35、医疗数据处理与人工智能应用的伦理挑战

医疗数据处理与人工智能应用的伦理挑战

1. 心电图数据集的数据表示与丰富

1.1 分析数据集描述

心电图（ECG）记录会产生数据流，其中的中间数据集可用于其他分析方法或数据处理评估。从物联网ECG设备产生的原始数据集开始，数据管道中产生的数据集可进行系统注释，包括异常检测过程、分类以及可能的复杂事件处理。

例如，监测结果显示，CNN模型的高级分类事件被注释为来自处理后传感器数据的派生数据集。这里使用了PROV - O7本体，它包含以下主要概念：
- 实体（Entities） ：物理或数字实体。
- 活动（Activities） ：对实体执行的操作，如转换或处理。
- 代理（Agents） ：执行或负责对实体进行活动的主体。

1.2 语义丰富的问题

一些项目试图从技术角度通过中间件解决方案来解决物联网系统中传感器的互操作性问题。然而，现有的语义中间件提案在可扩展性和实时推理方面仍存在研究挑战。使用本体处理RDF数据时，解析、存储、推理和查询所需的时间比简单数据格式更长，并且需要领域知识和专业技能，计算成本也更高。

此外，提供一个结合医疗保健领域和物联网传感器的完整本体仍是一个持续的挑战，使用带有语义描述的MOM方法在物联网中仍处于早期阶段。

1.3 W3C物联网（WoT）

W3C物联网（WoT）是解决物联网互操作性问题的主要方案。它使物联网应用能够更轻松地基于智能设备构建。WoT概念依赖于物联网的连接服务和对传感器数据的便捷访问，