Technical Report: Implementation and Validation of a Smart Health Application
Universitat Rovira i Virgili（罗维拉-威尔吉利大学）；University of Piraeus（比雷埃夫斯大学）
在本文中，我们详细解释了智能健康应用程序的内部结构和数据库。此外，我们描述了如何使用真实世界的医疗数据生成一个统计上合理的合成数据集。
2017-06-13 cs.AI cs.CY
Smart Speakers, the Next Frontier in Computational Health
智能扬声器的快速传播和采用为改善人类健康提供了大量机会。正如手机的引入带来了相当大的健康创新一样，智能扬声器计算系统具有几个独特的优势，有可能催化新的健康研究领域，特别是在医院外的环境中。这些智能计算系统最近的兴起和普及具有显著的潜力，可用于加强慢性病管理，实现对无人目睹的医疗紧急情况的被动识别，检测人类行为和认知的微妙变化，限制隔离，并可能允许对影响公共健康的呼吸道疾病进行广泛，被动，远程监测。智能扬声器如何与人互动以改善健康有3种广泛的机制。这些包括（i）作为智能对话代理，（ii）医学相关诊断声音的被动识别器，以及（iii）使用设备的内部硬件来测量生理参数的主动感测，例如使用主动声纳、雷达或计算机视觉。这些不同的模式中的每一种都有特定的临床用例，所有这些都需要与潜在的隐私问题、与系统访问相关的公平性以及尚未为这种独特类型的被动数据汇集开发的监管框架进行平衡。
2021-03-06 cs.CY
Edge Computing For Smart Health: Context-aware Approaches, Opportunities, and Challenges
提高医疗保健系统的效率是全球的首要国家利益。然而，在降低成本的同时向患者提供可扩展的医疗保健服务的需求是一个具有挑战性的问题。实现智能医疗（s-health）的最有前途的方法之一是边缘计算能力和下一代无线网络技术，这些技术可以提供实时和经济高效的患者远程监控。在本文中，我们提出了将多访问边缘计算（MEC）用于s-health应用的愿景。我们设想了一个MEC为基础的架构，并讨论了它可以带来的好处，实现在网络和上下文感知处理，使S-健康的要求得到满足。然后，我们提出了两个主要的功能，可以实现利用这样的架构，以提供有效的数据传输，即，多模态数据压缩和基于边缘的特征提取事件检测。前者允许高效和低失真的压缩，而后者确保了在紧急应用情况下的高可靠性和快速响应。最后，我们讨论了边缘计算可能提供的主要挑战和机遇以及未来研究的可能方向。
2020-04-15 cs.CY cs.NI eess.SP
Recent Innovations in Footwear Sensors: Role of Smart Footwear in Healthcare -- A Survey
本文综述智能鞋在健康监测与辅助技术中的最新进展，涵盖传感器集成、能量采集、深度学习分析及糖尿病等医疗应用，并指出结构复杂、成本高等现存挑战。
2024-02-06 cs.CY
Research on the Development of Blockchain-based Distributed Intelligent Healthcare Industry -- A Policy Analysis Perspective
本研究基于政策分析视角，利用Rothwell和Zegveld的十二种创新政策工具分类法，比较国内区块链政策，发现企业侧重技术应用而政策侧重监管，政府通过环境政策引导标准化，为分布式智能医疗产业提供参考。
2023-12-20 cs.CY
Softwarization of Internet of Things Infrastructure for Secure and Smart Healthcare
我们提出了一个灵活的软件化基础设施，用于灵活，经济高效，安全和隐私保护的物联网（IoT）部署，用于智能医疗保健应用和服务。它集成了物联网，雾和云领域的最先进的网络和虚拟化技术，采用区块链，Tor和消息代理为患者和医疗保健提供商提供安全和隐私。我们提出了一个新的平台，使用机器对机器（M2M）的消息和基于规则的信标无缝数据管理，并讨论了数据和决策融合的作用，分别在云和雾，智能医疗应用和服务。
