تحول سنسورهای پوشیدنی و برنامه هوش مصنوعی شرکت نبض

هوش مصنوعی می‌تونه توی چند ثانیه تحلیل‌های پیچیده‌ای انجام بده که شاید برای یه تیم پزشکی ساعت‌ها زمان ببره. دستبند آوا یک پوشیدنی مخصوص شب است که به زنان کمک می‌کند تا به طور طبیعی چرخه‌های خود را پیگیری کنند تا درباره باروری، بارداری و سلامت کلی خود بیشتر بدانند. علاوه بر علائم ساده، تخمک‌گذاری و ردیابی قاعدگی، این پوشیدنی همچنین خواب، سطح استرس و ضربان قلب در حالت استراحت، همگی را در اپلیکیشن Ava ردیابی و ضبط می‌کند. علاوه بر موارد استفاده دیگر، اپل واچ دارای ویژگی‌های ردیابی سلامت مختلفی است، مانند اعلان‌های ضربان قلب در مورد ریتم‌های نامنظم و ضربان قلب بسیار بالا یا بسیار پایین. این ساعت حتی دارای یک برنامه ECG و تشخیص سقوط خودکار فعال برای کاربران بالای 65 سال است. با استفاده از ارتباط اپل‌واچ با ‌ iPhone health features کاربران می‌توانند سلامت قلب خود را کنترل کنند و اطلاعات مهم پزشکی را که به سرعت در دسترس است، ذخیره کنند.

اصطلاحات شاخص دستگاه‌های پوشیدنی اینترنت اشیای پزشکی، هوش مصنوعی ابری-لبه، یادگیری فدراسیونی لبه. اپلیکیشنای هوشمند می‌تونن علائم بیماری رو تحلیل کنن و حتی پیشنهادهای اولیه برای درمان بدن. این یعنی بدون اینکه نیاز باشه کیلومترها راه بری، می‌تونی اولین قدمای درمان رو برداری. تازه این تکنولوژی می‌تونه خدمات پزشکی رو برای همه قابل‌دسترس‌تر و عادلانه‌تر کنه. Owlet پوشیدنی‌ها و دوربین‌هایی را برای نوزادان و کودکان ایجاد می‌کند که ضربان قلب و سطح اکسیژن را ردیابی می‌کند، خواب را اندازه‌گیری می‌کند و قابلیت پخش صدا و تصویر را به هدف نظارت بر نوزاد دارد.

چنین خطاهایی را می‌توان از طریق استفاده از روش‌های یادگیری عمیق (DL) [15] و پارادایم‌های یادگیری فدراسیونی لبه (EFL) [16] به‌صورت مؤثر برطرف و اصلاح کرد. تکنولوژی‌های پوشیدنی به عنوان یکی از جذاب‌ترین نوآوری‌ها در حوزه سلامت به شمار می‌روند. این دستگاه‌ها که معمولاً به صورت ساعت‌های هوشمند، بندهای سلامتی یا دیگر ابزارهای پوشیدنی عرضه می‌شوند، می‌توانند اطلاعات دقیقی از وضعیت سلامت کاربران جمع‌آوری کنند. این اطلاعات شامل ضربان قلب، میزان فعالیت بدنی، کیفیت خواب و حتی سطح استرس می‌شوند. با استفاده از این داده‌ها، کاربران می‌توانند به راحتی وضعیت سلامت خود را پایش کرده و در صورت لزوم به پزشک مراجعه کنند.

این اطلاعات از طریق بلوتوث به گوشی هوشمند کاربر ارسال می‌شود، جایی که داده‌های ECG بیشتر پردازش شده و در یک برنامه کاربردی به کاربر نمایش داده می‌شود. نویسندگان تشخیص می‌دهند که توسعه نرم‌افزار پیش‌بینی حملات قلبی می‌تواند سیستم را بهبود بخشد. بهبودهای بیشتر می‌توانند شامل اندازه‌گیری نرخ تنفس باشد که مشخص شده در پیش‌بینی حملات قلبی مفید است [23]. ساعت‌های هوشمندی که قادر به انجام الکتروکاردیوگرام و تشخیص ریتم‌های نامنظم قلب هستند، گامی بزرگ به جلو در مراقبت از راه دور هستند. برای بیماران، این به معنای تشخیص زودهنگام مشکلات احتمالی قلبی و مراقبت‌های پیشگیرانه بهبود یافته است.

