18、数字健康领域的多元发展与应用

数字健康领域的多元发展与应用

一、数字健康与移动健康的兴起

随着全球健康需求的不断增长和变化,医疗行业经历了持续的变革。从 18 世纪现代医学诞生起,医疗就逐渐依赖于各种技术。进入 21 世纪,信息和通信技术(ICTs)融入医疗基础设施成为必然。回顾 20 世纪 90 年代,ICTs 从个人电脑发展到电子健康、远程医疗、医学 2.0 和健康 2.0,2010 年代,颠覆性技术开始产生重大影响。

数字健康一般被定义为“传统医疗的文化变革”以及“利用信息和通信技术改善个人和人群的健康、医疗服务和健康状况”。近年来,数字健康已成为当前医疗实践的重要组成部分,也是参与式/个性化医疗的基石。

随着智能手机和传感技术的出现,移动健康(mHealth)/连接健康的概念应运而生。mHealth 利用移动和可穿戴技术应用来支持健康,在帮助医疗专业人员进行临床决策、连接医疗利益相关者、管理健康行为、早期疾病检测和远程患者监测等方面发挥了关键作用。移动、参与式和个性化传感以及健康相关数据的捕获,为医疗数据的聚合和分析增添了新的维度。mHealth 不仅有望改变个体患者的医疗状况,还对群体健康和流行病学具有重要意义。

二、数字健康的相关概念与技术

2.1 隐私与安全规则

在数字健康领域,隐私规则(Privacy Rule)和安全规则(Security Rule)都与受保护的健康信息(PHI)相关,编号均为 200,这表明对患者健康信息的保护至关重要。

2.2 产品相关内容

  • 产品依赖 :产品依赖(Product dependencies)涉及编
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化控制领域应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法控制系统设计的理解。
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