25、AI与物联网融合：革新医疗健康领域

AI与物联网融合：革新医疗健康领域

1. 数据隐私与医疗应用

在医疗数据处理过程中，存在数据泄露的高风险，其中可能包含隐私信息。尽管有一些隐私保护策略，但仍需使用算法来填补各种漏洞，如 k - 匿名性、多样性和差分隐私等。在追求高精度和保护隐私之间，需要找到平衡以获得理想的结果。

1.1 医疗健康项目中的AI与物联网

当前，人们正在大力尝试加强人类健康项目，物联网技术作为人工智能技术的一部分，在这方面取得了显著成功。然而，进一步探索这些基本过程、物联网应用在医疗实践中的认知和应用仍然很重要。

行为分析科学旨在避免人们出现轻度认知障碍（MCI）和身体虚弱等健康问题，这是人工智能范式下的一项重要工作。利用先进的倾向于人工智能的技术，可以离散地收集个人数据，自动识别行为变化，从而准确有效地预测医疗保健需求。这不仅改善了行为医疗保健过程，还提高了患者的定制化医疗服务，特别是在预防心脏病方面。

已经有多种人工智能技术得到了研究，通过实施人工智能方法，提高了分类模型的准确性，最终提升了医疗系统在疾病预测方面的效率。但要基于多种评估指标来测试疾病预测系统，还有很多工作要做，因为仅使用单一评估指标（如模型分类的准确性）并不能保证系统达到最佳效率。

1.2 计算智能与医疗数据处理

计算智能需要历史数据进行计算，而医疗系统会产生这些数据，可利用这些数据创建更具知识的初级医疗服务。所使用的框架可以是基于物联网的定制化模型。由于医疗数据来源广泛且数据量增长迅速，因此需要高处理能力和高性能的资源与系统。大数据分析和基于云的框架作为人工智能方法，适合处理医疗数据。

计算机智能被广泛采用的另一个重要原因