的残疾识别解决方案.
- 利用IoMT,边缘计算和人工智能来克服实时监控的挑战.
- 提高诊断准确性并确保敏感医疗数据的保护.
