在医疗领域，无人机的应用正逐步扩展至偏远地区或交通不便的医疗站点，以实现冠心病等心脏疾病的快速远程监测，在利用无人机进行此类任务时，一个关键的专业问题浮现：如何在复杂地形和不稳定的气候条件下，确保无人机携带的医疗级传感器能够精准定位患者，并稳定传输高质量的生理数据？
冠心病的早期诊断依赖于心电图（ECG）等关键数据的准确采集，这要求无人机搭载的ECG传感器不仅需具备高灵敏度和抗干扰能力，还需在飞行过程中保持与患者的稳定接触，为此，可采用先进的惯性导航系统和GPS辅助定位技术，结合机器学习算法优化飞行路径规划，确保无人机能在最佳位置悬停，减少因气流扰动导致的位置偏移。
数据传输的稳定性和安全性同样重要，为克服偏远地区信号弱的问题，可采用低功耗广域网（LPWAN）技术或卫星通信作为备份，确保数据即使在弱信号环境下也能实时、安全地传输至远程医疗中心。
无人机在冠心病远程监测中的精准定位与数据传输挑战，需通过技术创新与多学科融合来克服，以实现更高效、更精准的医疗服务。
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无人机在冠心病远程监测中，精准定位与高效数据传输面临技术与应用双重挑战。
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