7、医疗物联网中机器学习、区块链和雾计算的应用洞察

医疗物联网中机器学习、区块链和雾计算的应用洞察

1. 引言

随着通信工具、智能处理与分析技术的飞速发展，物联网（IoT）应用应运而生且日益广泛，每天都会产生海量数据。在众多物联网应用领域中，医疗行业尤为关键，因为它涉及大量敏感的患者数据。在不安全的网络环境下处理如此庞大的数据，安全和隐私问题成为亟待解决的难题。

在医疗物联网（IoHT）应用中，智能传感器节点和互联网络被用于患者的健康评估。特别是患有心脏病、糖尿病、高血压等慢性病的患者，更需要紧急服务。物联网通过中间件从传感设备收集数据，然而，有效处理这些异构数据并确保其在中间件上的安全传输，是一项极具挑战性的任务。在处理患者敏感数据时，还需应对诸多安全挑战，如传感节点随机故障、数据收集时的隐私保护、数据传输中断、恶意软件攻击和入侵等。

2. 物联网概述

从技术角度看，物联网是将物理设备、物体转化为数字产品的过程，它让现实世界的事物更智能，为其赋予了新的意义。物联网借助各种传感器（如射频识别RFID）和执行器，实现日常物品之间的通信，将物理世界与数字世界相连。物联网技术的发展使人们能够随时随地与任何事物建立连接，提供高度复杂的服务。

物联网技术主要包含四个关键组件：
| 层次 | 描述 |
| — | — |
| 硬件 | 集成了传感器、标签、执行器和收发器等用于信息交换的硬件设备。这些设备可共享通用数据，通过网关或路由器将周围数据传输到网络层。 |
| 中间件 | 用于临时存储数据、进行计算和内容知识处理。 |
| 网络 | 提供随时随地的连接，包括云计算、智能网络应用和IP等。 |
| 呈现或应用 | 用于各种平台和应用，以