2018-05-28 cs.CR cs.CY
Research Opportunities and Visions for Smart and Pervasive Health
改善全国人口的健康状况，提高美国医疗保健系统支持疾病诊断、治疗和预防的能力，是国家和社会的一项重要优先事项。在过去的十年中，在扩大计算能力方面的巨大进步-传感器，数据分析，网络，先进的成像和网络物理系统-已经并将继续加强医疗保健和健康研究，从而改善健康和健康。然而，随着健康状况不佳对生产力和生活质量的影响，医疗保健的成本和复杂性继续上升。缺乏的是应对重大健康和医疗保健趋势的变革能力：慢性病日益增长的需求和成本，患者和非正式护理人员承担的更大责任，以及美国健康挑战的日益复杂性，包括心理健康，这些挑战深深植根于一个人的社会和环境背景。
2017-06-28 cs.CY
Electronic health record in the era of industry 4.0: the French example
最近在法国实施的电子健康记录（EHR）是信息流数字化的一个更普遍的过程的一部分，因为世界进入了第四次工业革命，这一现象被称为工业4.0。这一概念的背后是让人类永远掌握自己命运的关注，尽管世界的互联性越来越强（物联网、合作机器人、增强现实等）。因此，电子健康记录的实施必须保证尊重每个公民的私生活。从这个角度来看，医疗保健专业人员因此必须不断确保在电子数据交换（EDI）过程中保护医疗机密性。本文总结了目前的状态使用EHR在法国。根据欧盟委员会为评估欧盟国家卫生部门数字化部署情况而进行的一项调查，本文旨在强调工业4.0可能为法国卫生部门带来的机遇和前景。然而，这项研究也确定了一些与应用这种系统有关的限制，其中第一个是网络威胁或超人类主义。为此，SWOT矩阵确定了与法国EHR实施相关的优势和劣势。
2019-07-25 cs.CY
Transforming building industry and health outcomes through social data-supported design
美国工业化社会的一个突出现实是，人们在工作场所和其他室内环境中花费了大量的清醒时间。尽管我们在其中花费了大量的时间，但我们居住的许多建筑环境并不是为依赖它们的人和社区设计的。从健康和保健的角度来看，越来越多的研究表明，我们的内部环境和缺乏自然元素的暴露系统地影响我们的健康和我们的医疗保健系统。简而言之，我们生活和工作的空间是一个重大的公共卫生问题，应该这样考虑。在本文中，我们提出了一个愿景，即利用未充分利用的社交数据（通过社交媒体提供）为建筑、开发商和房地产行业提供信息。其最终目标是一项公共卫生倡议：通过社会数据支持的设计，创造更健康、更敏感、更公平和以人为本的空间。
2016-09-28 cs.CY
Smart city analysis using spatial data and predicting the sustainability
智慧城市[1]规划是至关重要的，因为它应该平衡城市的资源和需求。它可以实现良好的生态友好型产业，从而支持自然和利益相关者。兴办产业是一个难题，因为它要优化资源，有效配置资源。加权和方法[2]使用空间数据来找到合适的地方，根据分配给每个约束的权重来建立行业。用户可以预测搜索空间中的可能位置，其中可以使用空间数据以低时间复杂度设置行业。多样性引入多点交叉和变异操作。这将有助于在搜索空间中进行探索，从而将多样性因子带入解空间。预测方法将有助于避免人类对自然资源的开发利用。这反过来又有助于投资者最大限度地提高投资回报率（ROI）。
2014-06-19 cs.CY
Construction and optimization of health behavior prediction model for the elderly in smart elderly care
Anhui Normal University（安徽师范大学）；Oregon State University（俄勒冈州立大学）
针对老年人健康行为预测中的多源异构数据、缺失、突发变化与隐私问题，提出融合多模态数据、非线性预测、紧急检测和隐私保护的智慧养老模型，提升了预测准确性、鲁棒性与实际服务能力。
2024-12-03 cs.AI cs.CY
