14、医疗物联网:改变医疗格局

医疗物联网:改变医疗格局

1. 物联网与医疗物联网简介

过去二十年来,科技革命的步伐惊人,涵盖生物科学工程、分子生物学工具、断层扫描工具、新型制造技术、机器人技术、传感器技术、半导体芯片小型化以及储能技术等领域,实现了计算能力的提升和并行发展。数据处理与半导体芯片、存储和通信网络的发展相关。这些技术的快速变革催生了物联网(IoT)。

物联网是指全球“互联计算机设备或事物”网络的集成,这些设备或事物可以通过特定身份进行识别。医疗物联网(IoMT)是物联网在医疗领域的应用,它不仅能够收集和存储信息,还可以连接网络分析各种生理数据,如生命形式特征和基因组数据等。

医疗物联网的应用始于远程患者监测(RPM),它有助于医生和护士做出更好的治疗决策,减少人为交互,降低错误率,提高服务质量并降低医疗成本。以下是一些医疗物联网的应用示例:
- 癌症治疗
- 智能连续葡萄糖监测
- 闭环胰岛素输送
- 联网吸入器
- 可摄入传感器
- 联网隐形眼镜
- 监测抑郁症的苹果手表应用
- 苹果研究套件与帕金森病
- ADAMM哮喘监测器

2. 医疗物联网的未来前景

尽管社会保险行业在初期采用物联网技术的速度较慢,但医疗物联网具有显著优势,有望以经济高效的方式改变人们的健康保护方式。据Frost和Sullivan的调查,2016年全球物联网市场价值225亿美元,预计到2021年将达到720.2亿美元,复合年增长率为26.2%。

医疗物联网市场充满了智能设备,如可穿戴设备、临床/重要监测器等,可用于家庭、社区、诊所或医院环境。其中,可穿戴设备分为消费级健康

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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