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由于信息和通信技术(如网络物理系统 (CPS)、5G 蜂窝技术和物联网 (IoT))的发展,在现代时期,基于物联网的极其智能和巧妙的用例有机会出现。由于物联网支持环境辅助生活 (AAL)、移动医疗 (mHealth) 和电子医疗 (eHealth),因此医疗保健就是一个具有重大社会影响的用例。人们将很大一部分收入用于健康。除了导致患者死亡外,传统医疗保健服务还容易出现延误、浪费时间和财务损失。当与物联网的智能和预测功能结合使用时,在家中、工作场所或医院定期进行远程患者监控 (RPM) 可以帮助有特殊需要的个人克服传统医疗设施带来的障碍。可穿戴技术、传感器网络和其他数字基础设施用于基于物联网的 RPM,可以作为即将发生的情况的预警系统,如果忽视或推迟护理,可能会导致严重的健康问题甚至患者死亡。医生可以通过集成物联网的可穿戴设备(生物传感器)实时接收患者生命体征。这样,医务人员就可以立即开始治疗患者。术语“RPM”指的是这种情况,它有可能减少等待时间、节省医疗费用并提高患者的舒适度和服务质量。为了实现具有数据分析功能的远程患者监控系统 (RPMS),本文旨在开发一个支持物联网 (IoT) 和人工智能 (AI) 的框架。我们实施了 RPM 进行数据收集,并提出了一种疾病诊断算法。我们的实验结果表明,我们的方法优于现有方法。

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