Introducere

În cadrul acestui prim articol, vom descrie o serie de aspecte privitoare la considerarea dispozitivelor interconectate (IoT – Internet of Things) în contextul fluxurilor de activități/date din domeniul medical (e-health). Alături de o posibilă clasificare preliminară, abundă diverse întrebări ale căror răspunsuri pot constitui cercetări științifice în arii specializate sau interdisciplinare.

Circumscrise ariei sistemelor distribuite, dispozitivele interconectate inițiază deja numeroase oportunități atât la nivel academic, cât și de natură economică, oferind beneficii din perspective individuale și/sau privind întreaga societate. Pentru a avea succes, aceste sisteme trebuie să fie sigure, să asigure un grad mare de robustețe și utilizabilitate. De asemenea, sistemele IoT necesită un nivel mai mare de calitate și presupun noi complexități – nu neapărat doar de natură computațională –, ceea ce conduce la noi provocări pentru cercetarea teoretică și aplicativă din domeniu.

Punerea problemei

Considerăm o mulțime de resurse (pe care le vom denumi dispozitive) capabile să furnizeze date și, eventual, să realizeze acțiuni pe baza tehnologiilor Internet (Web) standardizate actuale – e.g., transfer de date via un protocol precum HTTP (HyperText Transfer Protocol), adresarea resurselor prin URI (Uniform Resource Identifier), existența unuia sau mai multor formate (de pildă, CSV – Comma Separated Values, JSON – JavaScript Object Notation, XML – Extensible Markup Language) capabil să includă diverse modele/structuri de date.

Axându-ne asupra medicinii computaționale (e-health) ca domeniu particular de aplicabilitate, aceste dispozitive pot fi disponibile în cadrul unei instituții vizând sănătatea (ambulatoriu, clinică, spital, sanatoriu etc.). Ele pun la dispoziție (meta-)date și/sau acțiuni entităților interesate – atât utilizatori umani (e.g., personal specializat ca medic, asistent, infirmier, pacienți, apropiați ai pacienților, personal de conducere, personal tehnic de administrare a echipamentelor, personal din departamentul IT, factori de decizie din alte instituții de nivel superior precum Casa de Asigurări de Sănătate, Minister), cât și software – eventual, având capacități autonome și/sau “inteligente”. Din acest ultim punct de vedere, putem vedea sistemele IoT ca fiind sisteme aliniate problematicii agenților software. De asemenea, pot exista dispozitive la “purtător”, în sensul că sunt deținute (temporar sau nu) de diverse persoane, dar nu fac parte din efectivul instituției medicale.

Deja pot fi trasate anumite subiecte de discuție, încurajând colaborări ce trebuie să răspundă la întrebări precum:

  • Ce meta-date importante, asociate dispozitivelor, pot fi considerate?
  • Mulțimea de persoane apropiate pacienților (rude, prieteni, cunoștințe, colegi etc.) reprezintă graful social al acestora. Putem considera acest graf social un fel de rețea socială specializată, având propriile proprietăți importante în ceea ce privește structura, coeziunea (conexitatea), transferul de informații de încredere etc.?
  • Cum poate fi specificat/modelat comportamentul dispozitivelor autonome? Ce presupune “inteligența” aici?
  • În ce manieră interacționează dispozitivele externe cu cele proprii instituției medicale? Cum pot fi detectate dispozitivele (posibil) “malefice” și care este politica de “adopție” a dispozitivelor externe (i.e. reglementările privind autentificarea și autorizarea)?

sistemele IoT conduc la noi provocări pentru cercetarea din domeniul IT

De la clasificare la aspecte de interes

Prezentăm propria noastră schiță de clasificare (superficială) a dispozitivelor, în funcție de:

  • Acces la date – oferă exclusiv date (surse de date ce pot fi doar consultate – read only):
    • Senzori privitori la diversi parametri biologici: puls, temperatura etc.
    • Senzori vizand mediul inconjurator: ofera date uni-dimensionale (e.g., masoara temperatura, luminozitatea, concentratia unei anumite substante: oxigen, CO2, radiatii, alte noxe) sau multi-dimensionale (componente cromatice, detectie a unei forme geometrice 2D/3D), eventual altele, mai complexe.
    • Senzori vizand buna functionare a unor echipamente medicale (de exemplu, cele din domeniul imagisticii medicale (medical imaging) precum tomograf electronic sau cele pentru intretinerea vietii – e.g., plaman artificial) sau auxiliare (sistemul de iluminare a campului operator, ventilatie si altele).

În acest caz, dintre aspectele de interes menționăm toleranța la defecte (e.g., zgomot (noise) al datelor preluate, imprecizie a măsurării, decalibrare, erori cauzate de factorii umani) și asigurarea consistenței datelor. Suplimentar, trebuie soluționate dificultăți precum eterogenitatea, alinierea sau fuziunea datelor, informațiilor și cunoștințelor (data/knowlege alignment, data/knowledge merging) – a se vedea (Barnaghi et al., 2012). Ce putem exprima în ceea ce privește proveniența datelor (cine, cum, când, de ce le gestionează)?

