Ksi??ka "Inteligentny system opieki zdrowotnej: Redukcja falszywych prognoz chorób przewleklych przy u?yciu IoT i uczenia maszynowego" przedstawia innowacyjny, oplacalny system ambulatoryjnego monitorowania ci?nienia krwi (IABPM) oparty na IoT, maj?cy na celu ?ledzenie w czasie rzeczywistym i wczesne wykrywanie przewleklej choroby serca (CHD). Wykorzystuje on czujniki do noszenia i integracj? z chmur? do rejestrowania danych dotycz?cych ci?nienia krwi i pulsu przez caly dzie?, zwi?kszaj?c mobilno?c i opiek? nad pacjentem. System stosuje algorytmy ML, takie jak Naiwny Bayes, KNN, drzewo decyzyjne, SVM i XGBoost do zbiorów danych klinicznych (SMHRCE i Kaggle) w celu przewidywania wyników wczesnego ostrzegania (EWS). Proponowany model wykazuje wysok? dokladno?c (do 99,85%) i pomaga obni?yc koszty opieki zdrowotnej, wspierac proaktywn? interwencj? i poprawic precyzj? diagnostyczn?. Projekt wypelnia luki w tradycyjnych systemach ABPM, oferuj?c ci?gle monitorowanie, automatyczne alerty i dost?pno?c w chmurze - toruj?c drog? do lepszego zarz?dzania chorobami przewleklymi poprzez integracj? technologii.