Эта всеобъемлющая книга посвящена повышению безопасности больших данных на примере организаций здравоохранения. После обширного введения в Интернет вещей (IoT) в здравоохранении, включая сложные темы и сценарии, авторы предлагают углубленный анализ сетей областей медицинского тела с использованием технологии связи IoT 5-го поколения вместе с нанотехнологиями. Описывается новая стратегическая структура и вычислительно-интеллектуальная модель для измерения возможных уязвимостей безопасности в контексте электронного здравоохранения.

Кроме того, в книге рассматриваются системы здравоохранения, которые обрабатывают большие объемы данных, основанных на записях пациентов и медицинской (личной информации), в том числе системы управления знаниями на основе больших данных для поддержки клинических решений. В свете последних данных о крутых мерах, принятых властью для защиты личной информации, нам представляется тема, поднятая авторами в данной книге, весьма важна и полезна.

Некоторые из проблем, возникающих при хранении / обработке больших данных, представлены вместе с доступными инструментами, технологиями и алгоритмами для решения этих проблем, а также тематическим исследованием в аналитике здравоохранения. Рассматривая вопросы доверия, конфиденциальности и безопасности, а также проблемы IoT и больших данных, в книге освещаются достижения в этой области, которые помогают инженерам разрабатывать различные устройства IoT и оценивать производительность различных методов IoT. Кроме того, он исследует влияние таких технологий на государственные, частные, общественные и гибридные сценарии в здравоохранении.

This comprehensive book focuses on better big-data security for healthcare organizations. Following an extensive introduction to the Internet of Things (IoT) in healthcare including challenging topics and scenarios, it offers an in-depth analysis of medical body area networks with the 5th generation of IoT communication technology along with its nanotechnology. It also describes a novel strategic framework and computationally intelligent model to measure possible security vulnerabilities in the context of e-health. Moreover, the book addresses healthcare systems that handle large volumes of data driven by patients’ records and health/personal information, including big-data-based knowledge management systems to support clinical decisions.

Several of the issues faced in storing/processing big data are presented along with the available tools, technologies and algorithms to deal with those problems as well as a case study in healthcare analytics. Addressing trust, privacy, and security issues as well as the IoT and big-data challenges, the book highlights the advances in the field to guide engineers developing different IoT devices and evaluating the performance of different IoT techniques. Additionally, it explores the impact of such technologies on public, private, community, and hybrid scenarios in healthcare.

This book offers professionals, scientists and engineers the latest technologies, techniques, and strategies for IoT and big data.