Resumen

Hadoop es un marco mundialmente famoso para el procesamiento de big data. La minería de datos (DM) es la técnica clave para el descubrimiento de información útil a partir de conjuntos de datos masivos. En nuestro trabajo, aprovechamos ambas plataformas para diseñar un sistema de asistencia sanitaria móvil inteligente y en tiempo real para la detección de enfermedades crónicas basado en datos de dispositivos IoT, datos públicos proporcionados por el gobierno y datos de entrada del usuario. El propósito de nuestro trabajo es la provisión de un sistema asistente práctico para el cuidado de la salud del paciente basado en sí mismo, así como el diseño de un sistema complementario para el diagnóstico de enfermedades del paciente. Este sistema sólo se aplicó a la enfermedad hipertensiva durante la primera fase de investigación. No obstante, se ofrece un diseño detallado, una implementación, una visión general clara de todo el sistema y una guía significativa para futuros trabajos; se describe todo el procedimiento paso a paso. Los resultados experimentales muestran una precisión relativamente alta.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:datos de dispositivos iot, procesamiento de big data, detección de enfermedades crónicas, primera fase de investigación, salud móvil inteligente, diagnóstico de enfermedades del paciente, atención sanitaria del paciente, sistema asistente práctico, datos de entrada del usuario, trabajo
• Keywords:iot device data, big data processing, chronic disease detection, first research stage, intelligent mobile health, patient disease diagnosis, patient health care, practical assistant system, user input data, work