10、医疗领域中社交物联网(SIoT)的挑战与解决方案

医疗领域中社交物联网(SIoT)的挑战与解决方案

1. 物联网在医疗领域的应用

物联网(IoT)技术能够实现医院的远程监控,为患者和医生提供帮助。通过提高患者的参与度,这种通信模式可以变得更加便捷和高效。当物联网应用于医疗领域时,医院的入院率和住院时间将会减少。预计在2022年至2027年期间,全球结构健康监测市场在物联网应用方面将以15%至17%的复合年增长率增长。此外,物联网对降低医疗费用和提高治疗效果有着显著的影响。毫无疑问,物联网通过促进人与技术的互动来提供医疗服务,正在改变医疗行业。物联网主要在医疗业务中为患者和医生带来了诸多好处。

社交物联网(SIoT)是物联网的一个子集,它允许医院中的物体在有人在场时进行社交互动。SIoT试图利用社交计算来解决物联网在医疗领域的可持续性、可信度和信息识别挑战。SIoT旨在在人与物之间保持界限,允许物体使用自己的社交网络,同时允许人类设置隐私保护限制,并仅获取物体间自主交互的结果。

实施SIoT在医疗领域具有一些显著优势:
- 收集患者的额外数据,而不会给患者护理带来过大压力。
- 通过消除手动数据收集,提高患者治疗和管理的效率。
- 增加患者对治疗的参与度,从而减少医院再入院率。
- 利用物联网设备的数据帮助人们做出正确决策,并使医疗运营高效运行。
- 利用持续的患者监测和实时数据,帮助医生在疾病出现症状之前发现疾病。
- 通过使用传感器节点生成的信息,促进改善治疗结果,并确保医疗服务运营顺利进行,减少错误、浪费和运营成本。

2. 医疗领域中SIoT的相关研究
  • Trayush T等人
需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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