현재 의료 산업 의 기술 은 개별 환자 에 대한 생리 적 정보 를 수집 하 는 효율 적 인 방법 을 제공 하 는 데 핵심 적 인 역할 을 한다 . 또한 스마트폰 과 웨어 러블 센서 를 활용 하 여 환자 데이터 를 수집 함 으로써 효율 적 인 의료 모니터링 을 할 수 있 다 . 사람 들 은 또한 특정 약물 에 대한 감정 과 의견 을 공유 하 기 위해 소셜 네트 워킹 을 사용 하 는데 , 이것 은 정서 적 장애 를 관찰 하 고 약물 부작용 을 예측 하 는 데 유용 하 다 . 그러나 지속 적 인 환자 모니터링 은 대량 의 의료 데이터 를 생성 하 며 , 소셜 네트 워킹 사이트 의 사용 자 가 생성 한 의료 데이터 는 대량 제공 되 고 구조 화 되 지 않 으며 , 예기 치 않 은 것 일 수 있 다 . 따라서 현재 의 추세 는 스마트폰 , 웨어 러블 센서 , 의료 기록 , 소셜 네트워크 ( 다시 말 해 , 빅 데이터 ) 등 다양 한 출처 에서 추출 한 방대 한 양 의 의료 데이터 를 처리 할 수 있 는 고급 접근 법 이 필요 하 다 . 현재 의 의료 모니터링 시스템 은 기기 및 소셜 네트 워킹 데이터 에서 중요 한 정보 를 추출 하 는 데 효율 적 이 지 않 으며 , 효과 적 으로 분석 하 는 데 어려움 을 겪 고 있 다 . 또한 , 기존 의 기계 학습 기법 은 비 정상 적 인 예측 을 위해 추출 된 의료 데이터 를 다루 고 처리 할 수 없 다 . 따라서 , 의료 데이터 를 정밀 하 게 저장 및 분석 하 고 분류 정확도 를 개선 하 기 위해 클라우드 환경 및 빅 데이터 분석 엔진 을 기반 으로 하 는 새로운 헬스 케어 모니터링 아키텍처 를 제안 한다 .