21、基于量子学习的医疗物联网数据聚合

基于量子学习的医疗物联网数据聚合

1. 引言

“医疗物联网”（IoMT）指的是将物联网技术融入健康科技行业，旨在为该领域创造更可观的未来。其基础是互联的无线医疗设备，这些设备能实现数据和信息的无缝流动。借助先进的健康技术，IoMT 设备可提升实时诊断的速度和准确性，最终造福医疗行业。

如今，各地的医院和诊所纷纷投入资金，研究和改进 IoMT 技术，以更好地武装临床工作人员。在数字化时代，物联网和智能手机提供的智能服务让成像、传感和诊断成为可能。例如，手机摄像头的分辨率有助于实现光学显微镜、流式细胞术等图像的实时读取。非侵入式口腔护齿生物传感器可用于检测唾液葡萄糖，配备低功耗蓝牙（BLE）技术的健身追踪器能建立数英尺的数据连接，实现对患者生命体征和身体活动的持续监测。此外，能够记录血压、心电图、心率和体温等生命体征的智能织物也在研发中。

eDiagnostics 设备可检测非侵入性样本中的重大疾病生物标志物，但由于这些生物标志物的致病水平尚未明确，该设备仍处于研发阶段。患者佩戴电子诊断设备可能是电子健康系统部分满足诊断需求的一种方式。值得注意的是，中低收入人群是手机的主要使用者，这有助于在无需额外费用的情况下推广即时检验（POCT），同时也方便了人们之间的交流，促进了低成本医疗服务向农村和偏远地区的发展。

近年来，决策越来越依赖数据分析。这是由于接触点（POC）系统与量子学习（QL）算法（通常称为人工智能，AI）的集成度不断提高。AI 为医疗专家提供了个性化患者护理和跟踪患者进展的工具，能够帮助医生判断患者是否有患心血管疾病、癌症或创伤等疾病的风险。QL 可以通过多种方法（如分类、聚类、模式识别和疾病特征）预测多种疾病，在个性化医疗中发挥重要作用。本文引入了量子