زیرا برای آموزش یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و… نیاز به منابع اطلاعاتی گسترده است. یک مشکل بزرگی که همواره تا حدودی سد راه پیشرفت‌های هوش مصنوعی است، داده‌ها هستند. حوزه کاری این شرکت کشف دارو برای مبارزه با بیماری‌های عصبی مانند پارکینسون، آلزایمر و اسکلروز جانبی آمیوتروفیک (ALS) به روشی مقرون‌به‌صرفه است. این فرآیند به‌منظور تماس و اطلاع‌رسانی به افرادی که در معرض ابتلا به این بیماری قرار گرفته‌اند و نیاز به‌ قرنطینه آن‌ها بود، کاربرد داشت. این ابزار هوش مصنوعی توانست بیش از 90 درصد موارد حاد AKI را 48 ساعت زودتر از روش‌های مراقبت سنتی شناسایی کند. هوش مصنوعی شاخه‌ای گسترده از علوم کامپیوتر است که منجر به تولید ماشین‌های هوشمند می‌گردد.

خوشبختانه، این مسائل عمدتاً قابل حل هستند و هم‌اکنون در متون علمی به آن‌ها پرداخته شده است که در بخش‌های بعدی این مقاله به آن‌ها اشاره خواهد شد. با ادامه پیشرفت‌ها در کاهش این معایب، سیستم‌های مبتنی بر اینترنت اشیا برای نظارت از راه دور بر سلامت به راه‌حلی بیش از پیش عملی برای ارائه مراقبت‌های بهداشتی در آینده نزدیک تبدیل می‌شوند. دستگاه‌های IoMT پوشیدنی، جمع‌آوری آنی داده‌های بیومتریک را تسهیل می‌کنند و با برنامه‌های ابری و تلفن‌های هوشمند ادغام می‌شوند تا پارامترهای فیزیولوژیکی کاربر را دریافت کنند [9]. چنین دستگاه‌هایی فرآیند تشخیص زودهنگام برای بیماران را ساده کرده، نیاز به مراجعه حضوری به مراکز درمانی را کاهش می‌دهد و در نتیجه در زمان صرفه‌جویی می‌کند. بااین‌وجود، محدودیت‌های سرعت پردازش در دستگاه‌های IoMT می‌تواند توانایی آن‌ها را در تحلیل داده بلادرنگ و تصمیم‌گیری تضعیف کند. بنابراین لازم است راهبردی نوآورانه طراحی شود که بتواند فرایند تصمیم‌گیری را در ریزپردازنده‌های دارای قابلیت IoT، با وجود قدرت محاسباتی محدودشان، مدیریت کند.

تلاقی برنامه نویسی و پزشکی یک نیروی دگرگون کننده است که مراقبت های بهداشتی را در ابعاد مختلف متحول می‌کند. از طریق برنامه‌ریزی، تشخیص پزشکی، درمان، تحقیق و ارائه مراقبت‌های بهداشتی شاهد پیشرفت‌های بی‌سابقه‌ای، بهبود نتایج بیماران، افزایش تصمیم‌گیری بالینی، و توانمندسازی پزشکی شخصی‌سازی شده‌اند. این فناوری به جراحان کمک می‌کند تا با دقت بیشتری عمل‌های پیچیده و حساس را انجام دهند. ربات‌های جراحی مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل داده‌های ورودی، حرکت‌های دقیق‌تری داشته باشند و در موقعیت‌های بحرانی به پزشکان هشدار دهند. این فناوری به ویژه در جراحی‌های مغز، قلب و ستون فقرات مؤثر بوده و باعث کاهش خطاهای جراحی و زمان بهبودی بیماران شده است.

علائم بیماری پارکینسون شامل حرکات آهسته، لرزش‌ها، مشکلات راه رفتن و مشکلات تعادل است [27]. با استفاده از یک سری حسگرهای شتاب‌سنج پوشیدنی، حسگرهایی می‌توانند برای اندازه‌گیری هر یک از این پارامترها توسعه یابند. اندازه‌گیری‌ها می‌توانند در فواصل زمانی معین هر روز گرفته شده و به گره مرکزی پوشیدنی روی مچ دست منتقل شوند که سپس داده‌ها را به فضای ابری ارسال می‌کند. با رشد داده‌های بیمار، یادگیری ماشین می‌تواند برای شناسایی سرعت پیشرفت علائم در بیمار مورد استفاده قرار گیرد. پزشک همچنین می‌تواند رکوردهایی از درمان‌های مورد استفاده اضافه کند و یادگیری ماشین می‌تواند برای شناسایی اینکه کدام درمان‌ها بهترین پاسخ را در وضعیت بیمار داشته‌اند، مورد استفاده قرار گیرد. مدل کلی که ما برای هدایت توسعه سیستم‌های بهداشتی اینترنت اشیا در آینده پیشنهاد کرده‌ایم، دارای چندین کاربرد بالقوه است.

