用于远程患者监控的人工智能

Roberto Vieira Botelho, S. Mehta, Fausto Feres, F. Fernández, W. Rezende
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As quatro categorias de coleta de sinais biológicos podem transmitir esses dados continuamente ou ser desencadeados por eventos e pelo usuário. Essa transmissão pode ser direcionada para servidores próximos dos pacientes, sofrer encriptação, classificação, compressão e predição. A partir daí, pode ser encami- nhada a interfaces (névoa/fog) que antecedem os computadores em nuvem. Neste nível intermediário, pode haver processamento computacional com menor latência, antes de ser encaminhada à nuvem. O emprego de ICM exige arquitetura adequada, com cuidados sobre a latência, assim como a segurança, acessibilidade, interoperabilidade e privacidade. Camadas intermediárias podem enriquecer esse ecossistema e transformar o modelo de assistência em saúde. Entre essas tecnologias, destaca-se o Blockchain, que provê privacidade e segurança, além de criar melhor gestão das transações de dados em saúde. 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摘要

远程患者监控(MRP)是指通过设备从医疗保健系统外部收集和传输患者健康数据到服务器。这些服务器可能离患者非常近(边缘计算),也可能在云中或中间字段(雾计算)。生物信号的收集可分为四类:固定医疗设备、可植入设备、医生处方的可穿戴设备和一般的便携式监测设备。医疗物联网(ICM)提供了从患者及其环境(污染、温度、湿度、海拔等)收集大量数据的机会。四类生物信号收集可以连续传输这些数据,也可以由事件和用户触发。这种传输可以被定向到患者附近的服务器,进行加密、分类、压缩和预测。从那里,它可以连接到云计算之前的接口(雾/雾)。在这个中间级别,在转发到云之前,可能会有较低延迟的计算处理。使用ICM需要适当的架构,注意延迟、安全性、可访问性、互操作性和隐私。中间层可以丰富这个生态系统,改变医疗保健模式。在这些技术中,区块链脱颖而出,它提供隐私和安全性,并为医疗保健数据事务创建更好的管理。电信平台已经改变了这一情况,特别是通过5G,它提供了四个特殊元素:毛细管高速、低延迟的可靠性、机器或医疗设备的大规模通信,以及利用能源为设备充电。MRP的一个组成部分是数据的分析处理,特别是通过人工智能(ai)增强。人工智能对MRP的最大贡献之一是可用信号的多样性。计算机分析重复的事件,并得出人类认知无法理解的算法。由患者及其环境的海量数据驱动的人工智能将推动一场前所未有的医疗保健革命。数据爆炸将以更低的成本和更高的效率提供更知情、更准确和个性化的诊断和治疗
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA MONITORAMENTO REMOTO DO PACIENTE
O monitoramento remoto do paciente (MRP) expressa a coleta e a transmissão de dados de saúde do paciente de fora do sistema de saúde para servidores, por meio de dispositivos. Esses servidores podem estar muito próximos do paciente (computação em borda), podem estar em nuvem ou em campo intermediário (computação em névoa). A coleta de sinais biológicos pode ser dividida em quatro categorias: equipamentos médicos estacionários, dispositivos implantáveis, dispositivos usáveis, prescritos por médicos e dispositivos monitores portáteis em geral. A Internet das Coisas Médicas (ICM) apresenta oportunidade de coletar grande volume de dados do paciente e de seu ambiente (poluição, temperatura, umidade, altitude, etc.). As quatro categorias de coleta de sinais biológicos podem transmitir esses dados continuamente ou ser desencadeados por eventos e pelo usuário. Essa transmissão pode ser direcionada para servidores próximos dos pacientes, sofrer encriptação, classificação, compressão e predição. A partir daí, pode ser encami- nhada a interfaces (névoa/fog) que antecedem os computadores em nuvem. Neste nível intermediário, pode haver processamento computacional com menor latência, antes de ser encaminhada à nuvem. O emprego de ICM exige arquitetura adequada, com cuidados sobre a latência, assim como a segurança, acessibilidade, interoperabilidade e privacidade. Camadas intermediárias podem enriquecer esse ecossistema e transformar o modelo de assistência em saúde. Entre essas tecnologias, destaca-se o Blockchain, que provê privacidade e segurança, além de criar melhor gestão das transações de dados em saúde. As plataformas de telecomunicações têm transformado esse cenário, especialmente através do 5G, que oferecem quatro elementos especiais: alta velocidade com capilarida- de, confiabilidade com baixa latência, comunicação maciça de máquinas ou dispositivos médicos e aproveitamento de energia para recarga de dispositivos. Parte integrante do MRP é o processamento analítico dos dados, especialmente potencializados por Inte- ligência Artificial (IA). Uma das maiores contribuições da IA no MRP é a diversidade de sinais utilizáveis. Os computadores analisam eventos repetitivos e derivam algoritmos ininteligíveis à cognição humana. A IA, alimentada por enorme volume de dados provenientes dos pacientes e de seus ambientes, promoverá revolução sem precedentes na saúde. A explosão de dados proverá diagnósticos e tratamentos melhor informados, mais precisos e personalizados, de menor custo e maior eficiência
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