13、未来互联网:医疗与工业的创新变革

未来互联网:医疗与工业的创新变革

医疗领域的未来趋势

在理论层面,去中心化医疗的新时代正逐渐开启。患者能够轻松地在不同医生之间切换,患有相同疾病或病症的患者群体也可自主选择整合数据并分享见解,甚至还能将自己的健康数据货币化。

如今,像DeHealth这样的服务已经崭露头角。它是一款集区块链医疗记录、健康产品市场、支付系统和个人健康助手等功能于一体的应用程序。用户可以安全地存储自己的健康数据,并通过允许将(匿名化的)数据分享给数据消费者(如制药公司)来获取DHLT代币(该应用的加密货币),从而实现数据的货币化。此外,还有MedRec,它旨在让患者及其医疗服务提供者能够一站式访问患者在所有医疗机构的医疗历史记录。同时,MedRec也为患者提供了将(同样是匿名化的)数据分享给医学研究人员的机会。另外,MedicalChain和AiGIA等平台也允许患者掌控自己的数据。

未来互联网在医疗领域带来了诸多令人兴奋的机遇:
- 沉浸式元宇宙技术 :沉浸式元宇宙技术具有改善医疗多个方面的潜力。远程医疗咨询将变得更加身临其境,这些咨询甚至可以在元宇宙中的虚拟医院或诊所中进行。
- 数字化创新应用 :包括创建患者的数字双胞胎以实现精准、个性化医疗;利用VR和AR增强手术培训、手术模拟以及为新外科医生提供远程监督;开展基于VR的心理健康治疗、疼痛缓解甚至物理治疗等。
- Web3与区块链的影响 :在Web3时代,区块链对医疗领域,尤其是医疗数据方面,将产生重大影响。患者将对自己的健康数据拥有唯一控制权,能够无缝地将部分或全部健康数据分享给不同的医疗服务提供者,

需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值