با پیشرفت‌های سریع در زمینه فناوری، خدمات بهداشتی نیز به سمت دیجیتال‌سازی حرکت کرده‌اند. استفاده از اپلیکیشن‌های سلامت و پلتفرم‌های آنلاین، امکان دسترسی به اطلاعات پزشکی را برای بیماران آسان‌تر کرده و به پزشکان نیز این امکان را می‌دهد که به راحتی با یکدیگر و با بیماران خود ارتباط برقرار کنند. این تحول نه تنها به افزایش سرعت ارائه خدمات کمک می‌کند، بلکه موجب کاهش هزینه‌ها و افزایش کیفیت خدمات نیز می‌گردد. مجله عصر سلامت در تحلیل‌های خود به این موضوع پرداخته و به بررسی چگونگی تأثیرگذاری این تحولات بر رضایت بیماران و کیفیت خدمات پزشکی می‌پردازد. با وجود تمامی پیشرفت‌ها، پیاده‌سازی ایمن و موفق هوش مصنوعی در پزشکی نیازمند توجه به چالش‌های اساسی است.

انتظار می‌رود برنامه‌های پزشکی دیجیتال، از جمله مشاوره از راه دور، آموزش جراحی، آمبولانس‌های اورژانس و ابزارهای پوشیدنی پزشکی، با استقبال بیشتری مواجه شوند. هم‌زمان، تنوع بیشتری در میان توسعه‌دهندگان برنامه‌هایی که از قابلیت‌های 5G بهره می‌برند شکل خواهد گرفت و تعداد آن‌ها نیز رو به افزایش خواهد گذاشت [8]. پردازش، ارزیابی و تصمیم‌گیری درباره داده‌های جمع‌آوری‌شده پزشکی در کوتاه‌ترین زمان و به‌صورت آنی امری حیاتی است، چراکه این داده‌ها مستقیماً بر سلامت و کیفیت زندگی بیماران تأثیر می‌گذارند. با این حال، جمع‌آوری سریع و بلادرنگ داده‌های پزشکی، خطر افشای اطلاعات حساس و نقض حریم خصوصی بیماران را افزایش می‌دهد. ازاین‌رو، سیاست‌های سخت‌گیرانه و امنیت فناوری اطلاعات قوی مورد نیاز است تا محرمانگی و یکپارچگی داده‌های پزشکی حفظ شود.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند یک مجموعه‌ بزرگ از داده‌ها را به گونه‌ای که هیچ چیز از چشم آن پوشیده نماند، تجزیه و تحلیل کند. هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی بسیار پرکاربرد است و به سرعت می‌تواند علائم یک بیماری، از قبیل سرطان سینه را در مراحل اولیه شناسایی کند. حسگرهای پوشیدنی از قبیل ساعت‌ها و سایر دستگاه‌های جمع‌آوری داده‌ها، نقش مهمی را در عملکرد هوش مصنوعی ایفا می‌کنند. هوش مصنوعی قادر به خودکارسازی امور، پردازش داده‌های پیچیده، پیش‌بینی اعمال، علامت‌گذاری دستورات، برچسب‌گذاری خطاها و… است. این‌ها تنها چند مورد از کاربردهای ممکن برای سیستم‌هایی هستند که می‌توانند بر اساس مدل پیشنهادی توسعه یابند. با این حال، این موارد کاربرد تنوع مدل را برجسته می‌کنند و تعداد شرایط مختلفی که می‌تواند برای مدیریت آن‌ها استفاده شود را نشان می‌دهند.

