36、基于数字孪生和机器学习的智能医疗环境设计

基于数字孪生和机器学习的智能医疗环境设计

1. 引言

数字孪生技术在学习新技能和理解能力方面不断发展，持续为产品优化和高效处理提供深刻见解。在强大的数据分析和物联网（IoT）连接的助力下，数字孪生在工业4.0革命中占据了前沿地位。数字孪生中物理孪生和虚拟孪生之间的连接，解决了物联网和数据分析过程集成中面临的难题。由于数字孪生中的决策可靠，对使用数字孪生技术的应用进行分析并做出实时决策变得更加可行。

数字孪生技术为医疗行业带来了显著益处，推动了智能医疗环境的发展，实现了对患者的实时监测和治疗。智能医疗环境采用多种方法应对现代医疗面临的关键问题。随着患者数据量的增加以及这些系统对技术支持的更多需求，对医疗问题解决方案的需求也日益增长。智能医疗开发者试图融合数字孪生技术、移动医疗和物联网技术专家的建议，以应对患者监测和治疗过程中遇到的各种挑战。

基于物联网连接和数据分析的智能医疗环境，通过部署数字孪生实现了现实世界和虚拟世界的融合。数字孪生是对现实世界事物或过程的虚拟表示，它通过传感器和其他实时数据源定期更新数据。通过分析这些数据，可以确定物理对象或过程的性能，从而实现决策制定、优化和预测性维护。

数字孪生因其灵活性和决策能力，可用于各种在线监测服务。许多研究人员发现，数字孪生通过物理对象与虚拟环境交互，并整合它们之间的通信以找到更好的解决方案。为数字孪生添加机器学习支持，可显著提升其性能。与人工智能和高级分析技术相结合的数字孪生，能够预测对象的性能，并且在这些技术的支持下，其预测和决策的准确性也在不断提高。

数字孪生技术可用于创建物理对象或过程的虚拟副本，并通过传感器和其他数据源实时更新数据。通过将机器学习算法融入系统，数字孪生可以从收集的数据