6、基于LoRaWAN物联网和机器学习的智能医疗监测系统

基于LoRaWAN物联网和机器学习的智能医疗监测系统

1 引言

医疗设备与技术的关联由来已久。物联网在多尺度、分布式、同质和异质数据集的数据技术方面取得了显著进展，为医疗服务带来了众多机遇。它有助于分析医学研究领域，实现数据可访问性、可用性，保障患者个人数据安全，并降低交付成本。

如今，诸如可穿戴传感器、体域传感器和智能手表等最新物联网技术在人类生活中发挥着重要作用。例如，基于手表的传感器网络工作在868 MHz频段，可实现心率和睡眠时间监测，其模拟结果在室内环境中与商用蓝牙手表进行了比较。物联网技术的广泛应用对人体监测至关重要，网络中的智能传感器和通信电缆使监测身体和心理健康成为可能。不同尺度和时间维度的数据可用性结合不同的处理算法，有望推动医学领域的发展，实现疾病的事后诊断。

在医疗解决方案方面，物联网在下一代医疗中与医生的各个科室有着相关应用。物联网设备产生的大量数据可通过云计算算法进行处理，但在实时健康监测应用中，云与数据应用之间的延迟是不可接受的。因此，有人提出了基于雾概念的智能家庭患者远程监测模型，该模型采用先进的分布式存储、嵌入式数据挖掘技术，在确定事件状态的响应时间方面优于其他分类算法。远程监测患者能够提高他们的健康意识，并引导他们走向健康生活。

此外，该算法或平台内置了Wi-Fi模块、集成微处理器、模数转换器、数模转换器和压电传感器等，用户或患者可以通过其他设备远程查看生成的数据。同时，还解释了物联网环境下健康监测的数据路由策略。不安全的患者数据需要存储在包含主要医疗参数的云服务器中，医疗监测系统可以通过全球移动通信系统的单模通信或网络应用程序进行数据访问。有人提出，健康监测系统可以通过GSM和Wi-Fi提高多路复用数据的医疗交付效率。 </