論文の概要: Towards Smart Healthcare: Challenges and Opportunities in IoT and ML
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05530v2
- Date: Fri, 12 Jan 2024 14:55:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 23:54:50.846062
- 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: 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浮き彫りにした。
この章は、IoTヘルスケアセクターに機械学習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。
現在の研究課題と潜在的な機会を包括的にまとめ、三つのシナリオに分類する。
- 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 modern
healthcare, leverage Internet of Things technology to collect extensive data
related to the environment as well as psychological, behavioral, and physical
health. However, 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, known for addressing various big data and
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. It
offers a comprehensive summary of current research challenges and potential
opportunities, categorized into three scenarios: IoT-based, ML-based, and the
implementation of machine learning methodologies in the IoT-based healthcare
industry. This compilation will assist future researchers, healthcare
professionals, and government agencies by offering valuable insights into
recent smart healthcare advancements.
- 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。
現代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技術を活用して、環境や心理的、行動的、身体的健康に関する広範なデータを収集する。
しかし、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、重大な課題となる。
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、さまざまなビッグデータやネットワーク上の課題に対処することで知られる機械学習は、医療におけるIoTシステムを強化するための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。
それは、IoTベースの、MLベースの、IoTベースのヘルスケア産業における機械学習方法論の実装の3つのシナリオに分類された、現在の研究課題と潜在的な機会に関する包括的な概要を提供する。
このコンピレーションは、最近のスマートヘルスケアの進歩に関する貴重な洞察を提供することで、将来の研究者、医療専門家、政府機関を支援する。
関連論文リスト
- Harnessing the Digital Revolution: A Comprehensive Review of mHealth Applications for Remote Monitoring in Transforming Healthcare Delivery [1.03590082373586]
このレビューでは、遠隔医療プラットフォーム、慢性疾患管理用のモバイルアプリ、ウェアラブルデバイスなど、リモート監視に使用されるさまざまなタイプのmHealthアプリケーションを強調している。
これらの応用の利点は、患者の成果の改善、医療へのアクセスの向上、医療費の削減、医療格差への対処である。
しかしながら、プライバシやセキュリティ上の懸念、技術的なインフラストラクチャの欠如、規制のイシュー、データの正確性、ユーザの遵守、ディジタルディビジョンといった課題や制限には対処する必要がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-26T11:32:43Z) - Generative AI-Driven Human Digital Twin in IoT-Healthcare: A Comprehensive Survey [53.691704671844406]
IoT(Internet of Things)は、特にヘルスケアにおいて、人間の生活の質を大幅に向上させる。
ヒトデジタルツイン(HDT)は、個体の複製を包括的に特徴付ける革新的なパラダイムとして提案されている。
HDTは、多用途で生き生きとした人間のデジタルテストベッドとして機能することで、医療監視の応用を超えて、IoTヘルスの強化を図っている。
最近、生成人工知能(GAI)は、高度なAIアルゴリズムを利用して、多種多様なデータを自動的に生成、操作、修正できるため、有望なソリューションである可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-22T03:17:41Z) - Towards Artificial General Intelligence (AGI) in the Internet of Things
(IoT): Opportunities and Challenges [55.82853124625841]
人工知能(Artificial General Intelligence, AGI)は、人間の認知能力でタスクを理解し、学習し、実行することができる能力を持つ。
本研究は,モノのインターネットにおけるAGIの実現に向けた機会と課題を探究する。
AGIに注入されたIoTの応用スペクトルは広く、スマートグリッド、住宅環境、製造、輸送から環境モニタリング、農業、医療、教育まで幅広い領域をカバーしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-14T05:43:36Z) - The Design and Implementation of a National AI Platform for Public
Healthcare in Italy: Implications for Semantics and Interoperability [62.997667081978825]
イタリア国立衛生局は、その技術機関を通じて人工知能を採用している。
このような広大なプログラムには、知識領域の形式化に特別な注意が必要である。
AIが患者、開業医、健康システムに与える影響について疑問が投げかけられている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-24T08:00:02Z) - Privacy-preserving machine learning for healthcare: open challenges and
future perspectives [72.43506759789861]
医療におけるプライバシー保護機械学習(PPML)に関する最近の文献を概観する。
プライバシ保護トレーニングと推論・アズ・ア・サービスに重点を置いています。
このレビューの目的は、医療におけるプライベートかつ効率的なMLモデルの開発をガイドすることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-27T19:20:51Z) - Federated Learning for Medical Applications: A Taxonomy, Current Trends,
Challenges, and Future Research Directions [9.662980267339375]
我々は, acFLの医学的応用, 特にグローバル癌診断の文脈に焦点をあてる。
acFLの最近の発展により、複雑な機械学習モデルを分散的に訓練することが可能になった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-05T21:41:15Z) - Applications of Machine Learning in Healthcare and Internet of Things
(IOT): A Comprehensive Review [2.1270496914042996]
本稿では、特に医療における最先端の機械学習応用について概観する。
我々は、医療におけるIoTのオープンな課題を強調し、さらなる研究と研究を科学者に委ねている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-06T21:56:39Z) - Internet-of-Things Devices and Assistive Technologies for Healthcare:
Applications, Challenges, and Opportunities [5.8497361730688695]
病院や診療所は、多くの患者を収容する能力を持っていない。
健康産業の現状は、その価値ある限られた資源を改善する必要があることは明らかである。
IoT(Internet of Things)デバイスの進化と補助技術は、医療の問題を緩和する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-11T12:18:12Z) - Smart Healthcare in the Age of AI: Recent Advances, Challenges, and
Future Prospects [3.3336265497547126]
スマートヘルスケアシステムは近年関心が高まりつつあるトピックであり、現代技術における大きな発展のためにますます必要となってきた。
本研究の目的は、健康モニタリングのためのウェアラブルやスマートフォンデバイス、疾患診断のための機械学習、環境支援生活環境向けに開発された社会ロボットを含む支援フレームワークなど、主要な分野を取り上げ、現在最先端のスマートヘルスケアシステムについて議論することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-24T05:10:47Z) - Empowering Things with Intelligence: A Survey of the Progress,
Challenges, and Opportunities in Artificial Intelligence of Things [98.10037444792444]
AIがIoTをより速く、より賢く、よりグリーンで、より安全にするための力を与える方法を示します。
まず、認識、学習、推論、行動の4つの視点から、IoTのためのAI研究の進歩を示す。
最後に、私たちの世界を深く再形成する可能性が高いAIoTの有望な応用をいくつかまとめる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-17T13:14:28Z) - Machine Learning in Nano-Scale Biomedical Engineering [77.75587007080894]
ナノスケールバイオメディカルエンジニアリングにおける機械学習の利用に関する既存の研究について概説する。
ML問題として定式化できる主な課題は、3つの主要なカテゴリに分類される。
提示された方法論のそれぞれについて、その原則、応用、制限に特に重点を置いている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-05T15:45:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。