智能安全医疗中人工智能和区块链技术的探索

骨质疏松症（OP），或称多孔骨，是一种严重的疾病，其中个人骨骼变弱，增加骨折的可能性。OP由以下原因引起骨组织的微结构降解，增加了骨形成的可能性脆性，即使不施加任何力也可能导致骨折。估算骨密度（BMD）是检测OP的常用方法已到更年期，及时准确的预测和预防措施OP至关重要。BMD可以使用计算机等成像方法进行测量体层摄影术（CT）和双能X射线吸收法（DEXA/DXA）。块链（BC）是卫生部门用于存储和共享患者的革命性技术诊所、检测中心、药房和从业人员之间的信息。这个区块链的应用可以检测到严重甚至严重的错误。作为结果，它可以提高医疗信息交换的机密性和可访问性在医学领域。该系统有助于卫生组织提高认识和加强对健康记录的评估。通过将区块链技术与机器学习算法，各种骨骼疾病，包括骨质疏松症和骨关节炎，可以更早地发现，这提供了一份关于预测的报告骨折风险。开发的系统可以帮助医生和放射科医生更快更好地诊断受影响的患者。在这项工作中，我们开发了一个用于可疑骨质疏松症患者的全自动机制通过不同的机器学习技术提高预测和精度过程。在这里，我们开发了一个计算机化系统，该系统有效地将主成分分析（PCA）与加权k近邻算法相结合（wkN）识别、预测和分类BMD评分，如往常一样，骨质减少，以及骨质疏松症。通过DEXA扫描结果和临床医生演示机器学习技术的有效性。这个实验室使用BC安全匿名地与患者分享研究结果医生。 

本章揭示了营养不良导致贫血的识别使用智能手机应用程序从指甲图像的颜色。此方法启用使用非侵入性程序进行远程测量和监测。从那以后该方法不涉及侵入性技术，无失血，且无痛。此外，智能手机应用程序有助于轻松测量各种与血液相关的生理参数。包括血红蛋白（Hb）、铁、，叶酸和维生素B12。这种技术可以通过前馈实现用径向基函数网络（R.B.F.N.）训练的神经网络。的图像使用智能手机内置的摄像头拍摄指甲。在线的贫血检测智能手机应用程序将对贫血和维生素B12进行分类从指甲中提取特征，将缺陷分为发病、中世纪和慢性阶段图像。即时进行的特定测量可以提取颜色等特征和指甲的形状。这些功能训练R.B.F.N.识别贫血营养不良。这种方法可以解决折旧和处置问题与生物医疗废物有关。此外，此方法还将提供无接触在线测量方案。该应用程序可以帮助早期检测营养不良引起的贫血，使用户可以及时寻求医疗建议和干预。在就可访问性而言，通过使用智能手机应用程序，该技术可以面向广大观众，包括偏远地区或服务不足地区的观众。

关于医疗图像的隐私，区块链的加密和去中心化将增强用户的数据隐私和控制。从指甲中提取的数据用于研究的图像是在用户同意的情况下获得的。可以使用匿名数据为了研究目的，有助于更好地了解贫血和营养不良趋势。

人工智能（AI）和生物信息学在保障智能医疗方面发挥了重要作用。值得注意的新冠肺炎之后，在病毒免疫学领域做出了贡献借助人工智能和生物信息学爆发疫情。各种疾病和障碍，如病毒性疾病、代谢紊乱和遗传紊乱需要人工智能的应用和生物信息学提供安全无误的治疗。生物信息学工具用于智能安全医疗的现代生物学包括单细胞基因组学、蛋白质组学和下一代测序技术。在新冠肺炎疫情爆发，人工智能和生物信息学帮助创建了方法和服务与疫情作斗争。在本章中，我们详细强调了原则、程序、，以及运用具备生物信息学知识的人工智能创造机会，展望并应对院士、研究人员、学生面临的挑战，以及来自计算机科学、生物信息学、，和医疗保健。 

