5、智能医疗发展中的人工智能与物联网：实验性综述

最新推荐文章于 2025-09-29 16:13:44 发布
最新推荐文章于 2025-09-29 16:13:44 发布
阅读量35 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 云与深度学习：工业物联网的未来 文章标签： 智能医疗 人工智能 物联网
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/git9versioner/article/details/150061973

智能医疗发展中的人工智能与物联网：实验性综述

1. 智能医疗系统简介

智能医疗系统借助可穿戴设备、物联网（IoT）和移动互联网等技术，动态获取医疗信息。它连接了与医疗相关的人员、物资和机构，能主动管理并自动响应医疗生态系统的需求，让传统医疗更高效、便捷和个性化。

人工智能（AI）在医疗领域的应用日益广泛，能自动处理物理任务、分析大量患者数据，以更低成本提供更好的医疗服务。例如，临床决策支持（CDS）利用AI辅助患者治疗和诊断决策，进行基于人群的风险预测评估。

2009年，IBM提出智能医疗概念，它推动了智慧城市的发展。传统医疗因人口增长难以满足所有人需求，而智能医疗系统能让人们快速获取医疗设施、文档、诊断工具和更好的治疗，涵盖智能家居、社区卫生中心和智能医院等场景。

2. 智能医疗全球市场

据研究，到2022年，全球智能医疗行业预计达到约2255.4亿美元。市场增长主要受医疗行业技术进步推动，如新型库存管理解决方案的出现，以及智能注射器、智能药丸和智能绷带的应用。2019年，智能医疗产品市场价值1436亿美元，预计2020 - 2027年复合年增长率为16.2%。需求增长得益于移动医疗使用增加、政府推动医疗数字化以及慢性病流行。

表1：智能医疗市场相关数据
|时间|市场价值|复合年增长率（2020 - 2027）|
| ---- | ---- | ---- |
|2019年|1436亿美元|16.2%|
|预计2022年|约2255.4亿美元| - |

3. 智能医疗发展中的新兴技术

人工智能与物联网的融合（AIoT）为智能设备带来强

订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
边缘人工智能与医疗AI融合发展路径：技术融合与应用前景（下）
AllenLV的博客
07-01 871
医疗边缘AI的应用场景非常广泛，涵盖了从患者监测到手术辅助的各个方面。这些应用场景的共同特点是需要快速的数据处理和决策，同时对数据隐私和安全性有较高的要求。边缘AI通过在本地处理数据，大大缩短了数据处理和决策的时间，提高了医疗服务的效率和安全性，同时也保护了患者的隐私和数据安全。
边缘人工智能与医疗AI融合发展路径：技术融合与应用前景（上）
AllenLV的博客
07-01 622
边缘人工智能与医疗AI的发展正在推动医疗保健领域的深刻变革，为患者和医疗提供者带来更加便捷、高效和个性化的医疗服务。尽管面临各种挑战，但随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，医疗边缘AI将在医疗领域发挥越来越重要的作用，为医疗保健的未来发展提供强有力的支持和推动力。
6、人工智能物联网：功能框架、知识层次与智能应用
s1t2u3的博客
08-09 39
本文全面探讨了人工智能物联网的功能框架、知识层次与智能应用。文章从物联网的三层与五层架构出发，详细解析了感知层、网络层和应用层的核心技术与组件，包括RFID、无线传感器网络、网关及多种通信协议。同时，深入研究了物联网生态系统中的数据生成、清洗、处理、存储与分析流程，并强调了机器学习与深度学习在数据分析中的关键作用。文中还讨论了物联网面临的安全威胁与隐私保护机制，并展望了其与人工智能、边缘计算融合的发展趋势，以及在医疗、农业、交通等行业的广泛应用前景。
1、物联网：能源、工业与医疗领域的前沿探索
fern8的博客
09-13 18
本文探讨了物联网在能源、工业和医疗等领域的前沿应用与技术创新。涵盖了智能交通管理、医疗数据监测、人工智能目标检测、心跳声隐私保护、产品评论情感分析、眼跳路径预测等多个方向，深入分析了各系统的原理、实现方法及实验效果。同时，文章综述了工业物联网、区块链融合、农业物联网等关键应用场景，并对技术发展趋势、潜在风险及应对策略进行了全面总结，强调在推动技术发展的同时需重视隐私、伦理与安全问题，以实现物联网的健康可持续发展。
10、智能物联网治疗：让医疗更智能
sony5的博客
09-21 24
本文探讨了人工智能在医疗保健领域的应用现状、挑战与优化策略。通过因子分析和回归分析，研究确定了影响患者对人工智能医疗应用满意度的六个关键因素：个人关怀、综合差距、可解释性、令人不安、错误报告和开明。文章进一步提出了加强人机协作、提高系统透明度、保护数据隐私和提升患者教育等优化建议，并展示了人工智能在医疗流程中的应用与改进路径，旨在推动智能医疗的可持续发展。
10、物联网与智能医疗：技术、应用与安全的深度剖析
alpha的博客
07-14 60
本文深入探讨了物联网在智能城市和医疗领域的应用，涵盖了智能康复系统、健康监测、安全隐私、能源采集等多个方面，并结合机器学习、区块链和5G等新兴技术，分析了其在医疗场景中的具体应用和未来发展趋势。
7、物联网与人工智能在医疗健康及口罩检测中的应用
pandas7gardener的博客
06-03 32
本文探讨了物联网与人工智能在医疗健康及口罩检测中的应用。首先介绍了物联网无线传感器网络在医疗系统中的作用，能够实时监测患者信息并提升医疗效率。随后，详细分析了三种主流口罩检测模型（CNN、LSTM、MobileNetV2）的原理、优缺点及准确率，比较了其在不同场景下的适用性。文章还总结了口罩检测相关方法，并提出了数据增强、模型融合和参数调优等优化策略。最后，展望了物联网与人工智能在医疗健康领域的未来发展趋势，包括远程监测、疾病诊断和资源管理等方面的应用潜力。
18、工业物联网中的人工智能：新兴趋势与前沿研究
9o8p7i6u5y的博客
09-29 33
本文综述了人工智能在工业物联网（IIoT）中的新兴趋势与前沿研究。随着工业4.0的发展，IIoT通过融合5G、边缘计算、云计算和人工智能等技术，推动制造业向智能化、自动化转型。文章介绍了IIoT的架构特点及其与传统物联网的区别，探讨了人工智能在网络物理系统五层架构中的应用潜力，包括故障识别、预测性维护和过程优化。同时，分析了基于区块链、数字孪生、联邦学习等关键技术的研究进展，并指出了当前面临的挑战，如设备性能限制、安全保障缺失、标准不统一等问题。最后，文章展望了IIoT在智能城市、智能农业、零售物流和智能环
69、物联网：迈向智能教育的利器
spark7igniter的博客
07-06 58
本文探讨了物联网在教育领域的应用现状、潜力、挑战及未来发展趋势。物联网通过智能教室、智能校园和在线学习平台等应用，显著提升了教育质量和学习体验，同时面临高成本、网络安全和隐私保护等挑战。文章还介绍了典型应用案例，并提出了应对挑战的策略，展望了物联网在教育智能化、个性化和终身化发展中的重要作用。
AI-CNN与物联网：如何激活智能设备的视觉感知能力（AI-CNN物联网应用探究）
本文综述了AI-CNN与物联网的基础概念、CNN在视觉识别中的理论基础、物联网设备的视觉感知技术、AI-CNN与物联网的集成实践，以及AI-CNN物联网应用的未来趋势。通过深入分析CNN的基本原理、结构和在视觉识别中的应用，...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值