本文探讨了物联网与图像处理技术在医疗领域的两大应用：基于惯性测量单元（IMU）和相机同步的步态分析系统，以及利用模拟和物联网优化超声检查患者等待时间。步态分析系统通过多传感器数据融合提升运动估计精度，但在腰部关节检测和算法优化方面仍有改进空间；超声检查研究通过Arena模拟模型分析患者流程，并提出引入可穿戴设备和智能预约系统等物联网解决方案以减少等待时间。研究表明，技术整合有助于提升医疗服务效率与质量，未来有望推动个性化医疗和远程诊疗的发展。

本研究提出了一种基于物联网（IoT）网络与在线图像处理的惯性测量单元（IMU）步态分析系统，旨在实现传感器数据与视觉数据的实时融合与分析。系统通过在腿部关节点部署IMU传感器，并结合搭载AruCo标记的摄像头进行3D加速度计算，利用MQTT协议实现低延迟数据传输。通过时间戳同步、旋转矩阵校正、加权平均融合及卡尔曼滤波等方法，实现了关节角位置的准确估计。实验结果表明，该系统能够有效获取步态周期内的运动参数，具备临床和康复应用潜力，但摄像头与传感器数据融合效果仍需优化参数以提升精度。

本文设计了一种基于Hyperledger的区块链患者记录跟踪系统，通过智能合约和NFC证书实现患者数据的安全、可控访问。系统明确了管理员、医院、保险公司、卫生部、医生和患者的职责与操作流程，并通过序列图和流程图详细描述了患者就诊与记录验证的核心流程。该系统具备高可用性、数据安全、隐私保护、国际互操作性和患者数据主权等优势，同时提出了针对NFT技术应用局限性的应对策略，为构建安全合规的医疗数据生态系统提供了创新解决方案。

本文提出了一种基于Hyperledger Fabric和非同质化代币（NFT）的区块链患者记录跟踪系统，旨在解决传统电子健康记录系统中存在的数据安全、患者控制权不足、数据孤岛和跨国访问困难等问题。系统通过加密存储、不可篡改的区块链结构和智能合约实现严格的访问控制，确保患者对其健康数据的完全控制。结合NFT技术，系统实现了医疗记录的唯一性认证与全球可验证访问，并支持医疗服务提供者之间的高效数据共享。文章详细阐述了系统架构、流程设计、安全性分析、性能评估及实施路径，展示了该方案在提升医疗数据安全性、隐私性和互操

本文综述了智能信息系统在医疗领域的应用与发展，涵盖电子健康记录、决策支持系统、自然语言处理、预测分析、医学图像分析、远程医疗、药物发现与精准医学等多个方向。基于2015-2022年的出版物统计，分析了各应用领域和学科的研究产出与影响力，揭示计算机科学和工程学的主导地位以及医学领域的高引用影响力。文章总结了智能信息系统在性能、可用性、集成及伦理法律方面的研究发现，提出了包含数据收集、预处理、建模、决策支持、隐私保护和系统集成的通用框架，并探讨了数据质量、隐私安全、算法偏见、用户接受度等实施挑战。最后，展望了先

本文综述了智能信息系统（IIS）在医疗领域的应用与发展，涵盖其在远程医疗、精准医学和临床决策支持等方面的关键作用。通过系统评价2015至2022年的研究文献，文章分析了IIS的技术进展、主要应用场景及其带来的优势，如提升诊疗效率、实现个性化治疗和优化医疗资源管理。同时，探讨了数据安全、系统集成与伦理问题等挑战，并提出了应对策略。最后展望了IIS与物联网、区块链等新兴技术融合的未来趋势，强调其在推动医疗服务智能化转型中的核心潜力。

本文提出了一种基于随机梯度支持向量优化算法（SPegasos）的慢性肾病（CKD）预测模型，利用机器学习技术实现高效、准确的早期诊断。研究采用真实医疗数据集，在数据预处理阶段应用归一化和SMOTE技术以消除噪声并平衡数据分布，使用WEKA工具对多种算法进行评估。实验结果表明，SPegasos算法在准确性、精确性、召回率和F1分数上均达到99.8%以上，显著优于其他经典机器学习方法。文章还探讨了模型在实际应用中面临的挑战，如数据动态性、可解释性和泛化能力，并提出了相应的解决方案。未来的研究方向包括多模态数据融

本研究提出了一种结合注意力机制模块和贝叶斯神经网络（BNN）权重不确定性的深度学习方法，用于胸部X光图像中的COVID-19检测。通过在DenseNet、ResNet、VGG等CNN模型中引入CBAM、ViT和SwinT注意力机制，并融合BNN提升模型泛化能力，实验结果表明DenseNet201 + ViT + BNN组合在精确率、召回率、F1分数和准确率上表现最佳。同时，利用Grad-CAM热图对模型预测进行可视化，增强了可解释性。研究还分析了不同模型组合的性能差异及过拟合问题，并提出了未来优化方向，如迁

本研究提出了一种基于卷积神经网络（CNN）与SHAP的集成深度学习方法，用于糖尿病视网膜病变（DR）的自动检测与分级。通过构建集成模型提升训练稳定性，并结合Grad-CAM与SHAP技术增强模型可解释性，使预测结果更可靠、透明。方法具有高准确性（二次加权kappa达0.87）、良好可复制性及全面性，涵盖整个眼底结构，包括视盘信息。研究还引入数值化模糊图像识别机制以优化数据质量，为DR筛查提供简单实用的解决方案。未来方向包括病变类型分离、数据集扩充及临床多中心验证。

