32、医疗与智慧城市应用中的大数据分析与数据挖掘

医疗与智慧城市应用中的大数据分析与数据挖掘

随着城市化进程的加速，城市人口前所未有的增长给居民的日常生活带来了诸多挑战，如道路拥堵、公共安全、环境污染、电力短缺和水资源短缺等。为了应对和解决这些问题，智慧城市相关的新技术应运而生。通过将物联网（IoT）与数据挖掘（DM）和深度学习（DL）等技术相结合，智慧城市中部署了智能服务和更优质的应用程序。医疗、治理、农业和公共安全等多个领域借助这些新技术提高了效率，并将其转化为智慧城市的智能应用。

1. 引言

如今，近55%的人口居住在城市，预计未来30年，约68%的人口将生活在智慧城市。到2050年，全球人口预计将增加25亿，这给城市的发展和可持续管理带来了巨大挑战，同时也对为市民提供高质量生活构成挑战。因此，迫切需要有效的解决方案来满足快速增长的人口需求。

大数据分析（BDA）和物联网（IoT）的发展是智慧城市服务高效实施的主要因素。这两项技术受到了广泛关注，从谷歌搜索趋势可以看出其受欢迎程度不断上升。

在各个领域，新兴技术推动了智能系统的发展，使不同领域更加高效。智慧城市的优势在于通过不同的计算技术处理和收集数据，实现更好的互联互通和通信，从而提升安全、隐私、可用性、汇聚和运输等方面的服务。为了支持智慧城市的发展，相关部门表现出极大兴趣并投入了数十亿美元。

物联网实现了无数智能设备之间的互联互通，使物理对象能够像人类一样进行决策、思考、感知等行为，将普通设备转变为智能设备，能够自主运行并适应实时环境。

BDA和DM概念在智慧城市，尤其是智能医疗系统中具有重要意义。社交媒体正在重塑健康相关的通信和医疗信息共享方式，改变了健康记录的保存方式。社交媒体和在线论坛上的网络资源提供了重