The recent advances of Augmented Reality (AR) in healthcare have shown that technology is a significant part of the current healthcare system. In recent days, augmented reality has proposed numerous smart applications in healthcare domain including wearable access, telemedicine, remote surgery, diagnosis of medical reports, emergency medicine, etc. The aim of the developed augmented healthcare application is to improve patient care, increase efficiency, and decrease costs. This article puts on an effort to review the advances in AR-based healthcare technologies and goes to peek into the strategies that are being taken to further this branch of technology. This article explores the important services of augmented-based healthcare solutions and throws light on recently invented ones as well as their respective platforms. It also addresses concurrent concerns and their relevant future challenges. In addition, this paper analyzes distinct AR security and privacy including security requirements and attack terminologies. Furthermore, this paper proposes a security model to minimize security risks. Augmented reality advantages in healthcare, especially for operating surgery, emergency diagnosis, and medical training is being demonstrated here thorough proper analysis. To say the least, the article illustrates a complete overview of augmented reality technology in the modern healthcare sector by demonstrating its impacts, advancements, current vulnerabilities; future challenges, and concludes with recommendations to a new direction for further research.


翻译:近期在保健领域“增强现实”(AR)的进展表明,技术是目前保健体系的一个重要部分,近日来,扩大的现实提出了许多在保健领域的智能应用,包括穿戴、远程医疗、远程手术、诊断医疗报告、紧急医疗等。发达的扩大保健应用的目的是改善病人的护理、提高效率和降低费用。本篇文章介绍了审查以AR为基础的保健技术的进展的努力,并浏览了为推进这一技术分支而正在采取的战略。本文章探讨了以扩大为基础的保健解决方案的重要服务,并对最近发明的保健解决方案及其各自的平台进行了介绍。它也讨论了同时存在的关切及其相关的未来挑战。此外,本文还分析了不同的AR安全和隐私,包括安全要求和攻击性术语。此外,本文提出了将安全风险降至最低的安全模式。本文正在在这里全面展示保健领域,特别是手术、紧急诊断和医疗培训方面更大的现实优势。至少,文章展示了现代保健部门扩大的现实技术的全面概览,展示了影响、进展、目前的脆弱性以及未来的建议。

0
下载
关闭预览

相关内容

增强现实(Augmented Reality,简称 AR),是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术,这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
96+阅读 · 2019年10月9日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
11+阅读 · 2020年8月3日
3D Deep Learning on Medical Images: A Review
Arxiv
11+阅读 · 2020年4月1日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection
Arxiv
6+阅读 · 2019年9月25日
Arxiv
12+阅读 · 2019年3月14日
VIP会员
相关VIP内容
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
96+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员