本文探讨了深度学习在癌症图像识别和糖尿病视网膜病变诊断中的应用。针对癌症，卷积神经网络（CNN）结合迁移学习与集成方法显著提升了良恶性分类的准确性，并展望了多癌症整合与可解释AI的发展方向。对于糖尿病视网膜病变，研究提出了一种结合CNN与SHAP的混合建模策略，在处理不平衡数据集方面表现优异，实现了高精度的病变分级与定位，尽管在红色病变与血管、白色病变与视盘的区分上仍存在挑战。整体表明，深度学习为医学影像分析提供了高效、可靠的工具，未来将在精准医疗中发挥关键作用。

本文探讨了深度学习在良恶性癌症预测及病理诊断报告生成中的应用，结合ResNet、线性回归、基于标注的特征分析和YOLOv5目标检测等多种方法，构建并优化了针对结肠癌和乳腺癌的识别模型。通过使用TCGA、TCIA和PCam等公开数据集进行训练与验证，模型在精确率、召回率和mAP等指标上表现优异，展现出提高诊断准确性与效率的巨大潜力。文章还分析了当前面临的挑战，如数据质量、模型可解释性及临床落地问题，并对未来研究方向提出了展望。

本文研究了非洲、美洲、东亚及太平洋地区、欧洲和中亚、欧洲以及南亚五个地区的死亡率预测，基于1990-2019年数据，比较了十四种机器学习回归算法的性能。通过决定系数（r²）和平均绝对百分比误差（MAPE）等指标评估模型表现，发现不同地区适用的最佳模型不同：非洲适合K近邻回归，美洲、东亚及太平洋、欧洲和中亚、欧洲等地多项式回归表现最优，南亚则以随机森林回归为最佳。实验结果表明，机器学习方法能高效预测区域死亡率，具有在公共卫生与政策制定中广泛应用的潜力。未来工作将聚焦于死亡原因的预测及其对政府规划和保险系统的影

本文探讨了可解释人工智能与知识图谱在情感分析中的创新应用，以及物联网远程医疗系统在孟加拉国农村地区的实践。通过结合可解释AI与知识图谱，提升了情感分析的透明度与准确性，尤其适用于如COVID-19舆情监测等场景；同时，基于物联网和生物医学传感器的远程医疗系统，实现了低成本、高效的医疗服务覆盖，支持实时健康监测与紧急情况预警。系统采用定点运算优化ECG分类模型，显著降低功耗与内存占用而不影响准确率。未来方向包括多语言情感检测、深度学习与知识图谱融合，以及远程医疗系统的试点部署与功能拓展。

本研究结合可解释人工智能（XAI）与知识图谱技术，对2023年上半年Twitter平台上与COVID-19相关的社交媒体帖子进行情感分析。通过深度学习模型（基于Transformer）进行情感分类，并利用LIME和Shapley等XAI方法解释模型决策的关键特征，同时构建知识图谱以提取帖子中的主谓宾（SVO）结构和情感关系网络。研究展示了不同可解释模型的可视化效果，并通过关键词连接图、SVO关系图和情感连接图揭示公众情绪倾向及核心影响因素。结果表明，XAI与知识图谱的融合能有效提升情感分析的透明度与可理解性

本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的皮肤疾病分类模型，利用ISIC 2019数据集对七类常见皮肤疾病进行分类。通过多尺度卷积层、池化层与Dropout层的结合，模型实现了高效的特征提取与筛选，并具备可变输出层以支持自定义类别数量。实验结果显示，该模型在七类别分类中测试准确率达到85.69%，优于多种现有方法。研究还探讨了其在医疗辅助诊断、远程医疗和疾病预防中的应用前景，并指出了未来在数据扩充、模型优化和多模态融合方面的改进方向。

本文探讨了在物联网医疗场景中CoAP与MQTT协议的融合解决方案。CoAP适用于低资源设备的高效数据采集，而MQTT确保关键数据的可靠传输。通过结合两者优势，系统可根据传感器数据是否超过预设阈值，智能选择通信协议：正常数据采用CoAP标准频率上传，异常数据则通过MQTT快速告警。该方案已在远程患者监测和医疗影像传输中成功应用，提升了医疗服务的效率与可靠性。未来将结合AI优化阈值判断，并拓展至更多物联网领域。

本文探讨了药物相互作用预测与物联网医疗混合网络协议的研究进展及其融合应用。在药物相互作用预测方面，深度学习模型在预测相互作用类型上表现优异，平均成功率达88%，但在严重程度预测上仍面临挑战；物联网医疗通过结合MQTT和CoAP协议构建混合网络架构，提升了医疗数据传输的效率与可靠性。两者融合可实现数据共享与智能决策，有助于提高医疗质量、降低成本并改善患者体验。未来发展方向包括多模态数据融合、边缘计算、5G技术应用以及一体化智能医疗平台的构建。

本研究基于Drugbank数据库，利用机器学习方法对药物-药物相互作用（DDI）进行预测，并进一步识别相互作用的类型（药代动力学或药效学）及严重程度。通过数据预处理、特征降维（KCA/PCA）和多种模型对比，发现深度学习网络（DLN）在预测DDI方面表现最优，平均F1分数达0.875。研究指出，模型在区分严重相互作用时性能较弱，主要受限于训练样本不足，未来可通过增加样本量、融合多源数据和优化模型结构来提升性能。该方法为临床安全用药提供了有力的技术支持。