DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-09727-z
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40617852
تاريخ النشر: 2025-07-05
المؤلف: Vijay Kumar Damera وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية
نظرة عامة
تقدم البحث إطار عمل جديد قائم على الذكاء الاصطناعي في الطب عن بُعد يستفيد من إنترنت الأشياء الطبية (IoMT) والحوسبة السحابية وشبكات الاستشعار اللاسلكية لتعزيز مراقبة الرعاية الصحية عن بُعد. المركز في هذا الإطار هو نموذج الانتباه الذاتي القائم على المحولات (TL-SAM)، الذي يستبدل بشكل مبتكر الطبقات التقليدية للالتفاف بطبقات المحولات لتحسين دقة تصنيف الأمراض. يقوم النموذج باستخراج الميزات المكانية والطيفية من بيانات صحة المرضى ويستخدم تحسين خوارزمية الحصان البري المحسن مع خوارزمية الطيران ليفي (IWHOLFA) لضبط المعلمات الفائقة، محققًا مقاييس أداء مثيرة للإعجاب: دقة 98.62%، دقة 97%، استرجاع 98%، ودرجة F1 تبلغ 97% على مجموعة بيانات UCI. لا يسهل هذا الإطار فقط تشخيص الأمراض مبكرًا من خلال تحليلات بيانات المستشعرات الحيوية في الوقت الحقيقي، بل يبرز أيضًا إمكانيات أنظمة IoMT المعززة بالذكاء الاصطناعي في تقليل تكاليف الرعاية الصحية وضمان التدخلات الطبية في الوقت المناسب.
في الختام، يتناول النظام المقترح تحديات مراقبة المرضى المستمرة، خاصة في الحالات الطارئة حيث تكون الزيارات إلى المستشفى غير عملية. من خلال الاستفادة من الحوسبة السحابية لمعالجة البيانات وتخزينها بكفاءة، يدعم الإطار مراقبة الصحة المستمرة من خلال مستشعرات إنترنت الأشياء التي تنقل البيانات الحيوية إلى خادم بعيد. تعزز دمج الميزات المكانية والطيفية عبر آلية الانتباه الذاتي في TL-SAM، جنبًا إلى جنب مع تحسين المعلمات الفائقة من خلال IWHOLFA، قدرات التصنيف. ستركز الأعمال المستقبلية على جمع بيانات طويلة الأجل بشكل موسع لتحسين النموذج والتحقيق في العناصر التنبؤية المتعلقة بالأمراض ذات الوفيات العالية، مما يساهم في إنشاء أساس قوي لجهود السيطرة على الأمراض والوقاية منها.
الطرق
في هذا القسم، يتناول المؤلفون التحديات التي تواجه نظام الرعاية الصحية في إدارة البيانات الواسعة التي تولدها استراتيجيات إنترنت الأشياء (IoT). يقترحون حلاً قائمًا على السحابة يربط بين المراكز الطبية والمرضى من خلال شبكة استشعار لاسلكية (WSN). يتيح هذا النظام النقل الفوري لتحديثات الصحة والتنبيهات إلى الأطباء عندما تنحرف حالة المريض عن المعايير المحددة. تدعم البنية التحتية السحابية وظائف متنوعة، بما في ذلك التشخيصات عبر الإنترنت، واسترجاع البيانات، وتحميل بيانات المرضى، مما يسهل إدارة معلومات الصحة بكفاءة.
تشمل المنهجية الاستفادة من مكونات على جانب الخادم وجانب العميل، حيث يستخدم الخادم التخزين السحابي للتنظيم، ويستخدم العميل أجهزة ذكية مثل الهواتف الذكية والمعدات الطبية للتفاعل مع البيانات. يمكن للمرضى الوصول إلى موقع مخصص للتحقق من حالة صحتهم، مما يعزز تقييم البيانات الطبية من خلال تقنيات الإنترنت المتكاملة. تسلط النتائج الضوء على إمكانيات هذا النظام الصحي الذكي، الذي يُطلق عليه HealthFaaS، لتحسين مراقبة المرضى وإدارة البيانات في بيئات الرعاية الصحية.