در چندین مدل سیستم موجود [5, 6, 22] ارتباطات کوتاه‌برد مانند بلوتوث برای انتقال داده‌های حسگر به یک گوشی هوشمند جهت پردازش پیشنهاد شده است. ارتباطات بلندبرد مانند LTE می‌توانند سپس برای انتقال اطلاعات پردازش‌شده از بیمار به ارائه‌دهنده خدمات بهداشتی، معمولاً به یک پزشک، از طریق پیامک یا اینترنت استفاده شوند. محدودیت کلیدی این است که گوشی‌های هوشمند معمولاً عمر باتری محدودی داشته و نیاز به شارژ مکرر دارند؛ بیماری که باتری آن خالی شده باشد، از ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی جدا خواهد شد. یک گره کم‌مصرف که به‌طور خاص برای مدیریت اطلاعات بهداشتی طراحی شده باشد، ترجیح داده می‌شود. چندین کار مرتبط قبلاً به بررسی حوزه‌ها و فناوری‌های خاص مرتبط با بهداشت و درمان اینترنت اشیا پرداخته‌اند.

این پارچه‌ها به صورت مداوم علائم حیاتی و حرکات را نظارت می‌کنند و ردیابی سلامت غیر تهاجمی را ارائه می‌دهند. این امر راحتی بیماران را با کاهش بازدیدهای بالینی بهبود می‌بخشد و به ارائه‌دهندگان امکان نظارت موثر بر شرایط را می‌دهد، مراقبت را بهبود می‌بخشد و بینش‌های سلامت را غنی‌تر می‌کند. هوش مصنوعی با تسهیل تشخیص بیماری‌ها و بهبود درمان‌ها، نقشی کلیدی در بهبود کیفیت زندگی افراد ایفا می‌کند. سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری، پزشکی شخصی‌سازی‌شده و جراحی‌های دقیق، مثال‌هایی از تأثیرات مثبت هوش مصنوعی در حوزه پزشکی هستند. پیشرفت‌های آینده در حوزه هوش مصنوعی، نویدبخش بهبود کیفیت و کارآیی خدمات پزشکی است. نرم‌افزارهای هوش مصنوعی می‌توانند در آینده نقش کلیدی‌تری در تصمیم‌گیری‌های پزشکی، بهبود فرآیند درمان و کاهش هزینه‌های درمانی ایفا کنند.

در چنین مواردی، ترکیب سیگنال‌های چندمنظوره پزشکی به‌عنوان یک محرک نیرومند برای بهبود تشخیص مطرح می‌شود [12]. بااین‌حال، ادغام این سیگنال‌ها چالش‌هایی ایجاد می‌کند، از جمله هماهنگی ورودی‌های چندحسگری، نرمال‌سازی ویژگی‌ها و ادغام طبقه‌بندها [3]. IoMT سنتی اغلب بر جمع‌آوری داده‌ها و ارسال آن به سیستم‌های متمرکز برای تحلیل جامع و تصمیم‌گیری متکی است و از الگوریتم‌های متعارف و سامانه‌های تحلیلی مبتنی بر قوانین بهره می‌برد. رشد هوش مصنوعی (AI) و پیشرفت‌های فناوری شبکه محلی بی‌سیم (WLAN) موجب پیدایش مراقبت‌های بهداشتی هوشمند شده است که تجربیات بیمار را بهینه می‌کند و نیازهای متخصصان پزشکی را برآورده می‌سازد [14]. بااین‌حال، روش‌های سنتی AI با مشکلات ناشی از داده‌های ذاتاً مستعد خطا مواجه‌اند.

را آوبند بر اساس مراقبت هایی که ارائه می شود، نشانه هایی را برای SP ارسال می کند، بنابراین آنها می توانند در زمان واقعی واکنش نشان دهند. اما در سالیان اخیر و با اضافه شدن هوش مصنوعی و دقت بالاتر تکنولوژی های دقیق این ابزار به ابزاری جدا نشدنی از زندگی بشر در بیشتر جنبه زندگی تبدیل شده است . دیزنی در حال حاضر از یک پوشیدنی در پارک‌های خود به نام MagicBand استفاده می‌کند که به مشتریان امکان دسترسی به وسایل سواری، اتاق‌های هتل و غیره را می‌دهد و همچنین ویژگی‌های مفید دیگری را نیز ارائه می‌دهد. همچنین، Fitbit با تلفن هوشمند شما همگام می شود تا نمودارها و داده ها را از دستگاه شما مشاهده کند. از آنجایی که گجت‌ها و برنامه‌هایی مانند این تمایل زیادی به استفاده از داده‌های تلفن همراه دارند، توصیه می‌شود اینترنت بی‌سیم در خانه داشته باشید تا میزان داده‌های مورد استفاده را کاهش دهید. فناوری پوشیدنی به دنبال تأثیرگذاری بر حوزه‌های بهداشت و پزشکی، تناسب اندام، پیری، ناتوانی، آموزش، حمل‌ونقل، شرکت، امور مالی، بازی، موسیقی و غیره هم از نظر مالی و هم به‌عنوان یک فناوری خدماتی است.

