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海报摘要：远程医疗保健的基于阈值加密的身份验证协议
随着医学互联网（IOMT）和加密技术的发展，远程医疗保健服务变得更加广泛，对患者的实践和数据安全提出了新的挑战。传统的安全机制，例如集中式身份验证和关键分配系统，对单个失败点和显着的管理负担都有可能，这有可能导致受损的身份验证中心和内部安全威胁。在响应中，本研究提出了一个阈值签名算法，它使用分布式密钥生成（DKG），该算法分布私钥，而无需值得信赖的密钥分布，需要至少两个节点的合作签名来进行身份验证。这种方法不仅规避了罪恶点的风险，而且还提高了系统的鲁棒性和效率。实验结果验证了其在保护远程医疗保健数据方面的潜在效用。
医疗保健是否已为数字化未来做好准备？
作者：GUYLIAN STEVENS、KOEN DE BOSSCHERE 和 PASCAL VERDONCK 综合医疗网络、互联医疗和医疗物联网 (IoMT) 的兴起导致生成的数据量急剧增加。目前医疗领域的碎片化结构不适合管理或充分利用如此大量的信息。在数据已成为货币且传感器不断生成新数据的世界里，我们不再能够处理这种持续的流入。因此，需要一种计算方法来分析和可视化这些数据，以防止医疗系统和提供商淹没在“无用”数据的汪洋大海中。新型微芯片的发展正在进入医疗保健领域。到目前为止，大多数可穿戴设备都在使用，而新的发展正在为体内传感设备“insideables”开辟道路。这将导致个性化医疗，并导致数据量激增。医疗保健准备好了吗？
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{LED，设计和编码C/C ++一个平台，用于实时处理从医疗设备到云的数据； {领导了其他三名工程师组成的团队，以混乱/敏捷的实践； {通过Azure和Docker与其他团队进行管理和协调我们平台的CI/CD； {在C/C ++中设计并实施了一个库，以与旧代码接口，以减轻代码库中的异质性。04/2022–01/2023 IOT/IOMT的软件工程师，瑞士汉密尔顿医疗。{在C/C ++中设计和编码的用户空间应用程序，用于YOCTO/打开嵌入式系统，用于医疗设备的连接； {维护用于医疗设备的Yocto/Open Embedded OS（ARM Architecture）的分布； {设计和编码的Linux设备驱动程序，用于医疗设备连接（NFC，通过I2C）和测试自动化（USB）； {维护医疗设备及其设备树的U启动分布； {LED并执行了团队代码基础从SVN到Git的迁移。
AI在医疗保健中采用的挑战和好处
2qh ri wkh prvw vljqlilfdqw wuhqgv ri wrgd \¶Vkhdowkfduh lv edvhg rq rq wkh xvdjh ri $组织医疗体系所需的期权的有效性。以下可能性使信息技术，尤其是人工智能可以解决成本的增长和卫生保健工作者的不足以及全世界医疗保健分配不均的问题。但是，II也出现了其缺点，例如数据隐私影响；算法中的偏见；监管限制；以及包括医疗保健提供者在内的员工的抵抗。 具有讽刺意味的是，可以使用道德自由，例如开放性，责任和平均值的自由，可以使用AI的正确结构。 因此，从本文中，我们建议随着AI的进步继续进行，有机会通过集成块链来改善IOMT，以提供更好，更快，更安全的患者护理。 同时，在患者层面上，它基于人工智能状态将个体和精密医学的概念整合在一起，以基于基于基因组学和患者表型的个体治疗来改变治疗算法。 但是，从这些成就中学习，全世界的卫生系统的发展面临一些挑战：包括：低调的技术设备，以制造相关，负担得起和可采用的人工智能解决方案。但是，II也出现了其缺点，例如数据隐私影响；算法中的偏见；监管限制；以及包括医疗保健提供者在内的员工的抵抗。具有讽刺意味的是，可以使用道德自由，例如开放性，责任和平均值的自由，可以使用AI的正确结构。因此，从本文中，我们建议随着AI的进步继续进行，有机会通过集成块链来改善IOMT，以提供更好，更快，更安全的患者护理。同时，在患者层面上，它基于人工智能状态将个体和精密医学的概念整合在一起，以基于基于基因组学和患者表型的个体治疗来改变治疗算法。但是，从这些成就中学习，全世界的卫生系统的发展面临一些挑战：包括：低调的技术设备，以制造相关，负担得起和可采用的人工智能解决方案。此外，它还假定了正确的政策和道德行为准则的规范，以及AI，临床医生和政策制定者的持续共同参与。这是关于AI为什么能够和将来会彻底改变将来医疗保健以变得公平效率和以患者为中心的全球医疗保健提供的问题。
使用脑电信号检测和分类癫痫发作技术的最新研究
摘要：早期检测和分类癫痫发作对计算机辅助设备和最新医疗物联网 (IoMT) 设备的分析、监测和诊断大有裨益，这一点怎么强调也不为过。这些应用的成功在很大程度上取决于所采用的检测和分类技术的准确性。多年来，人们研究、提出和开发了多种方法。本文研究了过去十年的各种癫痫发作检测算法和分类，包括传统技术和最新的深度学习算法。它还讨论了癫痫样检测作为实现意识障碍 (DOC) 高级诊断及其理解的步骤之一。对所研究的不同算法进行了性能比较，并探讨了它们的优缺点。从我们的调查来看，最近人们非常关注探索深度学习算法在癫痫发作检测和分类中的有效性，这些算法还用于图像处理和分类等其他领域。混合深度学习也得到了探索，其中 CNN-RNN 最受欢迎。
超越视线防御通信系统
摘要 - 视力线（BLOS）通信是国防交流策略中必不可少的要素，从而促进了传统视力（LOS）方法遇到障碍物的方案中的信息交换。本文深入研究了推动BLOS通信的技术的最前沿，强调了幻影网络，纳米网络，空中继电器和基于卫星的防御通信等先进系统。此外，我们在雷达威胁战争区域中使用优化技术提出了无人机路径计划的实际用例，这些技术增加了具体的相关性，强调了Blos Defense Communication Systems的切实应用。此外，我们还提出了国防系统中BLOS通信的几个未来研究指示，例如增强弹性，异质网络的整合，有争议的频谱的管理，多媒体传播的进步，自适应方法的进步，自适应方法论以及新兴的事物互联网（IOMT）。对BLOS技术及其应用的探索为行业和学术界之间的协同合作奠定了基础，从而促进了国防传播范式的创新。
30.-Miruna-Iuliana-Cunea-对创新的分析...
