Аналитика больших данных на основе машинного обучения для IoT-ориентированных интеллектуальных систем здравоохранения

Машинное обучение (ML) и аналитика больших данных (BDA) стали мощными технологиями для извлечения ценной информации из больших объемов данных, генерируемых IoT-ориентированными интеллектуальными системами здравоохранения. В этой главе представлен обзор применения ML и BDA в контексте таких систем. IoT-ориентированные интеллектуальные системы здравоохранения предполагают взаимосвязанные медицинские устройства, носимые приборы и датчики для сбора данных в режиме реального времени, включая медицинские записи пациентов, данные медицинской визуализации и данные датчиков. В ближайшем будущем к этим данным могут быть применены алгоритмы ML для выполнения задач, таких как предиктивное моделирование, обнаружение аномалий, классификация и кластеризация. Алгоритмы ML позволяют поставщикам медицинских услуг принимать обоснованные решения, улучшать исходы лечения пациентов и оптимизировать распределение ресурсов. С другой стороны, платформы BDA важны для обработки и управления большими объемами данных, генерируемыми устройствами IoT.