RESUMO No ambiente de rápido desenvolvimento do nível social e econômico, a reforma da informatização médica está constantemente avançando, e os residentes prestam cada vez mais atenção ao seu próprio estado de saúde, melhorando ao Mesmo tempo seu padrão de vida. O sistema tradicional de serviços médicos tem algumas desvantagens em fornecer serviços de saúde em tempo real, transfronteiriços, de longo prazo e fáceis de operar, o que vem se tornando cada vez mais inadequado para satisfazer as necessidades de saúde dos usuários. A fim de resolver o problema a da dificuldade em consultar um médico por devido a recursos médicos limitados, e para realizar a monitorização da saúde em tempo real para um grande número de grupos que sofrem de doenças crônicas e subgrupos de saúde, este estudo conduziu uma análise aprofundada e uma exploração experimental sobre o método de coleta de informações médicas móvel à distância humana baseado na Internet das coisas e algoritmo inteligente. Estabeleceu a seção de coleta de informações utilizando o algoritmo de clustering KbaC baseado no sistema de pontos de colônias de formigas que, juntamente com um estudo comparativo sobre os indicadores de saúde dos Grupos conexos, conseguiu provar que a tecnologia da Internet das coisas e o algoritmo inteligente para a coleta de informações médicas e acompanhamento dos serviços médicos têm certa relevância positiva baseada na Internet das coisas e outras tecnologias relacionadas ao sistema de coleta de informações médicas remotas humanas, podendo detectar com precisão e tempo hábil a pressão arterial do paciente, a glicose e outros dados de saúde, e, em seguida, fornecer o serviço médico correspondente.
ABSTRACT In the environment of rapid social and economic development, the reform of medical informatization is constantly advancing, and the residents pay more and more attention to their own health status while improving their living standards. The traditional medical service system has some disadvantages in providing real-time, cross regional, long-term and easy-to-operate health services, which has become increasingly inadequate to meet the health needs of users. In order to solve the problem of difficulty in seeing a doctor caused by limited medical resources, and to carry out real-time health monitoring for a large number of groups suffering from chronic diseases and sub-health groups, this study conducted in-depth analysis and experimental exploration on the human remote mobile medical information collection method based on the Internet of things and intelligent algorithm. It established the information collection section by using KbaC clustering algorithm based on ant colony point system which, combined with a comparative study on the health indicators of related groups, has successfully proved that the Internet of things technology and intelligent algorithm for medical information collection and follow-up medical services are of certain positive significance, based on the Internet of things and other related technologies of human remote medical information collection system that can accurately and timely detect the patient's blood pressure, blood sugar and other health data, and then provide corresponding medical services.
RESUMEN En un entorno de rápido desarrollo social y económico, la reforma de la informatización médica avanza constantemente y las personas prestan cada vez más atención a su estado de salud mientras mejoran su nivel de vida. El sistema de servicio médico tradicional tiene deficiencias en la prestación de servicios de salud en tiempo real, transregionales, a largo plazo y fáciles de operar, los que se han vuelto cada vez más inadecuados para satisfacer las necesidades de salud de los usuarios. Este estudio realizó un análisis con el objetivo de resolver la dificultad para consultar al médico debido a la limitación de los recursos, y de realizar un seguimiento de la salud en tiempo real de un gran número de grupos que padecen enfermedades crónicas. Dicho trabajo realizó un análisis en profundidad y de exploración experimental acerca del método de recopilación de información médica humana móvil remoto basado en Internet de las cosas y el algoritmo inteligente. Estableció la sección de recopilación de información utilizando el algoritmo de agrupación KbaC basado en el sistema de puntos de colonia de hormigas. Esto, combinado con un estudio comparativo sobre los indicadores de salud de grupos relacionados, ha demostrado con éxito que la tecnología de Internet de las cosas y el algoritmo inteligente para la recopilación y seguimiento de información médica son de importancia positiva, y que pueden detectar de manera precisa y oportuna la presión arterial, el azúcar en sangre y otros datos de salud del paciente, para luego proporcionar la atención médica correspondiente.