癌症是世界上第二大致命疾病。乳腺癌居首位列出影响妇女的疾病。应制定具体战略将减轻乳腺癌的影响。如果检测到发生在早期阶段。早期发现可改善预后和生存率仍然是癌症控制的基石。目前，乳房X光片用于捕捉并观察组织的2D性质。2D乳房X光检查报告用于训练卷积神经网络。2D乳房X光片捕获前后图像乳房。仅凭这些图像不足以判断肿块是否良性或恶性。卷积神经网络在图像处理方面取得了巨大的成功分类，但他们在某些方面失败了，因为他们静态地学习图像。他们没有考虑图像及其子部分的空间信息。如果在输入。CNN在汇集过程中往往会丢失大量有价值的信息。收件人为了克服所有这些缺点，3D数据将用于训练网络捕捉组织的所有方向。3D乳房X光片，也称为断层合成，对于有密集组织的女性也很有帮助。致密的组织使其难以定位异常。除了3D数据，临床病史、基因组信息和病理报告已被纳入对价。异源数据的合并有助于提高预测，因为它会在做出决策之前分析所有上下文。胶囊神经网络已经被用来克服卷积神经的缺点网络。卷积神经网络需要大量的训练数据，而不是随时可用。由于数据量是巨大的。它无法识别不同方向的变形对象。胶囊神经网络解决了所有这些问题，并合理地提高了性能。

在高死亡率和发生率为乳腺癌（BC）。不列颠哥伦比亚省排名第二女性死亡率。乳腺癌年死亡率超过任何其他癌症类型。乳腺癌患者的全球生存率仍然保持不变次优。为了提高存活率，必须实施干预早期检测和治疗技术。使用Medio-Latera进行筛查--倾斜（MLO）视图和颅-耳（CC）视图提高了对小病灶有癌症征兆。这促使放射科医生使用这两种乳房X射线照相术用于筛选并随后获取附加信息的视图。要实现自动化这种顺序筛选过程、图像处理和人工智能（AI）这些技术被单独纳入这些视图中，并且它们的结果被融合。此外，研究人员分析了这两种观点的特征融合，以增强系统的整体性能。建议的模型更集中于从两个视图中提取和融合深度特征以改进筛选疗效。建议的工作流程的有效性通过乳房X光片进行评估从DDSM数据集的MLO视图和CC视图中获取的图像。医疗结合机器学习（ML）方法的成像数据用于乳腺癌（BC）的检测和分类，但它们往往是时间密集型的。利用深度学习（DL）算法有可能进一步增强检测精度。

这项工作的重点是通过使用纹理融合来提高检测性能和Resnet 50深度特征MLO和CC视图乳房X光片，然后支持向量机（SVM）分类。提高了98.1%的精确度与现有工程相比。从今往后，这项工作可以用于早期BC诊断。

