23、疫情期间远程医疗系统发展与高效调度算法研究

疫情期间远程医疗系统发展与高效调度算法研究

远程医疗在疫情中的应用与发展

在新冠疫情期间，远程医疗展现出了巨大的价值。它让医生和患者无需亲临医疗机构就能实现诊断和治疗，改善了医患之间的沟通，改变了医疗咨询的面对面交流模式。通过远程医疗监测，医护人员和受影响的个体得以更好地应对疫情带来的挑战。

一些研究人员在这一领域提出了许多创新的解决方案：
|作者|方案|关键特性|局限性|
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|Kaaviya Baskaran等|提出面部识别系统，用于取代组织中的手动生物识别系统。系统能标记面部口罩佩戴情况和员工考勤，安装非接触式温度传感器检测体温，利用Aarogya Setu QR码确定个人医疗史。|1. 结合红外温度传感器、Raspberry Pi和Aarogya Setu应用确定健康状况。
2. 面部识别用于口罩检测。|1. 未讨论安全特性。
2. 不可携带。
3. 未讨论是否节能。|
|Md. Mashrur Sakib Choyon等|结合物联网和机器学习算法远程监测患者健康。使用机器学习算法和计算机视觉技术，利用不同国家的COVID症状数据集训练系统，将监测的传感器数据传输到云数据库，医疗专业人员可通过同一网络访问数据并向患者发送指令。|ML和计算机视觉技术训练系统。|1. 成本高。
2. 未讨论安全特性。
3. 未讨论是否节能。|
|Nurazamiroz Bin Kamarozaman等|设计了带有多传感器的可穿戴背心，用于远程监测患者。患者穿着背心可自由移动，通过MQTT代理和Node - Red软件将传感器数据存储在ThingSpeak中，