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管理医疗传感器收集的大量数据量提出了提取相关见解的挑战。本文主张开发针对人体传感器网络量身定制的算法，以识别收集的数据中的异常值。利用机器学习和统计抽样方法，本研究旨在优化实时响应，尤其是当计算任务迁移到后端系统时。解决了各个领域的计算能力的分散体的增加，本研究突出了计算所带来的潜在瓶颈，因为Things Internet（IoT）设备扩散。为了减轻电池排水，一种常见的方法涉及将处理处理到背景服务器上。但是，物联网设备的广泛采用引发了人们对隐私和安全性的关注。鉴于网络威胁的升级，目前的措施不足。 机器学习方法在识别物联网系统中的漏洞方面提供了希望。 边缘计算作为增强网络响应时间，权力下放和安全性的解决方案。 通过利用物联网框架内的分布式边缘计算，本文研究了云和边缘计算与机器学习的融合。 具体来说，它探讨了如何利用配备传感器的IoT设备在医疗领域中利用这些技术来收集大量数据进行分析。 所提出的方法涉及在IOT服务器的指导下在前端积极主动的决策，并在后端使用机器学习算法来识别相关的数据签名。鉴于网络威胁的升级，目前的措施不足。机器学习方法在识别物联网系统中的漏洞方面提供了希望。边缘计算作为增强网络响应时间，权力下放和安全性的解决方案。通过利用物联网框架内的分布式边缘计算，本文研究了云和边缘计算与机器学习的融合。具体来说，它探讨了如何利用配备传感器的IoT设备在医疗领域中利用这些技术来收集大量数据进行分析。所提出的方法涉及在IOT服务器的指导下在前端积极主动的决策，并在后端使用机器学习算法来识别相关的数据签名。本文强调了将云，边缘计算和机器学习组合在基于分布式边缘计算的物联网框架中的重要性，从而为各个域中的实时，高效解决方案提供了潜在的途径。
机器学习授权的物联网边缘医疗解决方案
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