Interactive distributed cloud-based web-server systems for the smart healthcare industry
这项工作旨在研究智能医疗保健应用医学领域可能的当代交互式云解决方案，作为MIT许可证下分发的数据可视化开源免费系统。对光线投射算法的一些众所周知的实现进行了比较研究。本文提出了一种新的计算体积的数值微积分方法--球体法，并提出了在线性齐次计算环境下，利用块分解方法在图形加速器上并行计算的方案。伪影控制采用三次插值算法。提出了云服务器架构。
2020-04-14 cs.CY cs.OH
Wearable Health Monitoring System for Older Adults in a Smart Home Environment
University of Kentucky（肯塔基大学）
物联网的出现使互联和集成的智能健康监测系统的设计成为可能。这些智能健康监测系统可以在智能家居环境中实现，为老年人提供长期护理。在本文中，我们提出了一个可穿戴健康监测系统，适合老年人在智能家居环境中的设计。所提出的系统提供了在智能家居环境中监测个人的压力、血压和位置的解决方案。在这项工作中提出的压力检测模型使用嵌入在智能腕带中的皮肤电活动（EDA），光电容积脉搏波（PPG）和皮肤温度（ST）传感器来检测生理压力。压力检测模型使用从唾液皮质醇获得的压力标签进行训练和测试，唾液皮质醇是临床上建立的生理压力的生物标志物。一个基于语音的原型也实现了所提出的系统集成在智能家居环境中的可行性进行了分析，通过模拟数据采集和流的情况。我们还提出了一个血压估计模型，使用PPG信号和先进的回归技术与可穿戴健康监测系统中的压力检测模型集成。最后，一个语音辅助室内定位系统的设计提出了与智能家居环境内的建议系统集成。提出的可穿戴健康监测系统是实现具有广泛诊断能力的智能家居环境的一个重要方向，这样的系统可以用于在舒适的家中为老年人提供长期和个性化的护理。
2021-06-09 cs.CY cs.HC cs.LG
Contributions to Context-Aware Smart Healthcare: A Security and Privacy Perspective
卫生数据的管理，从收集到分析，由于其高度机密性，产生了一些具有挑战性的问题。特别是，本论文有助于智能健康范式内的几个安全和隐私的挑战。更具体地说，我们首先开发了一些上下文感知环境，使智能健康场景的贡献。我们对部署在此类环境中的底层传感器和网络的安全方面进行了广泛的分析，提出了一种用于分析无处不在的计算系统的新型以用户为中心的隐私框架，并对正确实施认知城市所需面临的安全和隐私挑战进行了完整的分析。其次，我们致力于流程挖掘，这是一个流行的分析领域，有助于分析组织内的业务流程。尽管它在医疗保健行业的普及，我们解决两个主要问题：医疗保健过程的高度复杂性和隐私方面的研究不足。关于第一个问题，我们提出了一种新的进程发现算法，内置的启发式，简化了复杂的过程，关于第二个问题，我们提出了两种新的隐私保护过程挖掘方法，实现了显着的准确性和隐私之间的权衡。最后但并非最不重要的是，我们提出了一些智能健康应用程序，即上下文感知的路线推荐系统，支持早期动员计划在医院环境中的平台，以及面向健康的地理信息系统。本论文的结果旨在帮助研究界提高未来智能环境的安全性以及公民个人和健康数据的隐私。
2022-06-28 cs.CR cs.CY
Smart business networks and business genetics with a high tech communications supplier selection industry case
尽管出现了事件驱动的业务流程管理、智能业务网络、社交网络等作为管理中的重要研究领域，但对于这些概念的所有吸引力，在从交互事件中学习时，围绕其设计和合作伙伴选择规则存在两个主要挑战。虽然智能业务网络应该提供优势，因为业务合作伙伴可以快速连接到流程中的选定功能与若干当事方一样，文献没有提供建设性的方法，据以选择临时伙伴和职能。大多数讨论只依赖于人类的判断。本文介绍了两个计算几何，和遗传编程，系统的方法，从而确定，表征，然后显示在持续的基础上，从事件监测等可能的伙伴关系，这种技术也允许计划其对组织的影响，从而进行选择。这两种方法被放在涌现理论的背景下。Tessellations解决了识别和分类问题;商业地图通过使用Voronoi图解决了显示和监控挑战。细胞自动机模拟生物体，遗传算法的参数估计通过学习，解决了选择和效果的问题。为了说明这种方法，一些实验结果的采购功能在高科技产业，进行了讨论，他们解决的情况下，如何确定选择过程的系统集成商成立合资企业与较小的技术供应商。
