综述：5G与AI在医疗健康领域的革命：整合新兴技术实现个性化护理与癌症管理

这篇综述深入探讨了5G与人工智能（AI）、大数据、物联网（IoT）等技术的融合如何重塑医疗健康领域。通过增强移动宽带（eMBB）、超可靠低延迟通信（URLLC）和泛在连接，5G将推动远程诊断、实时通信和触觉互联网（Tactile Internet）支持的远程医疗发展。文章重点分析了AI在癌症药理学中的应用，包括早期癌症检测、药物发现和个性化肿瘤学（Personalized Oncology），同时指出标准化架构、数据安全（Security）和低功耗（Low Power Operation）等挑战需进一步解决。

　　

1. 引言
医疗健康领域正经历由5G和AI驱动的技术革命。物联网（IoT）的扩展催生了医疗4.0（Medicine 4.0），通过无处不在的患者监测实现早期疾病预警和主动治疗。医疗物联网（H-IoT）依托体域网（BSN）和低功耗传感器，覆盖从心血管监测到神经退行性疾病管理的多元场景。然而，其广泛应用仍面临服务质量（QoS）和可扩展性挑战，如延迟、安全性和互操作性。

1.1 通信技术
短距离无线技术（如蓝牙、ZigBee）和长距离协议（如LTE-M、LoRa-WAN）构成H-IoT的通信骨架。5G的引入将显著提升带宽和覆盖范围，支持实时数据传输，但需优化设备复杂度和电池寿命。

1.3 通用与H-IoT的特性差异
H-IoT的独特性体现在微型化传感器、移动性（如植入设备）和对数据完整性的极致要求。例如，心血管监测系统通过心率变异性（HRV）分析预测心肌梗死，而神经疾病管理依赖脑电图（EEG）和运动传感器追踪帕金森病（PD）震颤。

1.3.1 QoS提升挑战

• 低延迟：边缘计算（Edge Computing）和雾计算（Fog Computing）通过分布式处理减少传输延迟，AI算法优化信道访问。
• 低功耗：能量采集技术（如人体动能）和轻量级操作系统延长植入设备寿命。
• 安全性：加密技术和AI驱动的威胁检测保护患者隐私，但需平衡算法复杂性与资源限制。

1.5 应用框架

• 心血管疾病：基于ECG的云端预警系统结合ANN模型，实现高血压和心力衰竭（CHF）的实时监测。
• 神经疾病：EEG头环和惯性传感器（IMU）检测癫痫发作和PD震颤，云端分析辅助诊断。
• 辅助生活：人口老龄化推动智能家居监测系统发展，减少对医疗机构的依赖。
• 健身追踪：商用可穿戴设备（如Apple Watch）量化运动数据，通过IoT平台实现个性化健康管理。

1.9 5G与医疗机遇
5G的毫米波（mm Wave）和大规模MIMO技术将扩展家庭健康监测的覆盖范围，而触觉互联网（Tactile Internet）支持远程手术和医学教育。例如，机器人辅助手术依赖<1ms的超低延迟，而VR疗法为心理疾病提供沉浸式干预。

结论
5G与AI的协同将医疗从被动治疗转向主动预防，但需解决标准化、伦理和数据异构性问题。未来，多模态数据整合和数字孪生（Digital Twin）技术有望实现真正的个性化医疗，而轻量化算法和跨学科合作是规模化落地的关键。