30、物联网在医疗保健领域的挑战与机遇

物联网在医疗保健领域的挑战与机遇

1. 物联网概述

物联网通常被定义为嵌入传感器的物理设备,这些设备连接到互联网并能相互通信。例如,水管、煤气管道和下水道管道在出现泄漏或气压下降时能发出警报;供应链中的仓库可以感知货物短缺并自动向供应商下单。此外,任何可由人类远程控制和操作的电子设备也属于物联网范畴,如可远程开关的冰箱。

随着数字化、工业 4.0 的到来以及 5G 电信服务的发展,物联网服务的市场规模和行业需求有望大幅增长。不过,物联网的发展也面临一些问题,如从现有电器向物联网电器过渡的经济问题、数据隐私问题以及未知的复杂性。据统计,全球约 56%的人口使用互联网,随着物联网设备逐渐取代传统 IT 设备,数据泄露的威胁可能会增加,尽管全球各国都在实施和修订相关框架和法律,但确保数据安全仍面临挑战。同时,物联网设备会产生大量数据,这些数据最初以模拟形式发出,随后转换为数字形式,用于后续的数据分析和商业洞察。

2. 医疗保健与物联网

在医疗保健行业,可负担性是患者最为关注的因素,它涵盖了从患者出现症状到完全治愈的所有费用。此外,及时快速的诊断和治疗也至关重要,而物联网在这方面发挥了重要作用。

物联网在医疗保健中的应用案例包括:
- 远程实时跟踪患者健康特征 :医生可以远程监控患者的健康状况。
- 可穿戴设备 :如助听器、智能手表、计步器、现代眼镜、带传感器的衣物、可穿戴相机、健身追踪器或心跳追踪器等。
- 远程眼科医疗 :视力不佳的患者可以远程与医生进行沟通,避免了前往诊所或医院的繁琐行程。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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