2013-08-13 cs.CY cs.SI
Predictive Health Analysis in Industry 5.0: A Scientometric and Systematic Review of Motion Capture in Construction
本研究通过文献计量与系统综述方法，分析了建筑领域运动捕捉系统的应用，发现其能改善工人健康安全、减少职业危害，并识别出主要测试任务及对无标记系统的偏好。
2024-01-22 cs.CY
A Preliminary Survey of Knowledge Discovery on Smartphone Applications (apps): Principles, Techniques and Research Directions for E-health
人们通常寻求各种信息来处理他们的健康问题。然而，现有的大量信息可能会给公众区分好的建议和次优的建议带来挑战。如何确保在正确的时间和地点为正确的人提供正确的信息一直是一个挑战。例如，智能电话应用供应商市场为用户提供健康应用的各种选择。然而，消费者缺乏实质性的参考信息，无法在充分知情的基础上决定是否采用他们审查的应用程序，也无法确定这些电子保健解决方案提供的信息的有效性。因此，本研究旨在回顾现有的相关研究有关智能手机的应用，并确定相关的研究问题，在知识发现领域的健康应用，可以在未来的研究中解决。因此，这项研究可以被视为研究人员探索这一领域的重要一步，并扩大我们的工作，为公众的福祉。
2014-07-28 cs.CY cs.HC cs.IR
iCardo: A Machine Learning Based Smart Healthcare Framework for Cardiovascular Disease Prediction
在智能医疗保健系统中使用高效的消费电子设备，护理服务和药物治疗变得更加简单。心血管疾病是一种导致心力衰竭的危重疾病，早期和及时的识别可以减少损害并防止过早死亡。在文献中，机器学习已被用于预测心血管疾病（CVD）。本文解释了如何为所选特征集和使用四种特征选择模型选择的不同特征集选择最佳分类器模型。本文比较了七个分类器使用的16个功能集。最初，数据有56个属性和303个事件，其中87个健康状况良好，其余的有心血管疾病（CVD）。具有若干特征的人口统计数据构成四组总体特征。Lasso、基于树的算法、卡方和RFE都被用来选择四个不同的特征集，每个特征集分别包含五个、十个、十五个和二十个特征。七个不同的分类器已被训练和评估的16个功能集。为了确定特征集和模型的最有效组合，总共训练、测试了112个模型，并比较了它们的性能。具有15个选定特征的SVM分类器在总体准确性方面是最好的。医疗保健数据已在云中维护，患者，护理人员和医疗保健提供商可以通过与医疗物联网（IoMT）集成来访问智能医疗保健。随后，特征选择模型选择最合适的特征CVD预测校准系统，和所提出的框架可以用来预测CVD。
2022-12-07 cs.CY
Personal Data Protection in Smart Home Activity Monitoring for Digital Health: A Case Study
本文针对智能家居ADL监测用于认知衰退早期检测时的隐私挑战，分享了应用隐私设计原则开发并部署基于传感器的HAR系统的案例经验，以平衡数字健康需求与个人数据保护。
2025-03-27 cs.CY cs.HC
Towards Smart Healthcare: Challenges and Opportunities in IoT and ML
本章系统梳理了机器学习与物联网融合于智慧医疗时所面临的研究挑战与潜在机遇，并按物联网、机器学习及二者在医疗中的实施三类场景进行归纳，为相关研究者、医疗专业人员和政府机构提供参考。
2024-01-12 cs.CR cs.CY
What's going on at the back-end? Risks and benefits of smart toilets
