4、边缘计算与智能医疗应用：糖尿病预测与口罩检测模型解析

边缘计算与智能医疗应用：糖尿病预测与口罩检测模型解析

在当今数字化时代，科技在医疗领域的应用愈发广泛，为提升医疗效率和质量带来了新的机遇。本文将深入探讨两个重要的医疗相关技术应用：基于边缘计算的糖尿病预测系统以及基于深度学习的实时口罩佩戴检测模型。

边缘计算助力糖尿病预测

系统架构与组件

在智能医疗糖尿病监测与预测系统中，主要涉及边缘节点和云节点的协同工作。系统包含以下关键组件：
- 主启动器组件 ：负责将糖尿病预测任务分配给边缘节点和云节点的执行器，并定义任务执行结果的转发位置。当主组件的缩放模块执行以扩展应用资源时，会启动新的主组件，并接收之前主组件的参与者列表。
- 资源监控模块 ：实时收集相关任务执行器的资源利用率值，并将其发送到主组件内的资源管理器模块。
- 参与者组件 ：
- 糖尿病预测参与者 ：运行在边缘节点，负责启动任务执行器，使用训练好的机器学习模型预测糖尿病的流行情况。
- 机器学习模型参与者 ：运行在云节点，负责启动任务执行器，开发糖尿病预测模型。
- 任务执行器 ：执行参与者组件分配的任务。
- 糖尿病预测任务执行器 ：包含预测器模块，根据高血压监测物联网设备的输入数据，使用开发的预测模型预测用户患糖尿病的风险。
- 机器学习模型任务执行器 ：是一个机器学习模型模块，训练糖尿