النتائج
يقدم قسم النتائج النتائج المستخلصة من التجارب التي تم إجراؤها، مع تسليط الضوء على النتائج الرئيسية وآثارها. تم تحليل البيانات التي تم الحصول عليها لتقييم فعالية المنهجية المقترحة، مما يكشف عن تحسينات كبيرة في مقاييس الأداء مقارنة بالنماذج الأساسية. بشكل ملحوظ، أظهرت التجارب زيادة ملحوظة في الدقة، حيث تشير النتائج إلى تحسين يصل إلى 20% في القدرات التنبؤية.
علاوة على ذلك، تتناول المناقشة آثار هذه النتائج، مشيرة إلى أن التحسينات الملحوظة يمكن أن تُعزى إلى النهج المبتكر المستخدم في الدراسة. تؤكد النتائج على الإمكانية لتطبيقات أوسع في المجال المعني، مما يمهد الطريق للبحوث المستقبلية للبناء على هذه النتائج واستكشاف مجالات إضافية للتحسين. بشكل عام، تؤكد التجارب على الفرضية وتساهم بأفكار قيمة في مجموعة المعرفة الحالية.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة من ورقة البحث الضوء على الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) وإنترنت الأشياء الطبية (IoMT) في تعزيز تقديم الرعاية الصحية من خلال مراقبة المرضى في الوقت الحقيقي. يعالج دمج الحوسبة السحابية مع أجهزة إنترنت الأشياء تحديات تخزين البيانات وقوة المعالجة، مما يمكّن منظمات الرعاية الصحية من تنفيذ حلول رعاية فعالة من حيث التكلفة وفي الوقت المناسب. يهدف نموذج الانتباه الذاتي القائم على المحولات (TL-SAM) المقترح إلى تحسين تصنيف الأمراض من خلال الاستفادة من استخراج الميزات الطيفية والمكانية، معالجًا القيود المفروضة على نماذج التعلم العميق التقليدية التي تواجه صعوبة في التعامل مع الاعتماديات بعيدة المدى في مجموعات البيانات الطبية.
يتم تحسين نموذج TL-SAM باستخدام تحسين الحصان البري المحسن مع خوارزمية الطيران ليفي (IWHOLFA)، مما يعزز اختيار المعلمات الفائقة ودقة التصنيف. تظهر النتائج التجريبية فعالية النموذج، حيث تحقق دقة تصنيف تبلغ 98.62%، ودقة 97%، واسترجاع 98%، ودرجة F1 تبلغ 97%. تشير هذه الأداء إلى إمكانية تطبيق النموذج في بيئات الرعاية الصحية الواقعية، خاصة في إدارة الأمراض المزمنة. توضح الورقة أيضًا هيكل الأقسام التالية، والتي تشمل مراجعة الأعمال ذات الصلة، ومنهجيات جمع البيانات، وتحليل مفصل لأداء النموذج المقترح مقارنة بالأطر الحالية. بشكل عام، يتناول البحث الفجوات الكبيرة في المنهجيات الحالية من خلال اقتراح نموذج موحد قائم على الانتباه يتكامل بشكل فعال مع بيئات IoMT القائمة على السحابة لمراقبة الرعاية الصحية القابلة للتوسع.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-09727-z
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40617852
Publication Date: 2025-07-05
Author(s): Vijay Kumar Damera et al.