随着医学的不断发展，人工智力在提高常规临床能力方面的潜在作用日益突出实践。其中一个应用是它在诊断性结肠镜检查中的作用，以帮助早期检测癌前病变并及时处理。

通信和网络区域，以及车身和服务交付区是构成Smart的三个关键组件医疗保健。除了提高远程医疗服务的质量外监测，这项技术有潜力降低各种医疗费用设备，同时提高其操作效率。连接具有大数据和云计算的物联网有潜力提供当这些技术实时出现的各种紧急问题的答案与智能医疗应用程序结合使用。云计算提供了与物联网（IoT）和大数据协同工作的环境它的许多应用的结果。大数据负责数据分析技术，而物联网负责数据源。这两个方面都是由物联网管理。医疗分析概述本章介绍了物联网带来的环境。涵盖的主题包括与此相关的优点、应用程序和问题字段。通过实时数据分析评估框架的适用性由患者提供，用于患者血糖水平的自动管理，体温和血压。患者的健康监测条件是系统集成的直接结果。该技术实时通知医生和其他医疗专业人员任何健康状况可能发生的变化，以提供建议预防性护理。这类系统的效率取决于广泛的技术方法。在这项研究中，我们对导致现代医疗发展的因素，包括其起源、方法及其效果。程序的时间顺序解释如下提供了。在本文中，对开发的每个阶段进行了分解和分析其社会相关性、科学和技术意义、通信术语意义，以及信息技术应用的意义。一个特别的重点放在系统的技术组件上，特别是网络技术和服务的应用，以及由众多因素组成的新兴技术的引入，有助于我们通过向我们提供有用的信息来监控一个人的状态。因为新冠肺炎的广泛传播，健康问题已成为担心。和谐社会的存在需要健康的人口。这个前瞻性城市的前瞻性医疗将为健康社会奠定基础。传感器和通信设备的技术改进在各种网络行业开发了有效的解决方案，公共和私营公司以及世界各地的政府机构。在此外，智能设备和移动技术的全球影响力和效率由于它们在医疗保健领域的使用范围扩大，它们的使用范围也扩大了。病人位于床边的监控系统以及位于远程是病人监测系统的两个主要类型彼此区别开来。这在医疗保健方面越来越常见专业人员在临床和非临床中使用此类技术上下文。因此，在以下领域取得了重大进展医疗保健。同样，无数的普通运营商也从MHealth（移动健康）和E-Health中受益，这两个公司都使用信息和保持和改进通信技术。通过使用基于本体论的调查，研究人员希望能够跟踪参与者的健康状况并对日常锻炼提出建议。该项目的主要重点是创建MAX30100传感器、MLX传感器和数字BP传感器，以及将这三个传感器集成到套件中。温度、血液的结果压力、血氧饱和度和心率监测同时显示在LCD和移动应用程序显示为正常或异常读数。该设备还能够显示一个人的整体健康状况。所有四个阈值的比较产生此结果，根据情况。

目前最受欢迎的区块链医疗应用程序是保障我们的关键医疗数据。医疗保健部门必须解决许多安全问题处理。2021年7月至2022年6月，692起重大医疗数据泄露被披露了。窃贼从银行、信用卡、健康数据、，和基因组测试。区块链上的数据是廉洁的、分散的，并且透明，非常适合安全应用程序。此外，区块链通过透明和私有化、隐藏来保护医疗数据的机密性任何人的身份都需要复杂安全的算法。患者、医务人员、，医疗服务提供者可以简单而安全地交换相同的信息由于该技术的分散性。区块链应用程序使准确识别医疗错误，包括风险错误。区块链技术对处理临床试验中的欺诈行为做出了重大贡献。在这种情况下技术可能会提高医疗行业的数据效率。通过支持独特的数据存储模式，系统可以帮助防止医疗保健行业。它保证了适应性、连接性、问责制和数据访问身份验证。健康记录的保密性和安全性对于不同的目的。医疗保健数据可以在分散的采用区块链技术。

人与人之间的沟通是传递信息的关键。它是普通人更容易在他们。有语言障碍或听力障碍的人无法与其他人喜欢正常人。手语帮助残疾人相互交流。在手语系统中，没有事实上的标准紧随其后的是世界上所有的国家。使用标志不容易识别语言本身。因此，识别系统需要改进其通信能力。人工智能领域的快速发展激励我们建立一个基于机器学习和/或用于提高性能的深度学习技术。在本章中，基于图像的美国手语识别系统是用1。根据机器学习算法分类的手工特征，2。使用分类通过迁移学习建立预训练模型。深部特征分类通过机器学习分类器从特定层中提取。在这三个人中方法、从DenseNet提取的深层特征和使用K-Nearest的分类邻域（K-NN）的精确度最高，约为99.2%。为了使这个系统Resnet 50模型方便、成本低，可供需要的人使用，部署在覆盆子Pi 3b+微控制器。

