El big data y el Internet de las cosas (IoT) desempeñan un papel vital en los sistemas de predicción utilizados en aplicaciones biológicas y médicas, especialmente para resolver problemas relacionados con la biología de las enfermedades a diferentes escalas. El modelado y la integración de big data médico con IoT ayuda a crear sistemas de predicción eficaces para recomendaciones automáticas de diagnóstico y tratamiento. La capacidad de extraer, procesar, analizar, caracterizar, clasificar y agrupar una variedad y un amplio volumen de datos médicos es una tarea desafiante. Existe una gran demanda de diseño y desarrollo de métodos que se ocupen de la captura y el análisis automático de datos médicos de sistemas de imágenes y sensores IoT. Abordar los problemas analíticos y legales y la investigación sobre la integración de la analítica de big data con respecto a la práctica clínica y las arquitecturas de utilidad clínica y las técnicas de agrupación para el procesamiento de datos de IoT, marcos efectivos para la eliminación de instancias mal clasificadas, la practicidad de los problemas metodológicos y técnicos de análisis de big data, el potencial de Hadoop en la gestión de datos de atención médica es la necesidad del momento. Este libro integra diferentes aspectos utilizados en el ámbito de la salud, como el big data, el IoT, la computación blanda, el aprendizaje automático, la realidad aumentada, los órganos en chip, los medicamentos personalizados, la electrónica implantable, la integración de biointerfaces y dispositivos sensores portátiles, la red práctica de área corporal (BAN) y las arquitecturas de sistemas web. Características principales: Aborda diversas aplicaciones de Big Data médico e Internet de las cosas médicas en un entorno en tiempo real Destaca innovaciones recientes, diseños, desarrollos y temas de interés en técnicas de aprendizaje automático para la clasificación de datos médicos <br> <br> Proporciona antecedentes y soluciones a los desafíos existentes en Big Data Médico e Internet de las Cosas Médicas Proporciona técnicas de optimización y modelos de programación para paralelizar las tareas computacionalmente intensivas en la minería de datos de datos médicos Discute interacciones, ventajas, limitaciones, desafíos y perspectivas futuras de sistemas de monitorización remota de la asistencia sanitaria basados en IoT. Incluye análisis de privacidad y seguridad de datos de métodos de criptografía para la Web of Medical Things (WoMT) Presenta estudios de caso sobre la silla médica de próxima generación, también se presentan la nariz electrónica y la leva de píldoras. . Idioma: Inglés