Обзор

Машинное обучение в носимых медицинских устройствах: общая картина

Machine Learning for Healthcare Wearable Devices: The Big Picture

Journal of Healthcare Engineering
10.1155/2022/4653923
Полный текст Открыть в журнале PubMed PMC
FWCI: 20.6FWCI — Field-Weighted Citation Impact (индекс цитируемости с поправкой на область науки). 1.0 = среднее, > 1 = выше среднего · Процитировано: 304 · Ссылки: 187 · Лицензия: CC-BY
Цитирование по годам: 2026: 64 · 2025: 99 · 2024: 82 · 2023: 64 · 2022: 11

Аннотация

Применение искусственного интеллекта и методов машинного обучения в здравоохранении активно изучается в последние годы. Эти технологии открывают перспективы для отслеживания активности человека и жизненно важных показателей с помощью носимых устройств, а также могут помогать в диагностике заболеваний, уходе за пожилыми людьми, наблюдении за состоянием здоровья пациентов и диагностике. Благодаря значительному прогрессу в разработке медицинских датчиков и миниатюризации электронных микросхем за последние пять лет разрабатывается всё больше приложений для носимых устройств. Несмотря на широкое распространение умных часов и других носимых устройств, лишь немногие из многочисленных исследовательских разработок в области машинного обучения нашли применение на рынке. В этом обзоре представлены основные направления недавних исследований машинного обучения для носимых медицинских устройств. Обсуждаются проблемы, препятствующие применению машинного обучения на таких устройствах, и предлагаемые в литературе решения, а также обозначены направления для совершенствования и дальнейших исследований.

Переведем эту статью за 1 час

Загрузите PDF, а мы сделаем полный перевод, краткий конспект и красивую инфографику.

Попробовать бесплатно →

Также в Подтеме: еженедельные литобзоры, база международных клинреков и конспекты свежих мед. статей и подкастов каждый день.