与其他医学不同，精神卫生保健有着独特的挑战和需求领域。精神疾病的复杂生物心理社会原因需要进一步研究科学探测的计算模型.人工智能和机器学习（AI/ML）在即兴精神病学方面显示出有希望的领先地位，在当前状态下缺乏生物有效性。不断增加的精神卫生保健需求只有适当使用先进技术才能解决这个问题。增加个人数字设备的可访问性表明了敏感行为的范围在收集大量数据的过程中进行评估。由此获得的数字模式只有通过大数据分析技术才能有效评估表型。这个有潜力开辟预防和治疗精神病学的新途径。精神病学临床和研究领域独特的法律和伦理难题在管理有医疗保健需求的最脆弱人群之一时出现，他们可能经常在生病、不知不觉和虚弱的状态下接近设施决策能力。融合AI/ML的安全区块链技术可以增强在此类条件下的适用性，以提高合规性，个性化治疗，在不损害伦理的情况下加强研究标准。AI/ML有望指导介入精神病学，这是一个不断发展的前景依赖神经科学方法使用多模态数据和神经调节技术。本章回顾了AI/ML的贡献以及各种心理健康系统领域的区块链；并提出其潜力在这个领域的许多其他未知领域。

由于一些发展中国家有部分医疗设施，例如与印度一样，早期疾病预测具有挑战性。肺炎是一种致命且广泛传播的疾病呼吸道感染影响远端气道和肺泡。肺炎是罪魁祸首所有年龄组人群的高死亡率和短期和长期死亡率。肺炎的传播主要依赖于人体的免疫反应系统存在。肺炎的症状因人而异这种疾病的严重程度。在21世纪，人工智能（AI）被推荐作为早期疾病诊断方法之一。本章讨论了人工智能子领域之一，机器学习面临的挑战和问题研究人员在诊断早期肺炎时面临的问题。

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）已发展成为一种全球流行病，几乎影响到每个国家。受感染的人类正以指数速度增长遍布全球。有这么多患者，医疗设施很高需求。虽然每个政府都在付出相当大的努力来打击流行病，缺乏医疗设施，特别是在人口稠密的国家，如印度是一个重大问题。对大流行的恐惧使每个人都陷入住宅，对各种行业造成严重破坏。流行病正在造成严重破坏酒店和旅游业。智能医疗旅游是最新的物联网医疗保健旅游应用获得吸引力。本文概述了基于物的健康监测系统，可能有助于外国游客和酒店管理贯穿于维护客人和员工的健康。这个系统将在告知操作员了解每个人的健康状况。该研究侧重于应用物联网技术，包括可穿戴传感器，用于监测健康重要性，识别为健康旅游业提供在线健康设施。 

社交媒体提供了大量用户生成的数据，包括评级和对各种原因、产品、疾病和公共政策的评论。一个新的领域称为情感分析的文本挖掘使用多种技术过滤出人们的情绪和情绪。世界卫生组织（WHO）宣布新冠肺炎全球人民都在为自己的生命而战。因此，人们经历各种生理和心理问题，如恐惧、焦虑、易怒和不快乐。这项研究使用情绪分析来检查个人对影响印度人的新冠肺炎疫情。推文收集自2020年1月至2020年3月。使用TweepyAPI和Numpy，Pandas和Matplotlib基于主观性和极性进行分析。通过在自动化系统中，我们分析了推文，并将其分为三类：正、负和中性。从我们的分析中，我们发现最初开始发布负面推文，但随着时间的推移，人们的情绪变得积极起来和中立评论。研究结果表明，最初，情况这是可怕和悲惨的，但随着时间的推移，人们能够处理这种情况。他们习惯了新的生活方式，采取措施防止感染新冠肺炎病毒。

今天的公司承认人工智能的重要性和物联网，以实现供应质量和运营效率链条性能。众多因素，如不断变化的需求、路线、严重性中断和合规问题不断损害供应链系统。作为一个因此，需要对供应链进行监控和持续优化。这就是为什么我们需要人工智能和物联网等先进技术链过程。工业4.0的愿景强调全球机器网络能够交换信息和自我监控的创新工厂环境。利用人工智能和物联网可以提高供应链弹性技术，通常称为AIoT，最近在增强供应链绩效。本研究调查了工业4.0的潜在影响以及相关技术进步，如人工智能和物联网供应链（SC）绩效。通过探索性研究，我们的研究将评估人工智能和物联网对工业供应链效率的影响。这个本研究旨在为这一主题提供新的见解，并为进一步研究提供建议。