27、物联网医疗中的异常检测、分类与复杂事件处理

物联网医疗中的异常检测、分类与复杂事件处理

1. 语义数据融合概述

语义数据融合在物联网医疗领域至关重要，它主要针对物联网医疗中的异构数据源，像物理和虚拟传感器产生的数据，需要以统一的方式进行表示和聚合，以此来实现更深入的分析和模式识别。例如，依据体温、血压、心率等多项身体指标测量值来检测和诊断疾病，就是语义数据融合的一个典型应用。

1.1 复杂事件处理（CEP）的局限性

单纯依靠复杂事件处理（CEP）无法解决多个数据源的异构性问题。这一任务需要由实际的 CEP 实现来完成，该实现要能在其编程模型中实现共享数据的表示和格式化。

1.2 数据处理步骤

为了在单个 CEP 模式中处理血压、体温或心率等数据，需要按以下步骤操作：
1. 定义类 ：将这些数据定义为类，这些类可能是同一超类的子类，并为其配备相应的属性集。
2. 数据分类 ：当对应的传感器读数（可能以 JSON 或 XML 等半结构化形式）进入系统后，将其分类到合适的 CEP 类中。
3. 数据处理 ：把分类后的数据流式传输到实际的 CEP 引擎进行处理。

下面通过 mermaid 流程图展示这一过程：

graph LR
    A[传感器读数] --> B[定义类]
    B --> C[数据分类]
    C --> D[CEP 引擎处理]

2. 关键特性