2

fa شبکه‌های حسگر بی‌سیم هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی برای مراقبت‌های بهداشتی هوشمند و پایش بیمار: چالش‌ها، فناوری‌ها و روندهای نوین Artificial Intelligence - based Smart Wireless Sensor Networks for Smart Healthcare and Patient Monitoring: Challenges, Technologies, and Emerging Trends تخصصي Special كاربردي Applicable چکیده:    همگرایی هوش مصنوعی (AI) و شبکه‌های حسگر بی‌سیم (WSN) در حال ایجاد تحولی بنیادین در حوزه سلامت و گذار از مدل‌های درمانی واکنشی به پارادایم مراقبت پیش‌دستانه و شخصی‌سازی‌شده است. اهمیت این موضوع در توانایی این فناوری‌ها برای پاسخ به فشارهای جهانی نظام سلامت، از جمله جمعیت سالخورده، شیوع بیماری‌های مزمن و هزینه‌های فزاینده، نهفته است. این مقاله با هدف ارائه‌ی یک تحلیل جامع و چندرشته‌ای از این حوزه، به بررسی چالش‌ها، فناوری‌های کلیدی و روندهای نوین می‌پردازد.روش‌شناسی این پژوهش بر پایه‌ی یک بررسی تحلیلی و جامع از وضعیت فعلی فناوری، از طریق کالبدشکافی نظام‌مند چالش‌ها در سه سطح دستگاه، یادگیری و سیستم استوار است. این مقاله با ارائه‌ی تحلیل‌های تطبیقی دقیق از فناوری‌های توانمندساز در هر لایه از معماری اینترنت اشیاء پزشکی (IoMT) از حسگرهای پوشیدنی و پروتکل‌های ارتباطی مانند BLE و LoRaWAN گرفته تا الگوریتم‌های هوش مصنوعی مانند CNN-LSTM و یادگیری تقویتی یک نقشه راه جامع ارائه می‌دهد. یافته‌های کلیدی نشان می‌دهد که چالش اصلی مهندسی در این حوزه، یک (معضل سه‌گانه) میان غنای داده، ماندگاری دستگاه (عمر باتری) و بهینگی شبکه است. علاوه بر این، پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز این سیستم‌ها به یک (پیوند سه‌گانه‌ی اعتماد، امنیت، شخصی‌سازی) وابسته است که بر لزوم پیشرفت همزمان در هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI)، راهکارهای حافظ حریم خصوصی مانند یادگیری فدرال، و شخصی‌سازی درمان‌ها تأکید دارد.نوآوری مقاله در ارائه‌ی یک چارچوب تحلیلی کل‌نگر و یکپارچه است که به جای بررسی مجزای فناوری‌ها، بر روابط هم‌زیستی و تنش‌های متقابل میان آن‌ها تمرکز می‌کند. این رویکرد، بینش‌های عملیاتی برای پژوهشگران، پزشکان و سیاست‌گذاران جهت هدایت توسعه‌ی نسل آینده‌ی سیستم‌های سلامت هوشمند فراهم می‌آورد.   Abstract The convergence of Artificial Intelligence (AI) and Wireless Sensor Networks (WSNs) is fundamentally transforming the healthcare domain, driving a transition from reactive treatment models to a paradigm of proactive and personalized care. The significance of this trend lies in the ability of these technologies to address global pressures on healthcare systems, including aging populations, the prevalence of chronic diseases, and escalating costs. This paper aims to provide a comprehensive and multidisciplinary analysis of this field by examining its challenges, key technologies, and emerging trends.    The research methodology is based on a comprehensive analytical review of the current state-of-the-art, through a systematic dissection of challenges at three levels: device, learning, and system. By providing detailed comparative analyses of enabling technologies at each layer of the Internet of Medical Things (IoMT) architecture from wearable sensors and communication protocols like BLE and LoRaWAN to AI algorithms such as CNN-LSTM and Reinforcement Learning—this paper presents a comprehensive roadmap.    Key findings indicate that the primary engineering challenge in this domain is a trilemma among data richness, device longevity (battery life), and network efficiency. Furthermore, the successful implementation of these systems is contingent upon a triad of trust, security, and personalization, underscoring the necessity for simultaneous advancements in Explainable AI (XAI), privacy preserving solutions like Federated Learning, and the personalization of treatments.    The novelty of this paper lies in its presentation of a holistic and integrated analytical framework that, instead of examining technologies in isolation, focuses on the symbiotic relationships and mutual tensions between them. This approach provides actionable insights for researchers, clinicians, and policymakers to guide the development of the next generation of intelligent healthcare systems.   شبکه‌های حسگر بی‌سیم, هوش مصنوعی, مراقبت‌های بهداشتی هوشمند, یادگیری عمیق, حسگرهای پوشیدنی, پایش بیمار از راه دور. Wireless Sensor Networks - WSN, Artificial intelligence, Smart Healthcare, Deep Learning, Wearable Sensors, Remote Patient Monitoring . 83 98 http://jiis.iauh.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-52-1&slc_lang=fa&sid=1 Mahdi Mirzaei مهدی میرزائی mahdimirzaei.ir@gmail.com 1003194753284600239 1003194753284600239 Yes Islamic Azad University دانشگاه آزاد اسلامی mansur esmaeilpour منصور اسماعیل پور 1003194753284600240 1003194753284600240 No Islamic Azad University دانشگاه آزاد اسلامی