45、物联网与机器学习在医疗保健领域的应用及潜力

物联网与机器学习在医疗保健领域的应用及潜力

1. 医疗保健中的物联网与机器学习

医疗保健领域引入了物联网（IoT）和机器学习（ML）技术，使得自动化设备能够创建医疗记录、检测疾病，甚至实时治疗疾病。不同的ML算法在处理各种数据时表现各异，预测结果的差异会影响整体结果。因此，了解用于处理医疗保健领域IoT数据的各种ML方法至关重要。

2. 研究背景：COVID - 19疫情

截至2020年7月21日，自2019年12月下旬发现COVID - 19以来，185个国家报告了超过1500万例确诊病例，每日新增约2%，死亡人数超过9.5万，死亡率为4.2%。世界卫生组织于2020年3月11日宣布该新型冠状病毒为大流行病。当时，尚无有效的治疗方法或疫苗，研发有效疫苗预计需要一年多时间。目前，各国主要通过人际隔离、个人卫生和使用防护用品来控制疫情传播。而技术手段，如云计算、在线和云技术，利用远程数据（包括移动健康和远程医疗）以及医疗专业人员的情况评估，可帮助快速识别和监测新病例，减缓传染病的传播。

3. 物联网架构与特点

物联网通过将传输和传感技术与普适计算技术相结合，将物理物品转化为物理传感器。物联网架构主要由物理层、网络层和应用层组成。物理物品中嵌入了传感器，用于收集各种数据，但这些传感器的计算能力和使用寿命有限。简单的数据处理会导致延迟，网络可用于弥补传感器有限的存储容量。所采用的技术包括6LoWPAN、无线、IEEE 802.15.4、RFID和近场通信（NFC）。物联网在健康保险、新技术、智慧城市、农业和通信系统等领域都有应用，在医疗保健领域，物联网被称为医疗物联网（IoMT）。传统的远程医疗方法缺乏IoMT的增强功能，IoMT不仅能实