AI和医疗物联网（IoMT）正在改变医疗保健，特别是在管理像癌症和心力衰竭这样的终末期疾病方面。这些技术提高了诊断的准确性，个性化治疗，并改善了患者监测，从而带来了更好的结果和生活质量。随着终末期疾病的进展，姑息性护理变得至关重要，其重点是缓解症状而非治愈。将AI与IoMT集成可以通过连接设备实现连续健康数据监测，从而实现早期检测和干预。尽管潜力巨大，但必须解决数据隐私和可用性等问题，才能充分发挥AI和IoMT在医疗保健中的作用。
早期的疾病预测方法依赖于临床观察和基本诊断，如体格检查和实验室测试，往往受到主观性和不一致的准确性限制。随着时间的推移，实验室检测技术和医学影像的进步提高了诊断精度。然而，诸如假阳性、数据质量和有限的治疗选项等问题促使了AI和IoMT技术的整合。这些技术增强了早期检测和个性化护理，但也面临数据隐私、设备可靠性和模型泛化能力等障碍。解决这些问题对于AI在改善诊断、管理慢性疾病和确保患者数据安全方面的成功至关重要。
来自巴黎东部克雷泰伊大学（Université Paris-Est Créteil, UPEC）图像、信号与智能系统实验室（Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents, LiSSi）和巴黎北部索邦大学（Université Sorbonne Paris Nord, USPN）L2TI实验室的研究人员在整合AI和IoMT以预测和诊断慢性和终末期疾病方面取得了显著进展。机器学习（ML）和深度学习（DL）模型，如XGBoost、CNNs和LSTM RNNs，在预测心脏病和肺癌等疾病方面已展现出超过98%的准确性。尽管如此，数据变异性、过拟合和多病共存等问题仍然存在。未来的研究应集中在提高数据标准化、泛化能力和使用联邦学习和区块链技术保护数据隐私上。
早期的疾病预测方法依赖于临床观察、基本诊断和医生的经验，往往导致不一致的准确性。随着时间的推移，实验室检测技术和医学影像的进步提高了诊断精度，但误诊和个性化不足的问题依然存在。AI在医疗保健中的应用解决了这些差距，提高了准确性和效率，尽管数据隐私和设备互操作性等问题仍然存在，尤其是在IoMT系统中。AI驱动的IoMT解决方案具有潜力，但确保敏感健康数据免受网络攻击是实现可靠的慢性疾病诊断和预测的关键。公共数据集支持该领域的持续研究。
将AI、ML、DL和IoMT集成显著推进了心血管疾病、肾病和阿尔茨海默病等慢性和终末期疾病的预测和管理。ML模型如XGBoost和随机森林在疾病预测方面提供了高准确性，而DL模型如CNNs和LSTMs在分析复杂的影像和时间序列数据方面表现出色。结合IoMT的实时监测能力，这些模型实现了个性化的医疗解决方案。确保数据隐私和安全仍然是通过强大的加密和安全的数据传输机制的优先事项。
总之，AI已经彻底改变了医疗诊断，特别是在提高慢性和终末期疾病的预测和管理方面。然而，数据集变异性、过拟合和技术复杂性等问题仍然存在。解决这些问题需要强大的数据协调、验证技术和增强的数据隐私措施，包括同态加密和安全的IoMT集成。未来的研究应集中在多疾病模型、互操作性和可解释性上，确保在临床实践中实现可扩展和安全的AI应用。
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