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摘要：人工智能 (AI) 是一种革命性的范式，它为每个人提供了基于第六代 (6G) 边缘计算的电子医疗服务。因此，本研究旨在推动基于人工智能的经济高效的医疗保健应用。信息物理系统 (CPS) 是互联网世界的关键参与者，人类及其个人设备（如手机、笔记本电脑、可穿戴设备等）为医疗保健环境提供了便利。整个医疗领域中传感器和执行器的数据提取、检查和监控策略都由云技术推动，以吸收和接受整个新兴革命浪潮。对来自传感器设备的大量数据进行高效和准确的检查在带宽、延迟和能源方面造成了限制。由于医疗物联网 (IoMT) 的异构性，驱动的医疗保健系统必须智能、可互操作、融合和可靠，以提供普及且经济高效的医疗保健平台。不幸的是，由于功耗较高和数据包传输率较低，在联网医疗中实现可互操作、收敛和可靠的传输具有挑战性。在这种情况下，本文有四个主要贡献。第一个贡献是开发单芯片可穿戴心电图 (ECG)，并借助模拟前端 (AFE) 芯片模型（即 ADS1292R）来收集 ECG 数据，以使用基于物联网的信息物理系统 (CPS) 检查老年或慢性病患者的健康状况。第二个贡献提出了一种基于模糊的可持续、可互操作和可靠算法 (FSIRA)，这是一种智能和自适应决策方法，可根据所选参数对急诊和危重患者进行优先排序，以合理的成本提高医疗质量。第三个贡献是提出了一种用于移动和联网医疗的特定基于云的架构。第四个贡献是在可靠性、数据包丢失率、收敛性、延迟、互操作性和吞吐量之间找到适当的平衡，以支持自适应 IoMT 驱动的联网医疗。经过检验和观察，我们提出的方法优于传统技术，因为它提供了高可靠性、高融合度、互操作性，以及从医疗健康角度分析和解释系统准确性的更好基础。对于 IoMT，启用医疗云是需要关注的关键因素，因为它还面临着带宽减少、延迟增加和能耗增加的巨大障碍。因此，我们提出了在 6G 平台上面向 IoMT 的智能医疗的带宽、互操作性、可靠性、延迟和能耗之间的数学权衡。
文章：雾计算驱动的电子医疗应用的人工智能框架
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