این مطالعه مقدماتی اطلاعات خوبی درباره نحوه مراقبت و تجربه و راستی‌آزمایی نتایج اطلاعات دریافتی به ما می¬دهد و تاثیرگذاری این سیستم را به خوبی نشان می دهد. این راه حل بعد مدت ها تحقیق و بررسی و امکان سنجی مورد قبول واقع شده و به خوبی می تواند خاصیت مقیاس پذیری خود را در جوامع دیگر نیز نشان دهد. نام دیگر نارسایی قلب، نارسایی احتقانی است که احتقان به معنی جمع شدن مایعات در بدن به علت عدم توانایی پمپاژ توسط قلب است. با تحلیل سریع و دقیق داده‌ها، می‌تونه نشونه‌های اولیه بیماری رو پیدا کنه که شاید پزشک‌ها متوجهش نشن. بنیانگذار و مدیر عامل Avkin، امی کاپرتویت، از حمل آدمک از اتاقی به اتاق دیگر خسته شده بود و اختراع کرد.

این سیستم‌ها به پزشکان اجازه می‌دهند تا با دقت بیشتری وضعیت بیماران را پایش کنند و در صورت نیاز اقدامات سریع انجام دهند. دستگاه‌های الکتروکاردیوگرام (ECG) پوشیدنی مراقبت قلبی از راه دور را متحول کرده‌اند. این دستگاه‌ها در اشکال مختلف مانند ساعت‌های هوشمند، پچ‌ها یا هولتر مانیتورها عرضه می‌شوند. این دستگاه‌ها همچنین با برنامه‌هایی که داده‌های ECG را ذخیره می‌کنند، جفت می‌شوند و به پزشکان امکان بررسی داده‌ها را از راه دور می‌دهند. مطالعات اخیر نشان می‌دهند که ظهور فناوری ارتباطات موبایل 5G تأثیر عمیقی بر تکامل بخش پزشکی خواهد گذاشت [7].

با پیشرفت‌های بیشتر در این زمینه، هوش مصنوعی می‌تواند به ابزاری جهت پیشگیری از بیماری‌ها تبدیل شود. انتظار می‌رود که در آینده، هر فرد بتواند به راحتی وضعیت سلامتی خود را از طریق دستگاه‌های هوشمند بررسی کند و در صورت بروز هرگونه مشکل، سریعاً هشدار دریافت کند. فناوری پوشیدنی در خط مقدم اینترنت اشیا (IoT) قرار دارد، زیرا به سرعت در دستگاه‌های هوشمند و رایانه‌ها به کار گرفته شده است. بر اساس این روندهای تکرارشونده در متون تا به امروز، ما یک مدل چهار بخشی به شرح شکل 1 پیشنهاد و توصیه می‌کنیم که به توسعه سیستم‌های بهداشتی اینترنت اشیا در آینده کمک خواهد کرد که در ادامه مورد بحث قرار می‌گیرد. نقاط قوت و ضعف فناوری‌های کنونی ارائه شده و توصیه‌هایی برای مسیرهای پژوهشی آینده ارائه می‌شود. بنابراین، این مقاله یک مشارکت منحصر به فرد است که تمامی اجزای کلیدی یک سیستم بهداشتی اینترنت اشیا انتها به انتها را شناسایی کرده و یک مدل کلی که می‌تواند به تمامی سیستم‌های بهداشتی اینترنت اشیا اعمال شود، پیشنهاد می‌کند.

این اندازه‌گیری‌ها می‌توانند در طول چندین فعالیت، مانند راه رفتن عادی و تمرینات توان‌بخشی، ثبت شوند. این اطلاعات می‌توانند از طریق ارتباطات کوتاه‌برد به یک گره مرکزی پوشیدنی راحت روی مچ دست منتقل شوند و سپس اطلاعات را از طریق ارتباطات بلندبرد به فضای ابری ارسال کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند پیاده‌سازی شوند تا پیشرفت بیمار را شناسایی کرده، پیش‌بینی کنند چه زمانی به‌طور کامل توان‌بخشی خواهد شد و تعیین کنند کدام تمرینات بهتر از سایرین عمل می‌کنند. این سیستم می‌تواند به‌راحتی برای آسیب‌های دیگر با اصلاح حسگرهای پوشیدنی مورد استفاده، تطبیق داده شود. اینترنت اشیا همچنان یک حوزه نسبتاً جدید پژوهشی است و کاربرد بالقوه آن در بهداشت و درمان، همچنان در مراحل ابتدایی خود قرار دارد. در این بخش، اینترنت اشیا مورد بررسی قرار گرفته و تناسب آن برای مراقبت‌های بهداشتی برجسته می‌شود.

