93、医疗设备语义描述与转移学习在相关领域的应用

医疗设备语义描述与转移学习在相关领域的应用

1. 医疗设备语义描述相关内容

1.1 背景与挑战

随着物联网设备产生的数据不断增加，处理来自医疗保健应用的所有信息变得越来越具有挑战性。在健康和健身领域，物联网技术正成为流行趋势，2012 年全球数字医疗数据约为 500 PB，预计到 2020 年将达到 25 EB。然而，现代网络技术的广泛使用使得数据通常分散在不同来源且处于复杂无序状态，无法直接代表完整知识。

1.2 认知计算系统与本体的作用

认知计算机 eHealth 系统可以处理所有可用数据，并针对特定主题提供上下文洞察和更明智的医疗护理。当 eHealth 服务和应用使用不同的词汇、概念和模型时，会导致互操作性和知识共享问题，而共享本体可以帮助解决这些问题。本体从语义网的角度被定义为“共享概念化的显式机器可读规范”，它为结构化数据的交换、集成和创造性重用提供了通用基础设施，有助于跨越 eHealth 系统目前面临的一些边界。

1.3 相关工作

对医疗和 eHealth 大数据计算方法的研究聚焦于“4Vs”模型（体积、多样性、速度和准确性）及其挑战。现有研究提出了多种分析医疗数据的方法，包括预处理、特征提取/选择和机器学习等，但仍存在许多有待探索的方向。例如，多源医疗数据的集成和融合是一个巨大挑战，而且现有物联网应用中设备之间的互操作性较差，数据基于专有格式，未使用通用术语或词汇。语义网技术（SWoT）可用于克服这些挑战，如 Patel 等人创建的 SWoT - Suite 基础设施，可支持 SWoT 应用。

1.4 问题背景与解决方案

语义网可以帮助跨越 Web 2.0 面临的一些边界