医疗物联网的机器智能：应用和未来趋势

近年来，医疗物联网得到了广泛的应用互连各种机器的方法。而物联网与机器结合智能为医疗行业提供了新的方向。机器智能技术可以用于推广医疗解决方案。物联网在医疗领域的合并事物是一种完全先进的方法。机器的智能行为提供准确的决策，这对医生有很大帮助。用于实时分析表明，人工智能提高了不同医疗技术的准确性。由于新冠肺炎，远程医疗的使用增加了很多。收集非结构化数据，其中电子数据库的概念应用于医疗保健行业的进步。大数据和网络安全发挥着重要作用IoMT中的角色。入侵检测系统用于识别网络攻击有助于保护整个网络。本文详细概述了使用机器智能应用的医疗物联网，未来的机会，和挑战。此外，还强调了一些开放的研究问题深入了解医疗用品互联网的信息。不同的应用程序是讨论了与IoMT相关的改进通信标准。除此之外无人机的使用越来越多，主要用于救援和将医疗设备从一个地方运送到另一个地方。

传统的医疗体系模式现已过时。随着数字时代的发展，人们对新的先进技术和服务平台提出了更高的要求。医疗物联网（IoMT）是物联网的一个子集，就是这样一种技术。物联网（IoT）是一个由无线、互联和链接的数字设备组成的网络，可以收集、发送和存储数据，而无需人机交互。了解现有和新兴物联网技术如何帮助卫生系统提供安全有效的护理比以往任何时候都重要。例如，冠状病毒疾病（COVID-19）的迅速传播已经提醒了整个医疗系统。医疗用品互联网（IoMT）极大地改善了这一状况，新冠肺炎（COVID-19）激励科学家创建一个新的“智能”医疗系统，重点关注早期诊断、预防传播、教育和治疗，以促进新常态下的生活。本文概述了IoMT设计以及云存储技术如何帮助医疗应用程序。本章应帮助研究人员考虑IoMT在医疗领域的先前应用、益处、问题、挑战和威胁，以及IoMT对新冠肺炎大流行的作用。这篇综述将有助于该领域的研究人员和专业人员，使他们认识到物联网在医学领域的巨大潜力。

作为连接到互联网的设备数量（物联网：IoT）增长，确保可靠的安全和隐私变得更加困难。使用在线医疗设施的广泛使用、医疗领域的安全和隐私已经成为一个严重的问题，而且只会越来越严重。关键性和医疗行业中数据的敏感性使得安全性和医疗用品互联网（IoMT）的隐私保护更加困难。的隐私如果采取有效措施，患者将受到威胁，他们的生命也可能受到威胁IoMT中未实现。此外，它还提供诸如遥感、，老年护理援助和电子访问，改善人们的健康和便利，同时降低医疗机构的人均成本。然而，随着手机的兴起，可穿戴和远程医疗选项，安全性无法再仅在内部进行评估干净物理墙的限制。尽管如此，通过实施公认的适用的保障措施，可以大大降低利用漏洞的风险。本文概述了必须采取的关键安全和隐私措施在当前IoMT环境中实施，以保护用户和利益相关者卷入的。整体方法可以被视为安全的最佳实践指南实现IoMT系统。

无所不在的连接和临床计算机化的蓬勃发展第五代移动通信时代，爆炸性增长与异质性对临床信息的需求极大处理、隐私和安全，以及（IoMT）医疗互联网中的数据访问东西。我们的论文对理解分析的方法进行了全面评估及时处理医疗应用中的大数据以往医疗局限下的优质医疗资源设备和医疗环境。我们主要关注所带来的好处通过人工智能、边缘计算和云计算概念到IoMT。我们还解释了如何在保护患者隐私和安全的同时使用临床资源临床信息，以便为患者提供非常好的临床服务。

