计算智能和人工智能(AI)的角色发展的智能医疗系统通过集成智能技术(最好可穿戴设备)到传统医学,包括诊断、监测和治疗疾病。小型设备构件和重塑医疗范式转换,因此数据收集和机器学习是构建智能物联网的关键参数(物联网)和基于计算智能的医疗保健系统。计算智能决策、精度和准确性在物联网系统是由不同的层计算智能技术,负责数据收集、设备和网络之间的互联,数据处理,和决策,没有人工交互。因此,超高速计算首选最大精度水平一直是物联网应用的快速发展的关键。

开发和实现各种机器学习和优化方法,最好以最大的准确度和精密度比,是计算智能和智能IoT-based医疗系统的支柱。因此,新的学习和评估方法的集成是一个新兴的趋势在下一代计算智能和IoT-based应用中具有重要意义。这些进步在计算智能方法可以显著提高可持续性在不影响服务的质量。然而,这些设备的大量使用新一代物联网应用程序生成大量数据,这可以极大地恶化了计算效率。因此,研究社区一个具有挑战性的问题是如何提高性能的超快的计算通过计算智能技术在物联网吗?由于发展迅速,特别是在先进的学习和优化,一些计算智能和人工智能技术进入了一个更加成熟的阶段,但是,它是必要的调查之间的权衡性能的新兴计算智能技术和新一代物联网和人工智能应用程序的要求。此外,物联网和AI-enabled监测系统在医疗领域仍在起步阶段,和研究人员在全世界范围内,因此,需要努力探索的潜力计算智能,物联网,以及人工智能在医疗保健领域,考虑各种实际的挑战,如预测和治疗各种疾病如精神疾病(尤其是精神分裂症、抑郁症和老年痴呆症),肝脏慢性感染,心肌梗死(MI),病毒感染(COVID-19),等等。

这个特殊的问题将涉及最近的小说《他乡的进步使计算智能技术和基于机器学习的医疗保健系统。目标是吸引高质量的研究论文,促进研究和反映最近的进步在解决医疗数据的安全性和可持续性问题,特别是神经,智能医疗系统。我们会感激研究者从学术界和产业界提供最先进的技术和思想涵盖所有方面的安全性和可持续性为医疗应用解决方案。评论文章也欢迎。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 计算智能及其在医疗应用系统
• 人工智能及其应用在医疗保健系统
• 计算智能和基于ai系统发展的决策支持系统
• 计算智能和基于ai系统协助医生和医生医疗系统
• IoT-based医疗系统的网络架构和平台
• 基于机器学习安全和可持续的医疗保健系统
• 应用程序和工业趋势IoT-based无线健康
• 大数据的集成与IoT-based医疗系统和环境智能
• 为物联网传感器,这套设备,节能协议和基于机器学习的医疗保健系统
• 本体和语义知识IoT-based无线健康
• 媒体医疗应用程序的云应用程序
• 机器学习和生物信息学在医疗保健系统
• IoT-based系统的技术融合和标准化问题
• 数学和商业模式基于物联网和机器学习无线网络