2、智能医疗与远程医疗系统:革新医疗未来

智能医疗与远程医疗系统:革新医疗未来

1. 引言

“健康”是一个不言而喻的词汇,它描绘了我们如今生活中所经历的健康生态系统。智能医疗就是利用当今的技术,让现有的医疗生态系统变得更加智能。这不仅能让患者和医生受益,还能提升整个医疗生态系统的质量和患者护理水平。

医疗行业是最需要先进技术融合的领域之一,如物联网传感器、电子健康记录(EHR)存储以及先进的数据分析算法等。元启发式优化技术助力传统医疗系统向智能医疗系统转变。在疫情期间,电子健康和远程医疗系统的发展凸显了这些医疗进步的重要性和必要性。虽然智能医疗和远程医疗不能解决所有健康问题,但它们能在患者和医生无需实地移动的情况下治疗许多疾病,减少私立和公立医院的不必要拥堵。借助远程医疗平台,农村患者可以从世界各地的知名医院和优秀医生那里获得健康建议,提高专家和医疗人员的工作效率和可及性。

在数字化时代,智能医疗已成为医疗领域最重要的进步之一。随着技术和科学理论的发展,基于生物技术的传统医学逐渐数字化并开始提供信息。面对对高质量医疗的需求增长和医疗成本的上升,综合医疗被视为解决全球健康问题的技术方案。物联网(IoT),也被称为医疗物联网(IoHT)或医学物联网(IoMT),有望显著提高医疗行业的护理效率和质量。

近年来,由于微电子、材料和生物传感器设计的发展,智能可穿戴设备和植入式医疗设备备受关注。这些常见且廉价的传感器设备具有反应性,有可能将治疗转变为预防性医疗。IoMT系统的主要目标是收集和传输包括心电图、体重、血压和血糖等健康数据,这些数据可以与医生、参与的医疗服务提供者、保险公司或授权的外部承包商共享,不受时间、地点和设备的限制。

2. 智能医疗与远程医疗系统
2.1 智能医疗
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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