可以使用医疗物联网（IoMT）存储和分析医疗数据，这是一组使用移动边缘计算（MEC）连接到无线身体区域网络（WBAN）的智能设备。无线身体区域网络（WBAN）是最实用、最具成本效益、适应性强且无创的电子健康监测技术。WBAN由一个协调器和几个传感器组成，用于监测人体的生物指示和工作。这一激动人心的领域带来了新的研究和标准化过程，特别是在WBAN性能和一致性方面。在重复移动性或WBASN场景中，信号完整性不稳定，系统性能大大降低。因此，必须考虑减少项目中的干扰。如果同时存在其他无线网络，WBAN性能可能会受到影响。本文对WBAN技术中共存和缓解解决方案进行了全面详细的分析。特别是，已经对WBAN领先的Wi-Fi无线技术之一的IEEE 802.15.6和IEEE 802.11.4的低功耗进行了研究。它将详细说明WBAN干扰缓解方案的比较。

全球目前面临的最大问题之一是大流行性疾病灾难。自2019年12月以来，世界一直在与新冠肺炎作斗争大流行。新冠肺炎危机使人类生活更加困难。决策医疗机构迫切需要系统来应对此类流行病实时向他们提供适当的建议并防止其传播。收件人避免和监测大流行疫情，医疗服务包括使用新的技术，如人工智能（AI）、物联网（IoT）和机器学习（ML）。AI正在重塑医疗体系以应对疫情情况。人工智能是创造智能机器的科学和工程他们具有思考、获得和超越人类智慧的能力。在使用人工智能和基于物联网的监测系统有助于检测感染者和利用以前的数据将其与非感染者隔离开来。通过评估和使用人工智能技术解释数据，物联网系统采用并行计算以最小化和预防大流行性疾病。在大流行危机中医疗保健中基于ML或AI的物联网系统提供了监控和减少大流行性疾病传播的增长。它甚至被证明减少了医疗支出和加强对感染者的更好治疗。本章主要关注基于AI的物联网系统在跟踪流行病方面的应用。基于ML的物联网可能是疫情监测中的一个关键因素。用适当的实施拟议发明、院士、政府官员和专家们可以创造一个更好的氛围来应对大流行性疾病。

在数字化时代，人工智能和物联网在新冠肺炎中发挥着重要作用。使用物联网收集实时数据消除了障碍，改善了患者和医生之间的端到端延迟。在COVID-19期间，物联网通过无线通信技术将人们联系起来。然而，通过利用人工智能，可以很容易地识别不同的疾病。本文将物联网与人工智能相结合，称为人工物联网（AIoT）。由于被称为机器学习的人工智能子类，可以实现患者健康监测。Industry 5.0结合了大数据、物联网、人工智能、5G和认知ICT技术来交换信息。由于危险疾病的广泛传播，人们面临着一些挑战，包括准备不足、药物短缺和资源匮乏，以及死亡率不断上升。数据收集是研究和创新的第一步。因此，对许多应用进行了适当的讨论，包括远程医疗、预警系统、可穿戴设备和无人机，这些都有助于支持医疗行业。

骨骼为与关节相关联的骨骼系统提供支撑，软骨和附着在骨骼上的肌肉有助于移动身体和保护人体内部器官。骨折是人体内常见的外因性疾病骨骼上的力。骨骼结构受到干扰，导致疼痛、虚弱、，骨骼功能不正常。撕脱骨折，Greenstick骨折，粉碎性骨折、压缩骨折、单纯骨折和开放性骨折是不同的类型断裂。该文献提出了大量研究论文，涵盖检测各种骨折（腕部、手部、腿部、颅骨、脊椎、胸部等）。有不同的医学成像工具可用，如X射线、核磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）和超声波，可检测不同的断裂类型。本文是一项综述性研究，旨在讨论各种骨折骨折与非骨折骨的检测与分类技术。

医学领域是人类历史上最受尊重和最古老的专业之一。它对人类生活有直接影响。本章的主要目的是简要介绍机器学习等先进计算机科学技术在疾病检测过程中的应用。本章还讨论了疾病检测过程中使用的不同机器学习算法。它还指出了哪些算法具有更好的准确性。本章列出了用于检测各种危及生命的疾病的所有主要和最常用的机器学习库。最后，对可用于疾病检测和病毒性疾病控制的技术的未来趋势进行了讨论。

