基于区块链关联机器学习与物联网的具自动注射功能低血糖检测系统
机器学习
2022-08-04 v1 人工智能
计算机与社会
信号处理
摘要
低血糖是由低血糖引起的一种不良现象。该疾病可导致死亡或高水平身体损伤。为避免显著损伤，患者需要糖分。本研究旨在实现一种自动检测低血糖并自动注射糖分以挽救生命的系统。借助物联网(IoT)的优势，传感器数据使用超文本传输协议(HTTP)进行传输。为保障健康相关数据安全，采用了区块链技术。葡萄糖传感器和智能手表数据经雾节点处理并发送至云端。提出并采用了随机森林(Random Forest)算法来判断低血糖事件。当检测到低血糖事件时，系统向移动应用和自动注射装置发送通知，将浓缩糖推入受害者体内。实现了XGBoost、k近邻(KNN)、支持向量机(SVM)和决策树以比较所提模型的性能。随机森林取得了0.942的测试准确率，在检测低血糖事件上优于其他模型。系统性能在多种条件下进行了度量，并取得了令人满意的结果。该系统可使低血糖患者受益于存活于该疾病。
引用
@article{arxiv.2208.02222,
title = {Blockchain associated machine learning and IoT based hypoglycemia detection system with auto-injection feature},
author = {Rahnuma Mahzabin and Fahim Hossain Sifat and Sadia Anjum and Al-Akhir Nayan and Muhammad Golam Kibria},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.02222},
year = {2022}
}