1、植入式医疗设备:机遇与安全挑战并存

植入式医疗设备:机遇与安全挑战并存

植入式医疗设备的发展与风险

在过去几十年里,植入式医疗设备(IMDs)取得了显著进展,能让人们随时随地获取个人健康数据。像起搏器和胰岛素泵等广泛应用的设备,已经带来了巨大的健康益处。耳蜗和眼部植入物借助先进的微电子技术和新颖的供电方案,极大地改善了听力和视力。生物传感器则通过检测药物和生物标志物来应对疾病,应用范围广泛,涵盖癌症治疗、传染病检测到基因组分析等领域,有望提升健康水平、增强安全性并降低诊断成本。

然而,这些设备及其数据的安全和隐私问题尚未得到充分解决。设备的低成本和轻量化特性,使得实施标准的信息安全和加密技术颇具挑战,因此需要定制化的新方法来应对各种限制和威胁模型。无线接口是最明显的安全漏洞,此外,设备仿冒和数据欺诈也是现实存在的威胁。最令人担忧的是,药物输送(如胰岛素泵)或电疗(如起搏器)系统可能被恶意篡改,导致致命后果。同时,个人健康数据和基因组信息的安全与隐私问题,也引发了关于数据所有权和基本人类隐私权的讨论。

最近,新型生物传感器的发展使得原本需要采血的血液检测可以在体内完成,避免了成本、安全风险和患者与医生的不便。而且,随时随地进行实验室检测的能力,使得身体和个人健康信息得到了前所未有的暴露。个性化医疗解决方案可用于解决癌症和其他治疗中的难题,对药物反应和药物相互作用的监测也能达到更精细的程度。但对这些技术的依赖增加,特别是在可能挽救生命的治疗中,会在可靠性和安全性之间带来艰难的权衡。曾经局限于医疗实验室和医生手中的个人健康信息,如今可能会被各种未经授权的方获取。

无线接入:双刃剑

无线连接为植入式医疗设备带来了诸多好处。与植入设备进行通信,既能实现数据的上下传输,又能进行控制信

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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