論文の概要: Towards Smart Healthcare: Challenges and Opportunities in IoT and ML
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05530v1
- Date: Sat, 9 Dec 2023 10:45:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-12 20:26:38.892466
- Title: Towards Smart Healthcare: Challenges and Opportunities in IoT and ML
- Title（参考訳）: スマートヘルスケアを目指して - IoTとMLの課題と機会
- Authors: Munshi Saifuzzaman and Tajkia Nuri Ananna
- Abstract要約: この章は、IoTヘルスケアセクターに機械学習(ML)メソッドを統合する際に直面するハードルを探求することに焦点を当てている。
我々は,3つのシナリオに分類した,現在の研究課題と潜在的機会を包括的にまとめる。
我々は、既存の方法論が直面する困難を強調し、将来の研究者、医療専門家、政府機関に貴重な洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The COVID-19 pandemic and other ongoing health crises have underscored the
need for prompt healthcare services worldwide. The traditional healthcare
system, centered around hospitals and clinics, has proven inadequate in the
face of such challenges. Intelligent wearable devices, a key part of
conventional healthcare, leverage Internet of Things (IoT) technology to
collect extensive data related to the environment, as well as psychological,
behavioral, and physical health. Managing the substantial data generated by
these wearables and other IoT devices in healthcare poses a significant
challenge, potentially impeding decision-making processes. Recent interest has
grown in applying data analytics for extracting information, gaining insights,
and making predictions. Additionally, machine learning (ML), known for
addressing various networking challenges, has seen increased implementation to
enhance IoT systems in healthcare. This chapter focuses exclusively on
exploring the hurdles encountered when integrating ML methods into the IoT
healthcare sector. We offer a comprehensive summary of current research
challenges and potential opportunities, categorized into three scenarios:
IoT-based, ML-based, and the implementation of ML methodologies in the
healthcare industry via the IoT. We highlight the difficulties faced by
existing methodologies, providing valuable insights for future researchers,
healthcare professionals, and government agencies. This ensures they stay
updated on the latest developments in big data analytics for intelligent
healthcare utilizing ML.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックや他の健康危機は、世界中の医療サービスを促進する必要性を強調している。
病院や診療所を中心とした伝統的な医療システムは、このような課題に直面して不十分であることが証明されている。
従来の医療の重要な部分であるインテリジェントウェアラブルデバイスは、IoT(Internet of Things)技術を活用して、環境に関連する広範なデータを収集すると同時に、心理的、行動的、身体的健康も収集する。
これらのウェアラブルや他のIoTデバイスが医療で生成する実質的なデータを管理することは、意思決定プロセスを妨げる可能性がある、重大な課題である。
近年、情報抽出や洞察の獲得、予測にデータ分析を適用することへの関心が高まっている。
さらに、さまざまなネットワーク課題に対処することで知られる機械学習(ML)では、医療におけるIoTシステムを強化する実装が増加している。
この章は、IoTヘルスケアセクターにMLメソッドを統合する際に直面するハードルを探求することに焦点を当てている。
iotベース、mlベース、およびiotによる医療業界におけるml方法論の実装の3つのシナリオに分類した、現在の研究課題と可能性の包括的概要を提供する。
我々は、既存の方法論が直面する困難を強調し、将来の研究者、医療専門家、政府機関に貴重な洞察を提供する。
これにより、MLを利用したインテリジェントヘルスケアのためのビッグデータ分析の最新の開発状況が更新される。
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