要約
モノのインターネット (IoT) は、特にヘルスケア分野で人間の生活の質を大幅に向上させることができ、IoT ヘルスケア サービスに大きな注目が集まっています。
一方、ヒューマンデジタルツイン（HDT）は、デジタル世界における個々の人体の複製を包括的に特徴付け、その物理的状態をリアルタイムに反映できる革新的なパラダイムとして提案されています。
当然のことながら、HDT は、多用途かつ鮮明なヒューマン デジタル テストベッドとして機能し、結果をシミュレートし、実際の治療をガイドすることで、ヘルスケア モニタリングのアプリケーションを超えて IoT ヘルスケアを強化することを想定しています。
ただし、HDT を正常に確立するには、高忠実度の仮想モデリングと強力な情報の相互作用が必要ですが、データが不足し、偏り、ノイズが多い場合があります。
幸いなことに、生成人工知能 (GAI) と呼ばれる最近人気のテクノロジーは、高度な AI アルゴリズムを活用して、価値がありながらも多様なデータを自動的に作成、操作、変更できるため、有望なソリューションとなる可能性があります。
この調査は特に、IoT ヘルスケアにおける GAI 主導の HDT の実装に焦点を当てています。
まず、IoT ヘルスケアの背景と GAI 主導の HDT の可能性を紹介します。
次に、基本的なテクニックを掘り下げ、GAI 駆動の HDT の全体的なフレームワークを示します。
その後、GAI 対応のデータ取得、通信、データ管理、デジタル モデリング、データ分析など、GAI 駆動の HDT の実現を詳細に検討します。
さらに、GAI 主導の HDT によって革命を起こすことができる典型的な IoT ヘルスケア アプリケーション、つまり、個別化された健康監視と診断、個別化された処方、個別化されたリハビリテーションについても説明します。
最後に、今後の研究の方向性をいくつか強調してこの調査を締めくくります。
要約(オリジナル)
The Internet of things (IoT) can significantly enhance the quality of human life, specifically in healthcare, attracting extensive attentions to IoT-healthcare services. Meanwhile, the human digital twin (HDT) is proposed as an innovative paradigm that can comprehensively characterize the replication of the individual human body in the digital world and reflect its physical status in real time. Naturally, HDT is envisioned to empower IoT-healthcare beyond the application of healthcare monitoring by acting as a versatile and vivid human digital testbed, simulating the outcomes and guiding the practical treatments. However, successfully establishing HDT requires high-fidelity virtual modeling and strong information interactions but possibly with scarce, biased and noisy data. Fortunately, a recent popular technology called generative artificial intelligence (GAI) may be a promising solution because it can leverage advanced AI algorithms to automatically create, manipulate, and modify valuable while diverse data. This survey particularly focuses on the implementation of GAI-driven HDT in IoT-healthcare. We start by introducing the background of IoT-healthcare and the potential of GAI-driven HDT. Then, we delve into the fundamental techniques and present the overall framework of GAI-driven HDT. After that, we explore the realization of GAI-driven HDT in detail, including GAI-enabled data acquisition, communication, data management, digital modeling, and data analysis. Besides, we discuss typical IoT-healthcare applications that can be revolutionized by GAI-driven HDT, namely personalized health monitoring and diagnosis, personalized prescription, and personalized rehabilitation. Finally, we conclude this survey by highlighting some future research directions.
arxiv情報
| 著者 | Jiayuan Chen,You Shi,Changyan Yi,Hongyang Du,Jiawen Kang,Dusit Niyato |
| 発行日 | 2024-06-28 11:49:52+00:00 |
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