疾病诊断是医疗领域最重要的关注点。机器学习（ML）分类方法可以极大地改进医学通过更准确和及时的疾病诊断。认可和机器学习有望提高疾病评估和生物医学治疗。它们还有助于确保决策过程公正的。本文介绍了一些具有以下特点的机器学习分类方法仍然建议提高医疗保健专业人员的疾病诊断能力。它概述机器学习并简要定义最常用的疾病分类技术。本调查文件评估了许多用于检测各种疾病，如重大疾病、季节性疾病和慢性疾病。此外，它研究了机器学习分类技术的应用现状。这个主要目标是检查围绕疾病诊断和预测的发展。

心血管系统包括心脏及其相关血液船只。这种心脏系统的疾病称为心血管疾病（CVD）。由于患者护理不足、，再入院、低成本效益和预防、治疗成本降低，和生活方式的改变。因此，为了克服这些挑战，人工智能（AI）正在开发中。他们解决了临床和卫生保健中出现的新问题并对公众产生了巨大影响。人工智能在心血管医学对新发现的影响更大。它还提供了高水平的支持在循证研究范式中可能有用的证据。对PubMed数据库中可用的免费全文文献进行了审查研究人工智能对医疗环境的影响。本工作回顾了基于AI的心脏实践中的算法和人工智能在心血管领域的应用医学方面的结果解释和医学图像分析。 

根据世界卫生组织（WHO）的数据，有数百万世界上行动困难的视障人士独立地。13亿人患有一些视力障碍，3600万人完全视力受损。我们提出了一个系统基于卷积的视障人士识别和检测物体该方法在树莓Pi上实现。超声波传感器通过在任何方向使用相机检测障碍物和坑洞，并生成用于反馈的音频消息。实验结果表明，卷积神经网络取得了令人印象深刻的结果，准确率为99.56%。

脑-机接口（BCI）系统能够使用神经活动测量值在大脑和计算机之间直接通信，而不涉及肌肉运动。为了让严重残疾人士广泛使用BCI系统，需要对其实际使用情况进行长期研究，并建立有效可行的传播模型。此外，应提高BCI系统性能的鲁棒性，使其达到与基于自然肌肉的健康监测相同的鲁棒性水平。在本章中，我们回顾了最近的BCI相关研究，然后是最相关的应用。我们还介绍了BCI系统存在的关键问题和挑战，并提供了未来的方向。

脑瘤（BT）是一种由不可控因素引起的严重癌症细胞分布异常。深度学习（DL）的最新进展有助于医疗保健行业在医学成像方面可以诊断多种疾病。什么之中的一个BT自动分类在使用中遇到的主要问题机器学习（ML）技术是从数据；这些信息通常无法访问，非常机密，质量很差。另一方面就目前而言，我们必须认识到120多种BT[1]。在本文中，我们提出了一种BT医学图像自动分类方法使用图像融合（IF）和自动编码技术进行数据增强（DA）和DL（数字图书馆）。目标是设计和开发一个诊断支持系统，以帮助分析从未见过的英国电信图像的从业者。为了解决这个问题，我们建议在两个不同级别执行数据增强的两个贡献：before和在学习过程中。从一个小数据集开始，我们进行经典DA，其次是基于图像融合技术的第二种DA。我们的相比之下，这种方法使我们能够将精确度提高到一个非常可接受的水平文献中对10种肿瘤分类的其他方法。 

传统的管理技术和数字系统维护数据本质上容易在不同级别进行操作。确保患者身份的匿名性、病历的安全性以及防止意外和有意操作的患者数据几十年来最大的挑战。未能控制患者健康的完整性医疗数据中的记录（PHR）和医疗健康记录（MHR）管理系统（HDMS）/医疗信息系统（HIS）可以创建识别、诊断和治疗疾病的挑战，使患者处于风险更大。医疗数据泄露的频率、泄露的程度记录，财务影响随时间迅速增加。本章系统而批判性地回顾了基于PHR/MHR的HDMS/HIS系统中的医疗保健利益相关者。块链可以使用增强的患者健康记录和共享方案来确保完整性以及医疗数据的安全性，并在各种医疗生态系统之间共享数据利益相关者使用智能合约来提高透明度、防篡改，以及同意在分布式多制造商环境中访问数据。本章强调了后量子密码术的必要性以及对未来的建议基于区块链的患者健康记录和共享系统的改进。