DOI: https://doi.org/10.3389/frai.2025.1520592
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40017485
تاريخ النشر: 2025-02-13
المؤلف: Fawad Naseer وآخرون
الموضوع الرئيسي: إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي
نظرة عامة
تقدم ورقة البحث إطارًا جديدًا يدمج الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) مع نظام الذكاء الاصطناعي (AI) القابل للتكيف المدعوم بإنترنت الأشياء (IoT) لتعزيز رعاية المسنين الشخصية في بيئات المنازل الذكية. مع توقع أن يتجاوز عدد السكان المسنين 1.6 مليار بحلول عام 2050، فإن الحاجة إلى حلول فعالة داخل المنزل أمر حاسم. يستخدم النظام المقترح GANs لتوليد بيانات صحية اصطناعية، مما يعالج نقص البيانات للحالات الصحية النادرة ويحسن من دقة التنبؤ. يتيح المراقبة المستمرة من خلال أجهزة استشعار IoT، بما في ذلك الأجهزة القابلة للارتداء والمراقبات البيئية، تتبع الصحة في الوقت الحقيقي والتدخلات الشخصية، مما يؤدي إلى اكتشاف أسرع بنسبة 30% لحالات الخطر وتقليل أوقات الاستجابة بنسبة 25% مقارنة بالحلول الحالية.
تؤكد الدراسة على إمكانيات هذا الإطار الذكي لتحسين جودة الحياة واستقلالية الأفراد المسنين من خلال توفير تنبيهات في الوقت المناسب وخطط رعاية شخصية. تعزز قدرة النظام على التكيف مع أنماط الصحة الفردية كفاءة الرعاية مع حماية حقوق وسلامة المسنين. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية تحسين أوقات الاستجابة التكيفية من خلال التعلم المعزز، واستكشاف قابلية توسيع الإطار عبر إعدادات الرعاية الصحية المختلفة، وتعزيز التوافق بين أجهزة IoT المتنوعة. كما يتم تسليط الضوء على دمج الذكاء الاصطناعي الحدي لتحليلات الوقت الحقيقي واتخاذ القرار كخطوة تقدم واعدة للاستجابة في الوقت المناسب للمواقف الصحية الحرجة، مما يعزز موثوقية النظام ونهجه الموجه نحو المستخدم في رعاية المسنين.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على التحدي الملح الذي تفرضه الزيادة السريعة في عدد السكان المسنين على مستوى العالم، المتوقع أن يصل إلى 1.6 مليار بحلول عام 2050. يتطلب هذا التحول الديموغرافي نماذج رعاية صحية مبتكرة لمعالجة الضعف المتزايد لدى كبار السن تجاه الأمراض المزمنة والاضطرابات المعرفية. لقد ظهرت التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي (AI) وإنترنت الأشياء (IoT) كحلول محورية، لا سيما في بيئات المنازل الذكية، حيث تسهل الرعاية الشخصية داخل المنزل. تركز الدراسة على تطبيق الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) لتعزيز تحليلات التنبؤ وتوليد البيانات في رعاية المسنين، مما يعالج قضايا مثل ندرة البيانات وعدم توازن الفئات.
من خلال دمج GANs في الأنظمة المدعومة بإنترنت الأشياء، تظهر الأبحاث تحسينات كبيرة في رعاية المسنين، بما في ذلك تحسين بنسبة 30% في اكتشاف مخاطر الصحة المبكرة وتقليل بنسبة 25% في أوقات الاستجابة الطارئة مقارنة بالطرق التقليدية. تم تصميم النظام ليتعلم باستمرار من مؤشرات الصحة الفردية والسلوكيات، مما يوفر تدخلات مخصصة مثل تذكيرات الأدوية ووصفات التمارين. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات تتعلق بالامتثال التنظيمي، والوصول للمستخدمين المسنين، والاندماج مع الأطر الصحية الحالية. تهدف الدراسة إلى المساهمة في الاهتمام المتزايد بحلول الرعاية الصحية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مقدمة مخططًا لتضمين فعال لـ GANs وتقنيات IoT في أنظمة رعاية المسنين.
