Cyber-Physical Systems Integration in Healthcare: AI-Enabled Decision Support Systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract structured in: The convergence of Cyber-Physical Systems (CPS) and healthcare is bringing about a transformation in the delivery of patient care by bridging the gap between the digital and physical realms. By utilizing modern technologies, these systems make it possible to make intelligent decisions and gain insights that are driven by data in real time.Introduction: The complexity of data integration, the mitigation of sophisticated cyber threats, and the guaranteeing of system scalability within a variety of healthcare infrastructures are among the most significant obstacles. Methods: This research presents the Artificial Intelligence-Enabled Intrusion Quantum Predictive Detection System (AI-IQPDS), an innovative approach that is intended to improve the operational reliability of healthcare CPS, as well as the security and predictive analytics capabilities of the system. AI-IQPDS combine quantum computing and machine learning to provide accurate intrusion detection and predictive decision assistance. Intelligent patient monitoring systems powered by AI can optimize hospital resource management, transmit data securely between connected devices, and detect emergencies early working. Results: Simulation results show that the system outperforms modern techniques in terms of precision of detection, speed of processing, and reduction of false-positives. The results of this research demonstrate the revolutionary possibilities of using CPS driven by AI in healthcare. Conclusion: Healthcare ecosystems that are both intelligent and scalable may be possible as a result of this integration, which might lead to better efficiency, security, and patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».