23、基于物联网可穿戴式身体传感器与机器学习的疾病诊断系统解析

基于物联网可穿戴式身体传感器与机器学习的疾病诊断系统解析

1. 可穿戴式身体传感器在智能医疗系统中的应用

智能医疗系统通过自动收集数据和实时处理，能帮助医疗专业人员挽救生命并节省时间。可穿戴式身体传感器（WBS）在多个领域得到广泛应用，具有诸多优势：
- 降低成本和减轻工作量 ：能大幅降低治疗老年患者的成本和时间，减轻医疗专家的工作负担。例如，通过自动收集患者数据，减少了人工记录和处理的工作量。
- 加强医患关系 ：有助于加强患者与医生之间的关系，使患者能够自我管理慢性病。
- 便捷与安全 ：嵌入式无线设备用户友好，可在偏远地区使用，且比传统服务更安全。
- 缓解医院压力 ：基于物联网的系统可缓解医院排队压力，尤其适用于需要定期监测血压或血糖水平的患者。同时，为医生和专家提供更多时间和空间来处理患者的诊断、监测和治疗，使其有足够时间应对系统中的关键需求。
- 机器学习的作用 ：机器学习（ML）使智能医疗系统更高效、更具成本效益，提供更准确的结果，并减少传统系统相关的风险。在基于物联网 - 可穿戴式身体传感器（IoT - WBS）的系统中，ML方法用于提高各个层面的处理能力，可用于提高网络本身的效率或从收集的数据中获取洞察并采取适当行动。

可穿戴式身体传感器和无线传感器网络（WSN）技术的发展为医疗行业带来了诸多变革：
- 长期疾病跟踪 ：低成本、紧凑且实用的医疗传感器网络技术可实现对人体的无线通信定位，有助于创建长期