طرق
تتضمن المنهجية لتنفيذ الذكاء الاصطناعي القابل للتكيف في رعاية المسنين داخل المنازل الذكية المدعومة بإنترنت الأشياء نظامًا متعدد الطبقات مصممًا لتعزيز الأمان وجودة الحياة للأفراد المسنين. يدمج هذا النظام أجهزة استشعار قابلة للارتداء وأجهزة استشعار بيئية لمراقبة معلمات الصحة (مثل النبض، ضغط الدم) وظروف البيئة (مثل درجة الحرارة، الرطوبة) بشكل مستمر. تخضع البيانات المجمعة من هذه المستشعرات لعمليات معالجة مسبقة لتقليل الضوضاء وضمان التطبيع قبل إرسالها إلى سحابة إنترنت الأشياء الطبية (IoMT). هنا، يتم استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية الاصطناعية الموجية (WANNs) لاكتشاف الشذوذات الصحية والتهديدات البيئية، مع إرسال إشعارات إلى مقدمي الرعاية والمشاركين عبر الرسائل النصية القصيرة والبريد الإلكتروني.
اختيار CNNs لبيانات الصور وWANNs لبيانات السلاسل الزمنية يعتمد على نقاط قوتها؛ حيث تتفوق CNNs في استخراج الميزات المكانية لمهام مثل اكتشاف السقوط، بينما تحلل WANNs الأنماط غير الخطية في بيانات الصحة من أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء بشكل فعال. على الرغم من أن الشبكات العصبية التكرارية (RNNs) قد تكون قابلة للتطبيق أيضًا لتحليل السلاسل الزمنية، إلا أن WANNs كانت مفضلة بسبب كفاءتها الحسابية الفائقة وقدرتها على التعامل مع إشارات عالية التردد في الوقت الحقيقي. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام بنية شبكة تنافسية توليدية (GAN) تتكون من مولد ومميز لتوليد وتصنيف بيانات الصحة. تتضمن عملية التدريب معلمات محددة، بما في ذلك معدل تعلم قدره 0.0002، وحجم دفعة قدره 64، ومُحسِّن آدم، مع تقنيات مثل تنظيم عقوبة التدرج والتطبيع بالدفعة لضمان الاستقرار وجودة عالية للإنتاج. يوازن هذا النهج الشامل بين الدقة والسرعة وقابلية التوسع، وهو أمر ضروري لتطبيقات الرعاية الصحية الفعالة المدعومة بإنترنت الأشياء.
نتائج
تقدم قسم النتائج النتائج المستخلصة من تنفيذ واختبار نظام ذكاء اصطناعي قابل للتكيف مصمم لرعاية المسنين الشخصية داخل المنازل الذكية المدعومة بإنترنت الأشياء. تشير التحليلات المقارنة إلى أن النظام المقترح يتفوق على الحلول الحالية، لا سيما في وقت الاستجابة، وهو أمر حاسم للتطبيقات في الوقت الحقيقي في رعاية المسنين. تؤكد هذه الأداء المحسن على كفاءة النظام وتدعم إمكانيته كحل قوي للرعاية الشخصية في البيئات الذكية.