با وجود چالش‌های پیش رو، آینده پزشکی با هوش مصنوعی بسیار امیدوارکننده است و می‌تواند به بهبود چشمگیر کیفیت مراقبت‌های بهداشتی منجر شود. موفقیت در این مسیر نیازمند همکاری نزدیک متخصصان پزشکی، مهندسان هوش مصنوعی و سیاست‌گذاران است. با ادامه پیشرفت‌ها در این حوزه، می‌توان انتظار داشت که سیستم‌های مراقبت بهداشتی در آینده، هوشمندتر، کارآمدتر و در دسترس‌تر شوند. هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده‌های ژنتیکی و نشانه‌های اولیه می‌تواند در تشخیص این بیماری‌ها به پزشکان کمک کند. نرم‌افزارهای هوش مصنوعی می‌توانند با مقایسه داده‌های بیمار با بانک‌های اطلاعاتی بزرگ، الگوهای نادر را شناسایی کرده و به پزشکان توصیه‌های تشخیصی ارائه دهند. این قابلیت به‌ویژه در کشورهای پیشرفته، به بهبود کیفیت زندگی بیماران مبتلا به بیماری‌های نادر کمک کرده است.

با افزایش تعداد افرادی که از شرایط اضطراری سلامت رنج می‌برند و تشخیص‌هایی که به پرونده آن‌ها اضافه می‌شود، یادگیری ماشین می‌تواند برای ایجاد ارتباط بین علائم و تشخیص‌های احتمالی مورد استفاده قرار گیرد. این اطلاعات سپس می‌تواند به پرسنل امدادگر ارائه شود و اطمینان حاصل شود که بیماران سریعاً مناسب‌ترین مراقبت را برای وضعیت خود دریافت می‌کنند. نظارت بر سطح گلوکز بیمار دیابتی با حسگر از راه دور در خانه، با ظهور فناوری‌های جدید پوشیدنی سلامت، تعداد بیشتری از بیماران می‌توانند مراقبت‌های مورد نیاز خود را در راحتی خانه‌هایشان دریافت کنند. از نظارت مداوم بر قند خون گرفته تا ساعت‌های هوشمند با معیارهای پیشرفته سلامت، این نوآوری‌ها در حال بهبود مراقبت‌های بهداشتی و درمانی هستند. این تغییرات می‌توانند به کاهش هزینه‌های درمانی، بهبود کیفیت زندگی بیماران و ارائه خدمات درمانی بهینه‌تر منجر شوند. هوش مصنوعی به سرعت در حال گسترش و پیشرفت است و با توسعه تکنولوژی‌های جدیدتر، آینده امیدوارکننده‌ای برای پزشکی رقم می‌خورد.

فناوری پوشیدنی روزانه در حال نوآوری است، به ویژه در صنعت مراقبت های بهداشتی، جایی که آنها یک گام به جلو نسبت به ردیاب های تناسب اندام پیش می روند و ردیاب های بهداشتی شیک و هوشمند با سنسورهای پوشیدنی با کیفیت برتر می سازند. این می تواند برای نظارت بر مواردی مانند فشار خون، علائم حیاتی یا سطح قند خون برای بیماران دیابتی استفاده شود. علاوه بر این، دستگاه‌های پوشیدنی برای مدیریت بیمار و مدیریت بیماری استفاده می‌شوند. همچنین، توسط بسیاری از محققان در سراسر جهان پیش‌بینی می‌شود که فناوری‌های پوشیدنی کیفیت مراقبت‌های بهداشتی را در ارتباط با مقرون‌به‌صرفه بودن بهبود می‌بخشند. در حالی که حوزه‌های مذکور به نظر با حوزه بهداشت و درمان کاملاً متفاوت هستند، پژوهش‌های انجام‌شده در این زمینه‌ها امکان‌پذیری یک سیستم بهداشتی مبتنی بر اینترنت اشیا را تأیید می‌کنند. سیستم‌های موجود در سایر حوزه‌ها ثابت کرده‌اند که نظارت از راه دور بر اشیا، همراه با جمع‌آوری و گزارش داده‌ها قابل انجام است.

