7、医疗物联网中机器学习、区块链和雾计算的应用

医疗物联网中机器学习、区块链和雾计算的应用

1. 引言

随着通信工具和技术以及智能处理与分析的快速发展，催生了智能物联网（IoT）应用。物联网应用广泛，每天都会产生大量数据，其中医疗领域是其最重要的应用之一，会产生大量敏感数据。在不安全的网络上处理如此大量的数据是一个值得关注的问题。

在医疗物联网（IoHT）应用中，会部署物联网智能传感器节点和互联网络来评估患者健康。像患有心脏病、糖尿病、高血压等慢性病的患者，相较于常规治疗，更需要紧急服务。物联网通过中间件从传感设备收集数据，有效处理这些异构数据并在中间件上进行安全传输是一个具有挑战性的任务。

在不安全的信道上处理患者敏感数据时，必须确保数据的安全性和隐私性。在智能传感器、网关或存储服务器同步过程中，隐私是医疗应用中的主要问题。主要挑战包括：
- 传感节点随机故障；
- 数据收集时的隐私问题；
- 数据传输时的中断；
- 恶意软件攻击；
- 入侵。

因此，需要设计和开发一种考虑这些安全问题并理解所有方面的方法。

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，赋予现实世界事物新的意义，使其更智能。这意味着为所有设备添加计算能力，无论是否连接到云端服务器，并集成后端应用支持，用于查看、分析数据和控制设备。物联网利用各种传感器（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连接起来。

物联网技术有四个关键组件：
| 层次 | 描述 |
| — | — |
| 硬件 | 包括传感器、标签、执行器和收发器等用于信息交换的集成硬件。设