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IoT-enabled fog computing framework: heat stroke risk analysis
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AI
DOI：10.1186/s13677-025-00776-3.png)
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摘要
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本研究介绍了一种基于雾计算的框架，旨在通过高效、实时的医疗解决方案应对中暑发病率的上升。通过利用雾计算（FC）、云计算（CC）和物联网（IoT）传感器，该框架旨在克服传统云计算在处理实时IoT数据方面的局限性，这往往导致延迟和空间感知问题。该框架整合了三层：IoT传感器层收集与中暑风险相关的健康及其他参数，雾计算层对数据进行本地处理，以实现即时决策和针对潜在中暑程度、重症情况的警报，而云计算层负责长期数据存储，并进行空间网络分析（SNA）以识别热点区域。该设置提升了定位感知和服务质量，这对快速诊断和管理中暑病例至关重要。它提供了关键优势，如延迟降低和服务质量提升，这对实时医疗应用至关重要。这种基于雾计算的方法旨在优化中暑管理，从而改善患者预后并减轻医疗系统的压力。公共卫生部门可利用此框架进行早期检测并处理与中暑相关的健康问题，进而缩短响应时间并减少热浪对弱势人群的影响。
Keyword:
Heatstroke
IoT sensors
Fog computing
Spatial network analysis random forest
期刊
J
IF:
0
论文数:
103
被引数:
0
机构
引用论文
Securing Tomorrow of Next-Generation Technologies with Biometrics, State-of-The-Art Techniques, Open Challenges, and Future Research Directions通过生物识别技术、最先进的手段、开放性挑战和未来研究方向，保障下一代技术的未来。.png)
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