13、机器学习与深度学习在生命体征监测中的应用前景

机器学习与深度学习在生命体征监测中的应用前景

1. 引言

IBM认知管理程序的推出，引发了关于在该平台集成机器学习算法的益处和技术的研究。认知管理程序是一种医疗辅助工具，能让医生和护士实时监测患者的生命体征。工业4.0的概念和技术在这一发展中起到了关键作用，尤其是物联网推动了可穿戴传感器的发展，这些传感器能收集数据并传输到数据库或大数据平台进行实时分析。

可穿戴技术有助于精确的室内监测、身体活动识别和生命体征的实时监测。如今，智能手表、智能手机和智能服装等设备都嵌入了可穿戴技术。智能手机很普及，大多数人都会随身携带，最新款的智能手机大多配备了加速度计和心率传感器。尽管传感器数量有限，但智能手机仍将继续革新身体信号监测和数据整理，以便进行进一步分析。

虽然智能手机和智能设备在健康监测和数据收集方面广泛应用，但机器学习和深度学习技术在分析中的应用尚不明确。在实时监测、分析和通信中，机器学习可协助选择重要的生命体征特征、检测上下文模式，并根据当前医疗状况预测生命体征。因此，本文对健康传感器数据进行分类以识别模式，并评估五种算法在预测信号簇以及相关身体活动方面的性能。

本研究旨在证明，在其他领域（包括医学）使用的机器学习算法，可用于预测生命体征并建立与不同活动相关的模式。识别隐藏模式，特别是在患者监测方面，有助于改善健康结果。除了可能的监测应用外，生命体征模式以及身体活动与观察到的信号之间的关系，有助于改进一些医学检查技术。在体格检查中，这些信号可作为基线，而机器学习算法的应用有助于在个性化背景下识别健康状况。

2. 相关工作

• Liu等人的研究 ：他们将机器学习应用于生命体