هوش مصنوعی، مجموعه‌ای از کدهای برنامه‌نویسی شده است که کامپیوتر را قادر می‌سازد تا همانند یک انسان بیاندیشند، احساس کند و رفتار نماید. هوش مصنوعی می‌تونه با کاهش خطاها و افزایش دقت، هزینه‌ها رو کمتر کنه، ولی راه‌اندازی اولیه این سیستم‌ها هزینه‌بره. مثلاً اگه یه پزشک به‌اشتباه دارویی تجویز کنه که با وضعیت بیمار سازگار نباشه، یه سیستم هوشمند می‌تونه اون اشتباه رو قبل از اینکه به مشکل بزرگی تبدیل بشه، اصلاح کنه. زندگی روزمره ما با تکنولوژی عجین شده، اما وقتی تکنولوژی می‌تونه جون آدم‌ها رو نجات بده، اونجاست که ماجرا جذاب‌تر می‌شه. و در ادامه دو نمونه پوشیدنی که در مراقبت‌های بهداشتی برای مانیتورینگ کلی سلامت افراد به کار می‌روند، آورده شده است. اگرچه در زندگی واقعی باردار نیستند، اما می توانند آن را بپوشند Avbirth، شبیه ساز پوشیدنی زایمان و آوبند، یک ساعت هوشمند شبیه به هم که به عنوان یک وسیله ارتباطی سه طرفه بین محصول، SP و تسهیل کننده عمل می کند.

این نوع نرم‌افزارها با استفاده از الگوریتم‌های پردازش تصویر و یادگیری ماشین، تصاویری مانند MRI و CT Scan را تجزیه و تحلیل می‌کنند. از آنجا که تصاویر پزشکی می‌توانند حاوی اطلاعات مهمی درباره وضعیت سلامت بیمار باشند، تجزیه و تحلیل دقیق آن‌ها به پزشکان کمک می‌کند تا تشخیص‌های دقیق‌تری ارائه دهند. این فناوری در تشخیص زودهنگام بیماری‌ها، به‌ویژه سرطان و اختلالات مغزی، بسیار مؤثر است. نرم‌افزارهای پیش‌بینی بیماری، یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه پزشکی هستند که با تحلیل داده‌های مختلف، مانند سابقه خانوادگی و شرایط محیطی، به تشخیص و پیشگیری از بیماری‌ها کمک می‌کنند. به عنوان مثال، نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی قادرند احتمال بروز بیماری‌هایی مانند سرطان، دیابت و بیماری‌های قلبی را بر اساس داده‌های اولیه پیش‌بینی کنند و به پزشکان هشدارهای اولیه بدهند. تغییرات در افراد مبتلا به بیماری‌های پیشرونده‌ای مانند بیماری پارکینسون نیز می‌تواند با استفاده از سیستمی که مطابق با مدل ما طراحی شده است، مورد نظارت قرار گیرد.

پیشرفت چشمگیر در فناوری پوشیدنی سلامت، ادغام تحلیل‌های پیش‌بینی‌گرانه مبتنی بر AI است. با تحلیل مجموعه داده‌های وسیع در لحظه، مشکلات سلامتی را قبل از تشدید پیش‌بینی می‌کند و مداخله‌های فعالانه را امکان‌پذیر می‌سازد. این بهینه‌سازی نتایج بیماران، کاهش بستری‌ها و کاهش بار بر ارائه‌دهندگان، مراقبت از راه دور را متحول می‌کند. تناسب زمینه (محتوای مربوط به IoMT در مراقبت بهداشتی) و امکان دسترسی به متن کامل نیز در نظر گرفته شد. فیت‌بیت ردیابی‌ای بیش از شمارش تعداد قدم‌ها‌ انجام می‌دهد، بلکه یک پلتفرم کامل مربی سلامت را ارائه می‌دهد که شامل راه‌حل‌هایی برای سلامتی شرکت‌ها، سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی و محققان ارائه می‌دهد. ساعت‌های هوشمند فیت‌بیت با اپلیکیشن فیت‌بیت کار می‌کنند که قابل سرویس دهی بر روی گوشی‌های اپل و اندروید است.