بالإضافة إلى ذلك، تعالج الأبحاث التوازن بين استخدام البيانات في الوقت الحقيقي واستهلاك الطاقة المتأصل في أجهزة إنترنت الأشياء. تعتبر المراقبة المستمرة ضرورية لاكتشاف الشذوذات الصحية في الوقت المناسب؛ ومع ذلك، يمكن أن تؤثر سلبًا على عمر الجهاز وقابلية التوسع. للتخفيف من هذه القضايا، تقترح الدراسة استراتيجيات فعالة من حيث الطاقة، مثل معدلات أخذ العينات التكيفية التي تعدل تردد التقاط البيانات بناءً على مستويات النشاط. على سبيل المثال، يمكن لأجهزة الاستشعار القابلة للارتداء تقليل معدلات أخذ العينات خلال فترات النشاط المنخفض للحفاظ على عمر البطارية مع الاستمرار في التقاط المعلومات الحيوية. يعزز إدخال الحوسبة الحدي الكفاءة من خلال معالجة البيانات محليًا، مما يقلل من التواصل السحابي واستهلاك الطاقة. يتم تلخيص اختبارات المحاكاة التي تقيم مقاييس أداء نموذج الذكاء الاصطناعي—الدقة، الدقة، الاسترجاع، درجة F1، معدل الإيجابيات الكاذبة، ومعدل السلبيات الكاذبة—في الجدول 1، مع نتائج الأداء العملية من الاختبار الميداني في منازل المتطوعين المسنين مفصلة في الجدول 2.
مناقشة
تؤكد قسم المناقشة في ورقة البحث على دمج التقنيات المتقدمة، لا سيما إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي، في تعزيز رعاية المسنين من خلال نظام مقترح يستخدم الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) لتوليد البيانات وحماية الخصوصية. توضح رسم العلاقة بين الكيانات بنية النظام، التي تسهل المراقبة في الوقت الحقيقي، وتوليد البيانات الاصطناعية، وتخزين البيانات بشكل آمن، مما يعالج قابلية التوسع والتكيف في البيئات المدعومة بإنترنت الأشياء. تسلط مراجعة الأدبيات الضوء على الدور الحاسم للتمريض المتقدم في رعاية المسنين القائمة على المجتمع، والأثر التحويلي لتقنيات الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء، وأهمية النهج المتمركز حول المريض في تحسين نتائج الرعاية الصحية للسكان المسنين.
تناقش الورقة أيضًا التحديات المرتبطة بتنفيذ هذه التقنيات، مثل مشكلات التوافق، واهتمامات الخصوصية، والحاجة إلى أطر إدارة بيانات قوية. تؤكد على إمكانيات GANs في توليد بيانات صحية اصطناعية عالية الجودة، والتي يمكن أن تعزز دقة التنبؤ في تطبيقات الرعاية الصحية مع تقليل مخاطر الخصوصية. من خلال تحليل مفصل لبنية النظام المقترح، بما في ذلك استخدام أجهزة استشعار ونماذج تعلم الآلة المختلفة، توضح الدراسة كيف يمكن أن optimize تقديم الرعاية من خلال التغذية الراجعة المستمرة والتعلم المعزز. تعزز الاعتبارات الأخلاقية المحيطة بحماية البيانات وتطبيق تقنيات إخفاء الهوية الالتزام بالحفاظ على معايير الخصوصية في نشر هذا الحل الصحي المبتكر.
القيود
تنبع قيود النظام المقترح بشكل أساسي من اعتماده على اتصالات الشبكة المستقرة لوظائف السحابة وضرورة الصيانة الدورية للأجهزة القابلة للارتداء للحفاظ على دقة البيانات. يوفر نظرية شانون-هارتلي إطارًا نظريًا لفهم الحد الأقصى لمعدل نقل البيانات عبر قناة الاتصال، وهو أمر حاسم لضمان تدفق البيانات بكفاءة من أجهزة الاستشعار المتعددة. بالإضافة إلى ذلك، تم تصميم بنية النظام، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية الاصطناعية الموجية (WANNs)، لتحليل أنواع مختلفة من البيانات، مثل الصور لاكتشاف السقوط والسلاسل الزمنية لتوقعات الصحة. ومع ذلك، فإن الاختيار الدقيق ونشر أجهزة الاستشعار، جنبًا إلى جنب مع طرق نقل البيانات المثلى، أمر ضروري لضمان جودة ودقة البيانات المجمعة.
