Resumen

Con el rápido desarrollo de la alta tecnología, el Internet de las Cosas (IoT) y la inteligencia artificial (IA) logran una serie de logros en la industria de la salud. Entre ellos, el diagnóstico automático del glaucoma es uno de ellos. El glaucoma es la segunda causa principal de ceguera en el mundo. Aunque se han propuesto muchos enfoques de diagnóstico automático del glaucoma, aún enfrentan los siguientes dos desafíos. Primero, la adquisición de datos de imágenes de enfermedades es extremadamente costosa, especialmente para enfermedades con baja incidencia, lo que conduce al desequilibrio de clases. Segundo, es difícil obtener datos etiquetados a gran escala en el dominio de imágenes médicas. Los desafíos mencionados anteriormente limitan la aplicación práctica de estos enfoques en el diagnóstico del glaucoma. Para abordar estas desventajas, este artículo propone un marco de detección de anomalías no supervisado basado en el análisis de componentes principales escasos (SPCA) para el diagnóstico del

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Alta tecnología; Internet de las cosas; Inteligencia artificial; Industria de la salud; Diagnóstico de glaucoma; Detección de anomalías
• Keywords:High tech; Internet of Things; Artificial intelligence; Healthcare industry; Glaucoma diagnosis; Anomaly detection