  • Modificare a datelor (surse de date read/write):
    • Dispozitive care înregistrează semnalele vitale ale pacientului sau monitorizează anumite schimbări ale acestora.
    • Dispozitive capabile să stocheze dosarul medical al pacientului. Aici, întrebările la care trebuie date răspunsuri sunt: Care sunt datele și meta-datele importante (semnificative) – cine definește ce este semnificativ sau nu? Ce probleme specifice de înregistrare (e.g., inclusiv a istoricului medical), stocare (distribuită sau nu), confidențialitate (privacy) și/sau securitate pot fi investigate? Ce putem exprima despre încrederea în datele memorate (trust)?
    • Dispozitive ce înregistrează diverse fluxuri de activități specifice mai ales personalului specializat (triaj, traseul ambulanțelor, diverse planificări: operații, tratamente, gărzi, vizite,…). O parte dintre aceste activități pot fi neprevăzute (i.e. urgențe în caz extrem: accident, calamitate, grevă, atac terorist). Evident, apare necesitatea specificării factorilor de risc și a modului de preîntâmpinare a unor situații de urgență. Suplimentar, trebuie proiectate și implementate modalități de adaptare – de pildă, învățarea din greșeli, corelații între alte cazuri similare existente în alte unități medicale.
  • Transfer al datelor:
    • Sincron vs. asincron – problematicile sunt cele specifice sistemelor bazate pe evenimente (event-based systems). O serie de întrebări importante: Cum răspunde la evenimente un astfel de sistem? Ce putem afirma despre fiabilitate, scalabilitate, operare în cazuri extreme?
    • Discret vs. continuu (de pildă, flux de date – data stream).
    • În timp real sau nu – aici, sistemele IoT pot fi investigate relații cu sistemele de operare in timp-real (RTOS – Real-Time Operating Systems).
  • Realizare de acțiuni (simple sau complexe):
    • Efectuarea de activități simple – exemple: ridicarea unei bariere pentru a permite accesul rapid al unei ambulanțe, orientarea unui Webcam spre o zonă de interes, ajustarea orientării patului unui pacient atunci când i se accelerează pulsul, coborarea jaluzelelor pentru cei cu probleme de sensibilitate optică. Desigur, și aici sunt necesare răspunsuri la întrebări precum: Am putea echivala acțiunile cu procese/fire de execuție (care e modelul de calcul adecvat)? Putem privi astfel de dispozitive ca fiind servicii Web? Cum putem fi siguri că dispozitivul execută ceea ce pretinde că realizează (reliability)?
    • Efectuarea de activități complexe – exemplificări: reglarea optimă a tuturor dispozitivelor și echipamentelor dintr-o sală de operație în cazul unui transplant de organe, coordonarea activităților de evacuare eficientă a pacienților imobilizați în cazul unui incendiu sau atac terorist, preluarea tuturor datelor importante din dosarul medical și via senzori locali prezenți în ambulanță în cazul unui pacient care a pierdut un volum semnificativ de sânge și trebuie operat de urgență. Printre aspectele de interes se poate identifica specificarea la nivel formal sau computațional a acestor activități complexe (de exemplu, pentru a realiza orchestrarea acțiunilor) și definirea contextului execuției (i.e. pentru a facilita autonomia ori auto-adaptarea).

Pentru mai multe detalii, a se studia (Henschke, 2015), (Eckard, 2016) și (Guinard & Trifa, 2016).

O parte dintre problematicile menționate mai sus le-am explorat de-a lungul anilor, diverse rezultate fiind disponibile în lucrările (Alboaie, Buraga & Felea, 2008), (Buraga, 2008) și (Cioca, Buraga & Cioranu, 2012).

Concluzii

Dispozitivele interconectate reprezintă un domeniu informatic cu o dezvoltare efervescentă. În articolul de față am prezentat câteva dintre cele mai interesante direcții de studiu și posibile invitații la analize, modelări conceptuale și experimente software în ceea ce privește sistemele IoT dintr-o perspectivă pragmatică.

A doua parte a acestui articol va descrie diverse scenarii de utilizare practică a dispozitivelor interconectate în e-health ca puncte de plecare pentru investigații și colaborări viitoare.

Referințe bibliografice

Alboaie, L., Buraga, S. C., & Felea, V., “TELEMON–an SOA-based e-health system. Designing the main architectural components”. Proceedings of the 9th International Conference on Development and Application Systems–DAS, 2008.

Barnaghi, P., Wang, W., Henson, C., & Taylor, K., “Semantics for the Internet of Things: early progress and back to the future”. International Journal on Semantic Web and Information Systems (IJSWIS), 8(1), 2012.

Buraga, Sabin C. “Semantic Web-based Knowledge Management in Distributed Systems.” Complexity and Intelligence of the Artificial and Natural Complex Systems, Medical Applications of the Complex Systems, Biomedical Computing, 2008. CANS’08. First International Conference on. IEEE, 2008.

Cioca, M., Buraga, S., Cioranu, C., “Disaster prevention integrated into commonly used Web rendered systems with GIS capabilities”, International Journal of Computers Communications & Control 7:5, 2012.

Eckard, D., Design for Humanity, 2016 – http://designforhumanity.danieleckler.com/

Guinard, D., Trifa, V., Building the Web of Things, Manning, 2016 – http://webofthings.org/book/

Henschke, C. et al., “Taxonomy of Medical Devices in the Logic of Health Technology Assessment”, International Journal of Technology Assessment in Health Care, 31:5, Cambridge University Press, 2015.

LASĂ UN RĂSPUNS

Vă rugăm să introduceți comentariul dvs!
Vă rugăm să introduceți numele aici