علاوة على ذلك، تتضمن سلسلة معالجة البيانات خطوات حاسمة مثل إزالة الضوضاء، والتطبيع، والتجزئة، والتي تعتبر حيوية لتحضير البيانات للتحليل بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي. تعتمد فعالية هذه النماذج في اكتشاف الشذوذات والمخاطر في الوقت الحقيقي على عمليات التحقق المتقاطع والتدريب الصارمة. بينما تم هيكلة النظام لتوفير مراقبة منهجية واستجابة لرعاية المسنين داخل بيئات المنازل الذكية، تسلط القيود الموضحة الضوء على الحاجة إلى الانتباه المستمر إلى موثوقية الأجهزة وسلامة البيانات لتحقيق أداء مثالي.
DOI: https://doi.org/10.3389/frai.2025.1520592
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40017485
Publication Date: 2025-02-13
Author(s): Fawad Naseer et al.
Primary Topic: Internet of Things and AI
Overview
The research paper presents a novel framework that integrates Generative Adversarial Networks (GANs) with an Internet of Things (IoT)-enabled adaptive artificial intelligence (AI) system to enhance personalized elderly care in smart home environments. With the elderly population projected to exceed 1.6 billion by 2050, the need for effective in-home solutions is critical. The proposed system utilizes GANs to generate synthetic health data, addressing data scarcity for rare health conditions and improving predictive accuracy. Continuous monitoring through IoT sensors, including wearable devices and environmental monitors, allows for real-time health tracking and personalized interventions, resulting in a 30% faster detection of risk conditions and a 25% reduction in response times compared to existing solutions.
The study emphasizes the potential of this AI framework to improve the quality of life and independence of elderly individuals by providing timely alerts and personalized care plans. The system’s ability to adapt to individual health patterns enhances care efficiency while safeguarding the rights and safety of the elderly. Future research directions include optimizing adaptive response times through reinforcement learning, exploring the scalability of the framework across various healthcare settings, and enhancing interoperability among diverse IoT devices. The integration of edge AI for real-time analytics and decision-making is also highlighted as a promising advancement for timely responses to critical health situations, thereby reinforcing the system’s reliability and user-centric approach to elderly care.
Introduction
The introduction highlights the pressing challenge posed by the rapid increase in the global elderly population, projected to reach 1.6 billion by 2050. This demographic shift necessitates innovative healthcare models to address the heightened vulnerability of older adults to chronic diseases and cognitive impairments. Recent advancements in Artificial Intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT) have emerged as pivotal solutions, particularly in smart home environments, where they facilitate personalized in-home care. The study focuses on the application of Generative Adversarial Networks (GANs) to enhance predictive analytics and data synthesis in elderly care, thereby addressing issues such as data sparsity and class imbalance.
By integrating GANs into IoT-enabled systems, the research demonstrates significant improvements in elderly care, including a 30% enhancement in early health risk detection and a 25% reduction in emergency response times compared to traditional methods. The system is designed to continuously learn from individual health indicators and behaviors, providing tailored interventions such as medication reminders and exercise prescriptions. However, challenges remain regarding regulatory compliance, accessibility for elderly users, and integration with existing healthcare frameworks. The study aims to contribute to the growing interest in AI-driven healthcare solutions, offering a blueprint for the effective incorporation of GANs and IoT technologies in eldercare systems.
Methods
The methodology for implementing adaptive AI in elderly care within IoT-enabled smart homes involves a multi-layered system designed to enhance security and quality of life for elderly individuals. This system integrates wearable and environmental sensors to continuously monitor health parameters (e.g., pulse, blood pressure) and environmental conditions (e.g., temperature, humidity). Data collected from these sensors undergo preprocessing to mitigate noise and ensure normalization before being transmitted to the Internet of Medical Things (IoMT) cloud. Here, Convolutional Neural Networks (CNNs) and Wavelet Artificial Neural Networks (WANNs) are employed to detect health anomalies and environmental threats, with notifications sent to caregivers and participants via SMS and email.
