Enhancing Data Security, Sustainability, and Robotics Integration in IoT‐Enabled Healthcare Systems
Notice bibliographique
Résumé
IoT technologies have made significant impact on the healthcare industry through pervasive monitoring and data acquisition through wearables, sensors, and remote monitoring devices. The combination of robotics with IoT also boosts the healthcare sector delivering accuracy in surgical operation, independent patient servicing, and improved diagnostics. Nonetheless, the general implementation of these technologies presents issues concerning data security, privacy, energy, and viable system design. Thus, it is necessary to develop mechanisms that are secure in a way of handling the data and energy-efficient in the context of limited power supply of IoT devices which are integrated with robotic tools. These challenges can be addressed by developing secure and energy-aware solutions specifically for IoT-enhanced health care systems. It presents features a detailed understanding of the current threats in IoT and robotic systems and relevant enhancements of encryption, authentication and privacy-preserving schemes suitable for implementation without limiting energy consumption. Moreover, the chapter looks at techniques ranging from the blockchain solutions, internet learning techniques, lightweight encryption, and robotics operational energy efficient security solutions. This chapter uses literatures to explain how the healthcare IoT security challenges can be addressed while incorporating energy efficiency and robotics into the healthcare IoT applications. It can be said that by focusing these aspects it opens the field for more depressive, reproducible, and sustainable solutions in the sphere of healthcare. This knowledge will be useful to researchers, developers, physicians, nurses, pharmacists, and IT workers who will design, develop, and/or manage IoT-based healthcare systems to enhance patient satisfaction and clinical outcomes, protect patient privacy, increase system effectiveness, and achieve environmentally responsible objectives.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».