基于模糊推理与Arduino的实时人体健康监测系统

"本文主要探讨了一种基于在线实时模糊推理系统的远程人体健康监测与医疗决策系统。该系统利用远程患者监测设备（RPM）采集血压、心率和体温等关键生理指标，通过与Arduino硬件结合，实现数据的实时处理和决策支持。模糊推理系统（FIS）在此过程中起到核心作用，它接收来自传感器的数据，进行评估并生成决策建议，从而协助医生判断患者的健康状况和采取适当的医疗措施。" 本文的研究焦点在于如何利用先进的技术提高医疗服务的效率和准确性。远程患者监测技术已经成为现代医疗领域的一个重要组成部分，它能够帮助医生及时了解患者的健康状况，特别是在资源有限或患者行动不便的情况下。该研究提出了一种集成模糊推理系统和Arduino微控制器的解决方案，以实现对血压、心率和体温等关键生命体征的实时监控。 模糊推理系统是一种人工智能技术，它模仿人类的模糊逻辑思维，可以处理不精确或不确定的信息。在本文中，FIS通过接收来自不同生理指标传感器的数据，对这些数据进行处理和模糊化，形成一个基于IF-THEN规则的知识库。这些规则是由多个语言变量定义的，能更好地适应医疗数据的复杂性和不确定性。FIS的推理过程能将传感器数据转化为可理解的医疗状态，并将结果返回给Arduino，以驱动决策过程。 Arduino作为一个开放源代码的电子平台，易于编程且成本较低，适合用于收集和传输数据。在这个系统中，Arduino收集传感器的实时数据，并将这些数据传递给FIS进行分析。FIS的输出随后被Arduino接收，用于根据患者的健康状态做出相应的决策，例如是否需要进一步的医疗干预或者通知医护人员。 这个系统旨在提供一种自动化、实时的健康监测手段，减轻医生的工作负担，同时提高疾病诊断的准确性和及时性。通过模糊推理系统，该系统可以处理医疗数据的模糊性和不确定性，为医疗决策提供更全面的依据。这种技术的应用对于提升医疗服务质量，尤其是对于慢性病患者和需要长期监护的患者群体，具有重要的实际意义。