The choice of CNNs for image data and WANNs for time-series data is based on their respective strengths; CNNs excel in extracting spatial features for tasks such as fall detection, while WANNs effectively analyze nonlinear patterns in health data from wearable sensors. Although Recurrent Neural Networks (RNNs) could also be applicable for time-series analysis, WANNs were preferred due to their superior computational efficiency and capability to handle real-time high-frequency signals. Additionally, a Generative Adversarial Network (GAN) architecture is utilized, comprising a generator and a discriminator to synthesize and classify health data. The training process involves specific parameters, including a learning rate of 0.0002, a batch size of 64, and the Adam optimizer, with techniques like gradient penalty regularization and batch normalization to ensure stability and high-quality output. This comprehensive approach balances accuracy, speed, and scalability, essential for effective IoT healthcare applications.
Results
The results section presents the findings from the implementation and testing of an adaptive AI system designed for personalized elderly care within IoT-enabled smart homes. The comparative analysis indicates that the proposed system outperforms existing solutions, particularly in response time, which is crucial for real-time applications in elderly care. This enhanced performance underscores the system’s efficiency and supports its potential as a robust solution for personalized care in smart environments.
Additionally, the research addresses the trade-off between real-time data utilization and energy consumption inherent in IoT devices. Continuous monitoring is essential for timely health anomaly detection; however, it can compromise device longevity and scalability. To mitigate these issues, the study proposes energy-efficient strategies, such as adaptive sampling rates that adjust data capture frequency based on activity levels. For instance, wearable sensors can reduce sampling rates during periods of low activity to conserve battery life while still capturing critical information. The introduction of edge computing further enhances efficiency by processing data locally, thereby minimizing cloud communication and power consumption. Simulation tests evaluating the AI model’s performance metrics—accuracy, precision, recall, F1-score, false positive rate, and false negative rate—are summarized in Table 1, with practical performance outcomes from field testing in elderly volunteers’ homes detailed in Table 2.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the integration of advanced technologies, particularly IoT and AI, in enhancing elderly care through a proposed system that utilizes Generative Adversarial Networks (GANs) for data generation and privacy protection. The entity-relationship diagram illustrates the system’s architecture, which facilitates real-time monitoring, synthetic data generation, and secure data storage, thereby addressing scalability and adaptability in IoT-enabled environments. The literature review highlights the critical role of advanced practice nursing in community-based elder care, the transformative impact of AI and IoT technologies, and the importance of patient-centered approaches in improving healthcare outcomes for the aging population.
The paper also discusses the challenges associated with implementing these technologies, such as interoperability issues, privacy concerns, and the need for robust data management frameworks. It underscores the potential of GANs to generate high-quality synthetic health data, which can enhance predictive accuracy in healthcare applications while mitigating privacy risks. Through a detailed analysis of the proposed system’s architecture, including the use of various sensors and machine learning models, the study illustrates how continuous feedback and reinforcement learning can optimize care delivery. The ethical considerations surrounding data protection and the application of anonymization techniques further reinforce the commitment to maintaining privacy standards in the deployment of this innovative healthcare solution.
Limitations
The limitations of the proposed system primarily stem from its reliance on stable network connections for cloud functionality and the necessity for regular maintenance of wearable devices to maintain data accuracy. The Shannon-Hartley theorem provides a theoretical framework for understanding the maximum data transmission rate over a communication channel, which is crucial for ensuring efficient data flow from multiple sensors. Additionally, the system’s architecture, including convolutional neural networks (CNNs) and wavelet artificial neural networks (WANNs), is designed to analyze various types of data, such as images for fall detection and time series for health prognosis. However, careful selection and deployment of sensors, along with optimal data transmission methods, are essential to ensure the quality and accuracy of the collected data.
Moreover, the data processing pipeline involves critical steps such as denoising, normalization, and segmentation, which are vital for preparing the data for analysis by AI models. The effectiveness of these models in detecting anomalies and hazards in real-time is contingent upon rigorous cross-validation and training processes. While the system is structured to provide systematic monitoring and response for elderly care within smart home environments, the outlined limitations highlight the need for ongoing attention to hardware reliability and data integrity to achieve optimal performance.