5G Enabled Electronic Health (E-Health) Computing

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Details

In diesem Buch wurden die Anforderungen für die effektive Umsetzung intelligenter Gesundheitssysteme für bestimmte 5G-Szenarien herausgestellt. Die Studie ergab, dass der bimodale Sensorzugriff unter Verwendung eines künstlichen neuronalen Netzwerks (ANN) Computer-Algorithmus verwendet werden kann, um Data-Mining-Techniken und ihre Anwendungen in intelligenten E-Healthcare-Diensten für Risikomanagement, Betrugserkennung und Kundenbindung auszuführen. Um der Nachfrage nach einer nutzerorientierten Reform der medizinischen Dienstleistungen gerecht zu werden, ist das bimodale sensorische System zum Abruf elektronischer Gesundheitsdaten (E-Health) erforderlich, um das Phänomen des Informationsmanagements zwischen Gesundheitsberatern und Patienten zu verbessern. Die Schaffung eines E-Health-Data-Warehouse wird es künftigen intelligenten medizinischen Geräten ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Datensätze aus verschiedenen heterogenen Datenbankquellen zu aggregieren, um den vielfältigen Anforderungen des medizinischen und E-Health-Managements gerecht zu werden, was den Fortschritt der Gesundheitsinformationstechnologie im medizinischen Bereich und in den Gesundheitsorganisationen beschleunigen und verstärken wird. Die Integration einer Cloud-basierten IoT-Data-Warehousing-Plattform sollte die Verwaltung der globalen Gerätekonnektivität für E-Healthcare erleichtern.

Autorentext

Ugochukwu Okwudili Matthew , Engr Dr. Jazuli Sanusi Kazaure et Dr. Nwamaka Uchenna Okafor sont des universitaires professionnels qui ont de nombreuses années de recherche et d'engagement universitaire. Les auteurs ont travaillé sur plusieurs autres projets universitaires d'importance mondiale.

Weitere Informationen

  • Allgemeine Informationen
    • GTIN 09786206337522
    • Sprache Deutsch
    • Größe H220mm x B150mm x T17mm
    • Jahr 2023
    • EAN 9786206337522
    • Format Kartonierter Einband
    • ISBN 978-620-6-33752-2
    • Veröffentlichung 14.08.2023
    • Titel 5G Enabled Electronic Health (E-Health) Computing
    • Autor Ugochukwu O. Matthew , Engr. Jazuli S. Kazaure , Nwamaka U. Okafor
    • Untertitel Knstliche Intelligenz & IoT Cloud-Infrastruktur
    • Gewicht 423g
    • Herausgeber Verlag Unser Wissen
    • Anzahl Seiten 272
    • Genre Nichtklinische Fächer

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