13、混合AI与物联网在医疗保健中的应用：IOT、放射组学与深度学习的融合

混合AI与物联网在医疗保健中的应用：IOT、放射组学与深度学习的融合

1. 引言

医疗行业正经历着一场深刻的变革，物联网（IoT）、人工智能（AI）和放射组学等技术的融合，为医疗保健带来了新的机遇。医疗成像技术的发展，使得医生能够更准确地诊断和治疗疾病。然而，随着放射图像数量的增加，放射科医生的工作量也在不断加大，这就需要更有效的方法来处理和分析这些图像。

放射组学作为机器学习的一个子领域，通过数据表征算法将数字医学图像转化为可利用的高维数据，为医学决策提供支持。同时，智能系统的出现，加速了健康诊断和治疗的过程，降低了医疗成本。预计到2020年底，使用物联网和可穿戴设备的医疗保健设备数量将达到1.62亿。

2. 物联网在智能医疗保健系统中的应用

2.1 物联网概述

物联网是一组相互连接的设备，能够自动优化性能。其网络由传感器、处理网络、数据分析和系统监控四个关键要素组成。物联网的目标是构建智能系统，改善生活方式。其发展源于RFID标签的广泛应用，以及低成本传感器、先进网络技术和新通信协议的出现。

物联网设备的通信协议主要包括以下三种：
- 设备到设备（D2D） ：用于相邻移动电话之间的通信。
- 设备到服务器（D2S） ：将远近设备的数据传输到中央服务器，常用于云计算。
- 服务器到服务器（S2S） ：实现服务器之间的数据通信，如蜂窝网络。

物联网的工作流程如下：

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