9、深度学习在远程医疗与慢性肾病预测中的应用

深度学习在远程医疗与慢性肾病预测中的应用

1. 远程医疗中的深度学习应用

远程医疗技术在现代医疗领域发挥着越来越重要的作用，NASA 是最早使用远程医疗技术为太空中的宇航员提供更好医疗保健的机构之一。借助微软开发的全息传送技术，NASA 开创了三维远程医疗的新方式。全息传送技术可以将一个人的高质量图像实时传输到世界任何地方，甚至是太空。NASA 团队利用这项技术为宇航员进行诊断和预防性医疗保健。

1.1 架构方案

所提出的方案架构基于对等云服务器网络（P2PCS），即健康服务器。这些服务器具备多种功能，能够通过深度学习模型处理和分析数据。健康服务器 (HS_j) 以安全的方式从智能医疗设备 (SHD_i) 接收数据，这种安全的数据传输是通过已建立的会话密钥 (SK_{SHD_i,HS_j}) 实现的，这些密钥是通过相互认证过程建立的。不同的用户，如医生、护士和患者亲属，也可以通过已建立的会话密钥 (SK_{SHD_i,U_k}) 安全地从服务器访问数据。

1.2 实际应用

为了展示深度学习在医疗保健领域的应用，研究人员实现了一个深度学习模型。使用从 UCI ML 存储库收集的数据集，该数据集包含 13 个不同的特征，如胆固醇水平、胸痛、血压、心率等。使用 Python 的 Keras 库训练模型，学习率为 0.001。采用了分类分类模型和二元分类模型进行测试和训练。分类模型的准确率达到了 53.33%，精确值为 74%；二元分类模型的准确率为 88.33%，精确值为 88%。

系统参数	描述