近年来，基于传感器的医疗发展在传统治疗方式的基础上取得了新的突破。智能医疗系统涉及多个参与者，包括医生、医学专家、疗养院、医疗中心、治疗机构和研究组织。为了找到最可靠且值得信赖的方法来实现对慢性病或致命疾病的早期预测，基于传感器的技术在收集大量数据并使其可用于分析方面发挥了至关重要的作用。基于传感器的方法具有多维度，涵盖了医学研究、评估、决策、医疗管理和慢性病的早期预防。
我们的研究重点介绍了结果导向型的可穿戴传感器、植入式设备和环境监测系统，以及基于机器学习的各种方法及其在早期疾病预测、老年护理、慢性病预测和预防医学中的应用。我们还识别了显著的研究空白，并提出了未来的改进措施以提高基于传感器的医疗解决方案的有效性和普及率。早期预测慢性病的技术具有挑战性，需要广泛的知识和经验。目前，医疗系统已经采用了基于物联网（IoT）的技术来收集传感器数据用于诊断评估，但这些评估的精确性和可靠性仍然是一个复杂的挑战。
可穿戴框架使用多种分类传感器，实现了更广泛的目标，包括活动监测、疾病检测、安全观察、家庭康复、实时健康监测和治疗评估。随着技术的进步，例如将各种机器学习算法与医疗传感器相结合，预计将进一步提高疾病评估的精确性和效率，同时为临床决策支持和常见慢性病（如心脏病、心肌梗塞、呼吸系统疾病、糖尿病、帕金森病、神经退行性疾病和癌症）的早期检测提供机会。
一些表现出良好效果的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元（BiGRU）、双向长短期记忆网络（LSTM）、多深度卷积神经网络（MDCNN）、决策树和朴素贝叶斯模型。
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