基于人工智能的远程患者监测：现状、应用与挑战
计算机与社会
2023-01-25 v1 人工智能
摘要
人工智能（AI）在医疗领域的应用正快速增长。远程患者监测（RPM）是常见的医疗应用之一，可协助医生监测偏远地区的慢性或急性病患者、居家照护的老年人甚至住院患者。人工患者监测系统的可靠性取决于员工时间管理，而后者受其工作量影响。传统患者监测涉及需皮肤接触的侵入式方法以监测健康状况。本研究旨在全面综述 RPM 系统，包括所采用的先进技术、AI 对 RPM 的影响、AI 赋能 RPM 的挑战与趋势。本综述探讨了由物联网可穿戴设备与传感器借助云、雾、边缘及区块链技术实现的以患者为中心的 RPM 架构的益处与挑战。AI 在 RPM 中的作用涵盖从身体活动分类到慢性疾病监测及急救场景下生命体征监测。本综述结果表明，AI 赋能的 RPM 架构已变革医疗监测应用，因其能检测患者健康早期恶化、利用联邦学习个性化监测个体健康参数，以及利用强化学习等技术学习人类行为模式。本综述讨论了采用 AI 于 RPM 系统的挑战、趋势与实施问题，并基于挑战与趋势分析了 AI 在 RPM 应用中的未来方向。
引用
@article{arxiv.2301.10009,
title = {Remote patient monitoring using artificial intelligence: Current state, applications, and challenges},
author = {Thanveer Shaik and Xiaohui Tao and Niall Higgins and Lin Li and Raj Gururajan and Xujuan Zhou and U. Rajendra Acharya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.10009},
year = {2023}
}