综述：医疗系统中人工智能概述

（编辑推荐）本文系统探讨了健康物联网（H-IoT）在疾病预防、实时远程监测（telemonitoring）及医疗数据管理中的双重性：既提升诊疗效率，又面临数据隐私（data privacy）、算法偏见（algorithmic bias）等伦理挑战，需通过道德编程（programming moral behavior）等方案平衡技术发展与伦理边界。

　　

Abstract
健康物联网（Health-IoT, H-IoT）技术正重塑现代医疗体系，其应用涵盖疾病预防、患者生理参数实时远程监测（real-time telemonitoring）、治疗方案验证及健康大数据采集。通过部署于人体可穿戴设备或医院/家庭场景的传感器，H-IoT实现了医疗资源的动态优化，但同时也暴露了数据安全脆弱性——恶意攻击者可能窃取患者数据（patient data）、破坏系统资源甚至中断关键医疗程序。

伦理与技术博弈
H-IoT的伦理困境集中体现在三方面：1）隐私自主权（privacy autonomy）与数据共享的矛盾，如第三方通过智能设备获取用户行为轨迹；2）数据质量（data quality）偏差导致的算法歧视（algorithmic bias），尤其在边缘设备（unprotected consumer gadgets）算力不足时；3）责任界定模糊，如自动驾驶救护车（hackable automobiles）发生事故时的归责问题。研究指出，需建立算法社会契约（algorithmic social contracts）框架，将伦理准则嵌入物联网开发者的编程规范。

未来挑战
数字鸿沟（digital divide）可能加剧医疗资源分配不均，而身份盗用（identity theft）风险会削弱公众对智慧医疗的信任。值得注意的是，医疗物联网（Internet of Medical Things, IoMT）的特殊性要求开发者必须平衡技术创新与HIPAA等合规要求，例如通过联邦学习（Federated Learning）实现数据"可用不可见"。

Keywords延伸
文中高频术语"Social internet of things"揭示了医疗设备的社交网络化趋势，如糖尿病患者社区通过共享血糖数据优化群体管理策略。而"artificial intelligence"在H-IoT中的典型应用包括：基于LSTM网络的异常生命体征预警、利用GAN合成医学影像数据等。这些技术的伦理边界仍需通过跨学科协作划定。