Resumen

Introducción. La monitorización de la salud y el diagnóstico remoto pueden realizarse a través de Smart Healthcare. En vista de los problemas existentes, como los parámetros de medición simples de los dispositivos portátiles, la enorme presión informática de los servidores en la nube y la falta de individualización del diagnóstico, se propone un novedoso marco Cloud-Internet de las Cosas (C-IOT) para la monitorización médica. Métodos. Los teléfonos inteligentes se adoptan como dispositivos de puerta de enlace para lograr la normalización de datos y preprocesamiento para generar mapa de salud en escala de grises subido al servidor en la nube. El servidor en la nube realiza el procesamiento de la lógica de negocio y utiliza el modelo de aprendizaje profundo para llevar a cabo el cálculo del mapa de escala de grises de los parámetros de salud. Se construye un modelo de aprendizaje profundo basado en la red neuronal de convolución (CNN), en el que se seleccionan seis voluntarios para participar en el experimento, y sus datos de salud son marcados por médicos privados para generar el conjunto de datos inicial. Resultados. Los resultados experimentales muestran la viabilidad del marco propuesto. El conjunto de datos de prueba se utiliza para probar el modelo CNN después del entrenamiento; la precisión del pronóstico es superior al 77,6%. Conclusiones. El modelo CNN obtiene buenos resultados en el reconocimiento del estado de salud. En conjunto, se espera que este sistema sanitario inteligente ayude a los médicos mejorando el diagnóstico del estado de salud en la práctica clínica.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:modelo de aprendizaje profundo, modelo CNN, servidor en la nube, estado de salud, sistema sanitario inteligente, procesamiento de lógica empresarial, enorme presión informática, conjunto de datos iniciales, cálculo de mapa de escala, parámetros de medición sencillos.
• Keywords:deep learning model, CNN model, cloud server, health status, Smart Healthcare System, business logic processing, huge computing pressure, initial data set, scale map calculation, simple measurement parameters