本文通过专家焦点小组的主题分析，探讨了智能马桶记录健康数据的风险与收益，指出多数风险可缓解但未缓解，健康益处仅在特定情境下占优。
2023-08-30 cs.CR cs.CY
Can We Assess Mental Health through Social Media and Smart Devices? Addressing Bias in Methodology and Evaluation
University of Warwick（华威大学）；The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所）；Durham University（杜伦大学）
最近，从智能手机和社交媒体数据中预测心理健康引起了人们的极大兴趣，许多研究都报告了非常有希望的结果。这种方法有可能彻底改变心理健康评估，如果他们的发展和评估遵循现实世界的部署设置。在这项工作中，我们仔细研究了最先进的方法，使用不同的心理健康数据集和指标，不同的特征源和多个模拟，以评估它们的概括能力。我们证明，在一个务实的评估框架下，没有一种方法提供甚至接近报告的性能。事实上，我们表明，目前最先进的方法在现实世界中的表现几乎无法超越最幼稚的基线，这不仅对它们的部署能力提出了严重的问题，而且还对衍生特征对心理健康评估任务的贡献以及如何在未来更好地利用这些数据提出了严重的问题。
2018-07-19 cs.CL cs.CY
Managing health insurance using blockchain technology
针对健康保险行业中的欺诈、虚假索赔、缺乏透明度与数据隐私等问题，本文探讨利用区块链技术整合来解决这些障碍，并指出局限与未来方向。
2023-06-17 cs.CR cs.CY
Evaluating the Health of Open-Source Smart City Platforms
Instituto Universitário de Lisboa (ISCTE-IUL)（里斯本大学学院）；NOVA LINCS, DI, FCT/UNL（新林克斯，计算与信息科学系，法科学与技术学院/新里斯本大学）
本文基于“开源健康”概念，从生态系统、文档、代码安全等维度评估开源智慧城市平台，为预算有限的城市提供采用决策参考。
2026-09-17 cs.CY cs.SE
Machine Learning Interpretability and Its Impact on Smart Campus Projects
University of Northampton（北安普顿大学）
在过去的几十年里，机器学习（ML）已经显示出越来越多的预测分析能力。它在医疗保健、刑事司法、金融和智慧城市等不同领域变得无处不在。例如，北安普顿大学正在其新的Waterside校区构建一个具有多层物联网和软件定义网络（SDN）的智能系统。该系统可用于优化智能建筑的能源效率，改善租户和访客的健康和安全，协助人群管理和寻路，并改善互联网连接。
2020-06-08 cs.CY cs.LG
Ubiquitous knowledge empowers the Smart Factory: The impacts of a Service-oriented Digital Twin on enterprises' performance
虽然工业4.0正在崇拜嵌入到“事物”中的人工智能的潜力，但它忽视了人类组件的作用，这在不同的制造活动中仍然是不可或缺的，例如机器设置或维护操作。本研究首先提出了一个工业互联网金字塔作为工业4.0中以人为中心的新兴制造范式，其中核心是制造员工直观访问和使用的制造系统的泛在知识的作用。第二，原型的面向服务的数字孪生，它利用一个灵活的本体导向的知识结构和增强现实结合到一个直观的知识检索和成果的语音交互系统，已被设计和开发，以提供这种制造知识。两个试验台，在实践中的问题（前者在大型企业的维护生产接口，后者主要集中在生产和设置在中小型企业），互补，显示在时间，成本和过程质量方面的显着好处，从而验证了所提出的方法。这项研究表明，以人为本和知识驱动的方法可以推动工业4.0计划的绩效，并引导智能工厂充分发挥其潜力。
2022-05-30 cs.CY
Smart City Drivers and Challenges in Urban-Mobility, Health-Care, and Interdependent Infrastructure Systems