摘要。本研究考察了医疗保健行业商业模式的创新如何反映在可持续发展报告中，特别关注近期危机（包括 SARS-CoV-2 大流行）的影响。本研究重点关注罗马尼亚上市医疗保健公司 Medlife SA，以及其 2023 年发布的第一份可持续发展报告，涵盖其 2022 年的业绩。该报告强调了该集团在大流行期间实施可持续商业模式的努力，应对创新、数字化和环境可持续性等关键挑战。研究结果表明，通过开展抗击 SARS-CoV-2 病毒的研究以及采用包括远程医疗和机器人手术在内的数字技术，强调了创新。然而，在使用人工智能、区块链、云计算和医疗物联网 (IoMT) 等新兴技术方面仍然存在差距，这些技术可以进一步加强可持续发展工作。本研究通过深入了解危机期间商业模式创新和可持续发展报告如何相互关联，为文献做出了贡献，强调医疗保健公司需要采用新兴技术来改善可持续发展成果。关键词：创新、可持续发展报告、数字化、医疗保健行业。
2030 年未来高强度战争中的域操作
摘要：跨域同步动能与网络作战带来“多重困境”，是多域作战的基本原则。然而，近期在战场上使用网络能力与动能作战的实践和研究表明，由于作战同步不足或缺乏对网络效应的协调和控制，难以产生联合效应。本文概述了在未来北约与势均力敌的对手的高强度冲突中开展综合网络和动能作战所需的三个要求：首先，军事物联网 (IoMT) 与人工智能 (AI) 支持的指挥和控制 (C2) 能力相结合，以实现综合网络和动能作战；其次，多域编队与网络司令部或其各自的组织对等机构相结合，以协调全战区网络战役；第三，基于分散决策和分散执行的网络任务指挥理论，以加快作战速度。该分析通过对美国、英国和德国三个国家的比较研究，评估了网络能力融入 2030 年高强度冲突多领域作战概念的现状。它还就技术能力、新的组织结构和理论变革提供了一套初步建议，以促进网络能力融入多领域作战概念。
智能多模式内姿势估计框架，结合了生成对抗神经网络
摘要 - 基于医学互联网（IOMT）和环境技术的监视内姿势估计对许多应用具有重大影响，例如与睡眠相关的疾病，包括阻塞性睡眠呼吸暂停综合症，睡眠质量评估和压力溃疡的健康风险。在这项研究中，已经提出了使用深度学习框架提出的新的多模式内姿势估计。同时收集的多模式说谎姿势（SLP）数据集已用于对所提出的框架进行性能评估，其中使用了两种模式，包括长波红外（LWIR）和深度图像来训练拟议的模型。这项研究的主要分配是特征融合网络和生成模型的使用来生成与其他模态相似的RGB图像（LWIR/DEPTH）。包含生成模型有助于提高姿势估计算法的总体准确性。此外，可以将该方法推广到在各种覆盖厚度水平下在家庭和医院环境中恢复人类姿势的情况。将所提出的模型与其他基于融合的模型进行了比较，并显示了PCKH @ 0.5的97.8％的提高性能。此外，已经评估了不同覆盖条件的性能，在家庭和医院环境下，使用我们建议的模型进行了改进。
对关键医疗保健监控的绩效效率的自适应轻量级安全
摘要 - 由于其批判性质，医疗基础设施需要强大的要求程序，技术和政策。由于物联网（IoT）具有多样化的技术，已成为未来医疗保健系统不可或缺的组成部分，因此由于其固有的安全性限制，其资源限制来自资源限制，因此需要进行详尽的分析。现有用于物联网连接性的通信技术，例如5G，将基础通信基础架构的通信安全提供到一定级别。但是，不断发展的医疗保健范式需要适应物联网设备的不同资源限制的自适应安全程序和技术。在考虑“ 5G安全沙盒”之外的组件（例如IoT节点和M2M连接）之外，对自适应安全性的需求特别明显，这引入了其他安全挑战。本文提出了独特的医疗保健监控要求，并研究了现有的基于加密的安全性，以提供必要的安全性。此外，这项研究介绍了一种新颖的方法，可在医疗保健IoT中优化安全性和性能，尤其是在诸如远程患者监测之类的关键用例中。最后，实际实施的结果证明了系统性能的明显改善。索引条款 - 自动安全性；卫生保健; iomt;远程患者监测； mqtt;物联网（物联网）。