Архитектура и принципы маршрутизации данных мониторинга состояния пациентов в системе медицинского интернета вещей на основе машинного обучения
Автор: Аль Насрави Ф.Х.А., Томашевский Ю.Б.
Журнал: Международный журнал гуманитарных и естественных наук @intjournal
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 12-3 (99), 2024 года.
Бесплатный доступ
Устройства IoT в системах телемедицины формируют гигантские потоки данных, при этом интенсивность сообщений, представляет собой нестационарный поток, характеризуемый периодами пиковых нагрузок и периодами низкой интенсивности сообщений. Обработка таких потоков, даже с учетом принципов буферизации и перераспределения потоков обуславливает задержки предоставления телемедицинских услуг конечным пользователям в облачной среде IoT, что неприемлемо для критических медицинских приложений. В статье рассмотрены особенности и ограничения существующих систем сбора и предобработки телемедицинских данных в условиях роста числа абонентов. Предложено использовать процедуры нечеткой кластеризации идентификаторов пакетов сообщений, функционирующие на уровне промежуточных вычислений Fog-узлов, тем самым снизить задержки с минут до миллисекунд.
Медицинский «интернет вещей», маршрутизация, fog-уровень, «облачные» вычисления, нечеткая кластеризация
Короткий адрес: https://sciup.org/170208582
IDR: 170208582 | DOI: 10.24412/2500-1000-2024-12-3-37-41
Architecture and principles of routing patient monitoring data in the medical internet of things system based on machine learning
IoT devices in telemedicine systems generate huge data flows, while the message intensity is a non-stationary flow characterized by periods of peak loads and periods of low message intensity. Processing such flows, even taking into account the principles of buffering and redistribution of flows, causes delays in the provision of telemedicine services to end users in the IoT cloud environment, which is unacceptable for critical medical applications. The article discusses the features and limitations of existing systems for collecting and pre-processing telemedicine data in the context of an increasing number of subscribers. It is proposed to use fuzzy clustering procedures for message packet identifiers operating at the level of intermediate calculations of Fog nodes, thereby reducing delays from minutes to milliseconds.
Список литературы Архитектура и принципы маршрутизации данных мониторинга состояния пациентов в системе медицинского интернета вещей на основе машинного обучения
- Telehealth and remote patient monitoring. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://telehealth.hhs.gov/providers/preparing-patients-for-telehealth/telehealth-and- remote-patient-monitoring [Accessed 11 Dec. 2024].
- Unveiling the Future of Telemedicine: 2023 Trends. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.patsnap.com/resources/blog/unveiling-the-future-of-telemedicine-2023-trends/[Accessed 11 Dec. 2024].
- Oluwatosin Jegede. Telemedicine: how remote care is transforming healthcare. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.worldexcellence.com/telemedicine-how-remote-care-is-transforming-healthcare/[Accessed 11 Dec. 2024].
- Martin T, Jovanov E, Raskovic D. Issues in wearable computing for medical monitoring applications: a case study of a wearable ECG monitoring device; Proceedings of the 4th International Symposium on Wearable Computers (2000 Oct 16-17). - Atlanta, GA. - Pp. 43-49.
- Jovanov E, Gelabert P, Wheelock B, Adhami R, Smith P. Real time portable heart monitoring using low power DSP; Proceedings of International Conference on Signal Processing Applications and Technology (ICSPAT) (2000 Oct 16-19). - Dallas, TX. - Pp. 16-19.
- Cisco Delivers Vision of Fog Computing to Accelerate Value from Billions of Connected Devices. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://newsroom.cisco.com/c/r/newsroom/en/us/a/y2014/m01/cisco-delivers-vision-of-fog-computing-to-accelerate-value-from-billions-of-connected-devices.html [Accessed 11 Dec. 2024].