在21世纪之交，城市发展经历了一次范式转变，因此寻求智慧城市已成为一项优先议程，工业界、政策制定者、从业者和科学界都直接参与其中。2008年金融危机、农村人口外流、城市中心的密集化以及环境和可持续性问题给全球各地的城市带来了巨大的挑战。联合国预测，到2050年，世界人口将达到98亿，比2018年增加21亿。几乎所有的人口增长都将发生在城市地区，因此，对已经超负荷的交通系统造成压力。
2022-11-26 cs.CY cs.SI
Smart Wireless Communication is the Cornerstone of Smart Infrastructures
智能城市、智能电网、智能健康和智能交通等新兴智能基础设施需要智能无线连接。然而，这些智能基础设施的要求不能用今天的无线网络来满足。需要一种新的无线基础设施来满足在灵活性、可靠性、安全性、可扩展性和合作伙伴关系方面前所未有的需求。我们正处于一场技术革命的开端，这场革命源于机器学习（ML）、物联网（IoT）和机器人技术的融合。智能基础设施监控和处理从密集且广泛分布的异构传感器（例如，物联网），以及社交媒体等网络应用程序。通过使用机器学习，可以实时的检测数据在空间、时间和应用上的模式和关系，并进行预测;在此基础上，可以管理资源，做出决策，并驱动设备以优化指标，如成本、健康、安全和便利性。
2017-06-22 cs.CY
Comparison of Brick and Project Haystack to Support Smart Building Applications
通过智能建筑应用启用建筑将有助于实现建筑的持续高效调试，最终以最低的成本实现能源使用的峰值性能，并改善居住者的健康和舒适度。为了使这些技术具有可扩展性，必须采用数据本体来语义地表示由建筑机械系统生成的数据，作为连接到智能建筑应用程序的管道。砖和项目干草堆本体的可行性，发现工业界和学术界，促使使用的案例研究的完整性和表现力的定量比较与行业本体作为基线。此外，使用文献中概述的关键本体质量完成了定性比较。根据结果推荐使用Brick。Brick在完整性和表现力方面的评估值分别为59%和100%，而Haystacks为43%和96%。此外，砖表现出六个可取的品质中的五个，而干草堆只表现出三个。适当本体的建议构成了长期智能建筑应用开发的基础，这将支持跨规模建筑运营的可持续性创新方法，以及下一代建筑控制和自动化战略。
2022-08-25 cs.CY
An Adaptive Decision-Making Approach for Better Selection of a Blockchain Platform for Health Insurance Frauds Detection with Smart Contracts: Development and Performance Evaluation
区块链技术引起了所有类型企业的兴趣，同时不断改进和适应开发人员和企业主的需求。因此，出现了几个区块链平台，这使得为特定类型的业务选择合适的平台变得非常具有挑战性。本文对100多个区块链平台进行了分类。我们使用两个区块链平台开发智能合约来检测医疗保险欺诈，这两个平台是根据我们提出的决策图方法选择的，用于选择最适合医疗保险欺诈检测应用的两个平台，然后对其性能进行评估。我们的分类显示，区块链平台中最大比例的平台可用于所有类型的应用领域，第二大比例是仅开发金融服务，尽管可以使用通用平台，而少数是用于其他特定应用领域的开发。我们的决策图显示，Hyperledger Fabric是检测医疗保险欺诈的最佳区块链平台。前两个选定平台的性能评估表明，Fabric在所有指标上都超过了Neo。
2023-03-14 cs.CR cs.CY cs.SI
Advancing Smart Malnutrition Monitoring: A Multi-Modal Learning Approach for Vital Health Parameter Estimation
本研究提出了一种基于多模态学习的智能营养不良监测系统，通过单张全身图像重建3D点云并提取多源特征，准确估计身高、体重及BFP、BMR、BMI等关键健康指标，在多设备光照条件下保持稳健性。
2023-07-31 cs.AI cs.CV cs.CY
