使用深度学习和 Jellyfish 搜索优化算法提高基于 IoT 的远程医疗保健系统的安全性

快速阅读: 据《Nature.com》最新报道，提出ESHCS-DLJSO技术，用于物联网医疗保健，包含数据归一化、特征选择、疾病检测及参数优化。实验显示其准确率达99.43%，但存在计算复杂度高、对数据质量依赖等问题。未来可融合多模态数据、增强数据鲁棒性并结合迁移学习，提升模型性能和应用范围。

在这项研究中，提出了一种用于物联网医疗保健应用的ESHCS-DLJSO技术。该模型包含四个不同过程：数据归一化、基于细菌觅食优化算法（BFOA）的特征选择、使用疾病检测过程的卷积神经网络-长短期记忆-注意力机制（CNN-LSTM-注意力机制），以及基于跳跃搜索优化算法（JSO）的参数选择。

首先，ESHCS-DLJSO 模型采用最小-最大规范化方法，将输入数据转换为有益的格式。此外，BFOA 算法被用来实现特征选择。接下来，ESHCS-DLJSO 方法利用 CNN-LSTM-注意力机制进行疾病分类和检测。最终，JSO 算法用于超参数调优过程。

在物联网医疗保健安全数据集上验证了 ESHCS-DLJSO 技术的性能，实验结果显示其准确率达到了 99.43%，优于现有方法。然而，该研究存在一些局限性，包括计算复杂度随着数据集规模的增大而增加、对高质量输入数据的依赖，以及在未进行额外适应的情况下对其他疾病的适用性有限。此外，模型可能面临处理噪声、缺失数据以及不平衡数据集的挑战，这些问题在医疗保健领域较为常见。

未来的研究可以进一步探讨融合多模态数据源，例如整合患者的健康档案与可穿戴设备数据，以提升诊断的准确性。此外，探索更为鲁棒的数据增强方法可能有助于提升模型的泛化能力和可靠性。未来的研究还可以探讨结合迁移学习（TL）方法，在少量标注数据的情况下将模型适应到新疾病或医疗环境中，从而提升模型在多样化医疗场景下的灵活性与实用性。

通过这些改进，ESHCS-DLJSO 技术有望在物联网医疗保健领域发挥更大的作用，并为患者带来更高效、更可靠的医疗服务。

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