医疗保健中的AI和IoT如何帮助痴呆症患者
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前言 递归是一种非常重要的算法思想，无论你是前端开发，还是后端开发，都需要掌握它。在日常工作中，统计文件夹大小，解析xml文件等等，都需要用到递归算法。它太基础太重要了，这也是为什么面试的时候，面试官经常让我们手写递归算法。本文呢，将跟大家一起学习递归算法~
什么是递归? 递归，在计算机科学中是指一种通过重复将问题分解为同类的子问题而解决问题的方法。简单来说，递归表现为函数调用函数本身。在知乎看到一个比喻递归的例子，个人觉得非常形象，大家看一下： ❝递归最恰当的比喻，就是查词典。我们使用的词典，本身就是递归，为了解释一个词，需要使用更多的词。当你查一个词，发现这个词的解释中某个词仍然不懂，于是你开始查这第二个词，可惜，第二个词里仍然有不懂的词，于是查第三个词，这样查下去，直到有一个词的解释是你完全能看懂的，那么递归走到了尽头，然后你开始后退，逐个明白之前查过的每一个词，最终，你明白了最开始那个词的意思。❞
来试试水，看一个递归的代码例子吧，如下： 与许多物联网解决方案一样，唯一的缺点是确保隐私。遵守国际认证计划，允许供应商安全地存储和处理医疗数据，这显然是至关重要的。重要的是，这种负担落在软件背后的公司，而不是护理人员或病人身上。通过这种方式，员工可以自由地提供更多的服务，这是他们的核心目标，而不必担心数据安全和隐私的复杂性。 保护生命与尊严之间的平衡
随着物联网技术的不断进步，隐私、安全和信任问题是最难解决的问题。确保只有护理和医疗援助的相关数据与护理人员共享，对于在这种情况下建立信任至关重要。在我们越来越注重隐私的世界里，计算机视觉技术可能只是在保护患者生命和保护他们的尊严之间提供了完美的平衡。 然而，这些系统的复杂程度因情况而异，它们确保隐私的能力也不尽相同。以最常用的系统为例，这些系统通常用于在疗养院或医疗设施中对老年患者进行夜间监控，而这正是他们最脆弱的时候。在广泛实施domotics之前，护理人员会亲自检查病人，可能一晚要检查几次，这意味着工作人员要做很多工作，病人的睡眠也会受到干扰。相反的，这些小时的检查可能会让病人独自经历这些困难。那么最佳解决方案是什么? 运动传感器或压力垫有助于减少检查人员的工时，但它们容易产生虚假警报。实时向工作人员发送警报的能力并不意味着运动传感器可以区分在床上翻滚的人和从床上摔下来的人。连接摄像头系统解决了这一问题，但这严重侵犯了患者的隐私，而且必须持续监控多个数据流，这对工作人员来说是另一个不必要的负担，因为这段时间可以用于实际提供护理。 安全与隐私 这场安全与隐私之争是物联网的核心问题，很难让每个人都满意。但值得庆幸的是，计算机视觉等技术的进步以及将其集成到现有系统中的能力，可能会为老年护理提供一个更整洁的解决方案。近十年来，这项技术在图像或视频内容的自动、可靠识别方面取得了重大进展，如人脸、物体和运动，尤其是肢体语言识别。 当与上述模式识别和机器学习技术相结合时，一个或多个视觉传感器可以提供有关环境及其居民的非常详细的信息。将严格的数据存储与数据删除协议相结合，计算机视觉软件可以在不侵犯隐私的情况下，精确地将监控摄像头安装在患者的房间中。 由于我们现在可以从实时视频反馈中识别出一系列不同的场景(例如从床上摔下来、站起来困难或长期无法解释的缺席)，任何摄像头监控系统都只需要在患者需要帮助时启动，而不需要任何肉眼能够看到的视频，或者事后储存。
从那里，将这项技术与现有的物联网结合起来是一个简单的步骤。向工作人员发出的警报可以作为需要帮助的简单文本来共享，护理工作中一些更枯燥的方面(如不断撰写报告)可以安全地自动化，同时减少虚假警报。 （编辑：保山站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