Primary Topic: Artificial Intelligence in Healthcare
Overview
The research presents a novel AI-driven telemedicine framework that leverages the Internet of Medical Things (IoMT), cloud computing, and wireless sensor networks to enhance remote healthcare monitoring. Central to this framework is the Transformer-based Self-Attention Model (TL-SAM), which innovatively replaces traditional convolutional layers with transformer layers to improve disease classification accuracy. The model effectively extracts spatial and spectral features from patient health data and utilizes an Improved Wild Horse Optimization with Levy Flight Algorithm (IWHOLFA) for hyperparameter tuning, achieving impressive performance metrics: 98.62% accuracy, 97% precision, 98% recall, and an F1-score of 97% on the UCI dataset. This framework not only facilitates early disease diagnosis through real-time biosensor data analytics but also underscores the potential of AI-enhanced IoMT systems in reducing healthcare costs and ensuring timely medical interventions.
In conclusion, the proposed system addresses the challenges of constant patient monitoring, particularly in emergent situations where hospital visits are impractical. By utilizing cloud computing for efficient data processing and storage, the framework supports continuous health monitoring through IoT sensors that transmit vital data to a remote server. The integration of spatial and spectral features via the self-attention mechanism in TL-SAM, along with hyperparameter optimization through IWHOLFA, enhances classification capabilities. Future work will focus on extensive long-term data collection to further refine the model and investigate predictive elements related to high-mortality diseases, thereby establishing a robust foundation for disease control and prevention efforts.
Methods
In this section, the authors address the challenges faced by the healthcare system in managing the extensive data generated by Internet of Things (IoT) strategies. They propose a cloud-based solution that connects medical centers with patients through a Wireless Sensor Network (WSN). This system enables real-time transmission of health updates and alerts to physicians when a patient’s condition deviates from established benchmarks. The cloud infrastructure supports various functionalities, including online diagnostics, data retrieval, and patient data uploads, facilitating efficient management of health information.
The methodology involves leveraging both server-side and client-side components, where the server utilizes cloud storage for organization, and the client employs smart devices such as smartphones and medical equipment for data interaction. Patients can access a dedicated website to check their health status, thereby enhancing the assessment and valuation of medical data through integrated internet technologies. The findings highlight the potential of this smart healthcare system, termed HealthFaaS, to improve patient monitoring and data management in healthcare settings.
Results
The results section presents the findings from the conducted experiments, highlighting key outcomes and their implications. The data obtained were analyzed to assess the effectiveness of the proposed methodology, revealing significant improvements in performance metrics compared to baseline models. Notably, the experiments demonstrated a marked increase in accuracy, with results indicating an enhancement of up to 20% in predictive capabilities.
Furthermore, the discussion elaborates on the implications of these findings, suggesting that the observed improvements can be attributed to the innovative approach employed in the study. The results underscore the potential for broader applications in the relevant field, paving the way for future research to build upon these findings and explore additional avenues for optimization. Overall, the experiments validate the hypothesis and contribute valuable insights to the existing body of knowledge.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the transformative role of artificial intelligence (AI) and the Internet of Medical Things (IoMT) in enhancing healthcare delivery through real-time patient monitoring. The integration of cloud computing with IoT devices addresses the challenges of data storage and processing power, enabling healthcare organizations to implement timely and cost-effective care solutions. The proposed Transformer-based Self-Attention Model (TL-SAM) aims to improve disease classification by utilizing spectral and spatial feature extraction, addressing limitations of conventional deep learning models that struggle with long-range dependencies in medical datasets.
The TL-SAM model is optimized using the Improved Wild Horse Optimization with Levy Flight Algorithm (IWHOLFA), which enhances hyperparameter selection and classification accuracy. Experimental results demonstrate the model’s effectiveness, achieving a classification accuracy of 98.62%, precision of 97%, recall of 98%, and an F1-score of 97%. This performance indicates the model’s potential applicability in real-world healthcare settings, particularly in managing chronic illnesses. The paper further outlines the structure of subsequent sections, which include a review of related works, data collection methodologies, and a detailed analysis of the proposed model’s performance compared to existing frameworks. Overall, the research addresses significant gaps in current methodologies by proposing a unified, attention-based model that effectively integrates with cloud-based IoMT environments for scalable healthcare monitoring.