Introduction. Public health in urban areas is of paramount importance, particularly in the context of smart cities where technology plays a vital role. The integration of sophisticated infrastructure and data-driven systems in smart cities has the potential to significantly enhance public health outcomes. This improvement hinges on optimizing various factors, especially in the realms of hygiene standards and pollution monitoring. The ability to adhere to stringent hygiene procedures and closely monitor pollutants is essential for mitigating health risks in densely populated urban environments. As metropolitan areas become increasingly complex, there is a pressing need to prioritize the optimization of these processes.
Materials and Methods. To address the challenges associated with public health optimization in smart cities, this study introduces Optimized Public Wellness using Machine Learning (OPWML). OPWML employs advanced machine learning techniques to augment hygiene protocols and pollution surveillance in smart urban areas. The proposed approach incorporates real-time validation, enhanced data-collecting efficiency, intelligent intervention impact, and increased throughput. The methodology aims to streamline processes and overcome the limitations of current approaches, providing more precise and prompt outcomes.
Results. Simulation findings demonstrate the superior performance of OPWML compared to other methods. The average estimate accuracy achieved by OPWML is 86.76%, showcasing its efficacy in delivering accurate results. Real-time validation latency is notably low at 12.99 ms, indicating the system’s responsiveness. With a data collection efficiency of 22.96 GB/hour, OPWML demonstrates its ability to efficiently gather relevant data. The smart intervention impact of 33.20% underscores the system’s effectiveness in implementing intelligent interventions. Additionally, the throughput of 314.67 kbps signifies the high processing capacity of OPWML.
Limitations. While OPWML exhibits promising results, it is essential to acknowledge certain limitations in this study. The simulation-based nature of the findings may not fully capture real-world complexities. Additionally, the generalizability of the results to diverse urban contexts requires further investigation. Limitations such as data privacy concerns and potential technological barriers should also be considered when implementing OPWML in practical settings.
Conclusion. In conclusion, Optimized Public Wellness using Machine Learning (OPWML) emerges as a powerful tool for transforming public health processes in smart cities. The study highlights OPWML’s capacity to significantly enhance hygiene protocols and pollution surveillance, ensuring a healthier and environmentally sustainable urban setting. While acknowledging certain study limitations, the overall outcomes emphasize the potential of OPWML in revolutionizing public health practices and contributing to the well-being of urban populations in the era of smart cities.
Compliance with ethical standards. The study does not require an opinion from a biomedical ethics committee or other documents.
Acknowledgment. There is no financial support for the article
Conflict of interest. There is no conflict of interest.
Received: December 15, 2023 / Revised: February 02, 2024 / Accepted: March 11, 2024 / Published: April 10, 2024
Введение. Общественное здоровье на территории городов имеет особенное значение, особенно в контексте умных городов, где технология играет жизненно важную роль. Интегрирование модернизированной инфраструктуры и систем обработки данных в умных городах обладает потенциалом для заметного улучшения общественного здоровья. Такое улучшение зависит от оптимизации многих факторов, особенно в базах данных гигиенических стандартов и мониторинга загрязнений. Способность придерживаться строгого соблюдения гигиенических процедур и тщательного мониторинга загрязняющих агентов необходима для устранения экологических рисков для здоровья в городах с высокой плотностью населения. Поскольку территории крупных городов становятся всё более комплексными, существует нарастающая необходимость в приоритете оптимизации этих процессов.
Материалы и методы. Для решения проблем, связанных с оптимизацией общественного здоровья в умных городах, в этом исследовании предлагается Оптимизированное общественное здоровье, использующее машинное обучение (ООЗМО). ООЗМО реализует модернизированные методы машинного обучения для усовершенствования гигиенических протоколов и контроля загрязнений на территориях умных городов. Предложенный подход включает оценку в реальном времени, повышение эффективности сбора данных, влияние интеллектуальных интервенций и увеличение пропускной способности. Методология нацелена на процессы оптимизации и преодоление ограничений применяемых подходов для получения более точных и быстрых результатов.
Результаты. Данные моделирования подтверждают превосходство применения ООЗМО в сравнении с другими методами. Точность средней оценки, достигаемая с ООЗМО, составляет 86,76%, демонстрируя её эффективность в получении точных результатов. Задержка валидации в реальном времени довольно низкая при 12,99 мс, что указывает на отзывчивость системы. При эффективности сбора данных с трафиком 22,96 Гб/ч OОЗМО демонстрирует способность к довольно эффективному сбору релевантных данных. Влияние умных интервенций в 33,2% подчёркивает эффективность системы во внедрении интеллектуальных интервенций. Кроме того, пропускная способность 314,67 кбс указывает на высокую производительность ООЗМО.
Ограничения. В то время как ООЗМО показывает обнадёживающие результаты, необходимо принять к сведению определённые ограничения в этом исследовании. Основанная на моделировании оценка этих данных не может в полной мере учесть все проблемы в окружающем мире. Кроме того, обобщение результатов для диверсификации городских проблем требует дальнейших исследований. Такие ограничения, как проблемы персональных данных и потенциальные технологические барьеры, также следует рассматривать при внедрении ООЗМО в практических ситуациях.
Заключение. В заключение Оптимизированное Общественное Здоровье с помощью Машинного обучения (ООЗМО) представляется как мощный инструмент трансформирования процессов общественного здоровья в умных городах. Исследование освещает возможности ООЗМО для значительного усовершенствования гигиенических протоколов и контроля загрязнений, обеспечивая более здоровую и экологически стабильную среду на городских территориях. Принимая во внимание определённые ограничения данного исследования, следует признать, что окончательные результаты подчёркивают потенциал ООЗМО в революционном преобразовании практик общественного здоровья и вкладе в благополучие городского населения в эпоху умных городов.
Соблюдение этических стандартов. Исследование не требует заключения комитета биомедицинкой этики или других документов.
Конфликт интересов. Автор декларирует отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.
Финансирование. Исследование не имело финансовой поддержки.
Поступила: 15.12.2023 / Поступила после переработки: 02.02.2024 / Принята к печати: 11.03. 2024 / Опубликована: 10.04.2024