АНАЛИЗ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ В СФЕРЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются подходы к интеграции Интернета вещей (IoT) в сферу здравоохранения, формирующие Интернет медицинских вещей (IoMT). Описана архитектура IoMT, состоящая из трех уровней: физического, пограничных вычислений и облака. Кроме того, в статье рассматриваются актуальные вопросы применения IoMT в удаленном мониторинге пациентов, который позволяет сократить расходы на здравоохранение за счет уменьшения количества посещений клиник. Рассматриваются различные системы, в том числе использующие машинное обучение. Ожидается, что в будущем IoMT будет развиваться благодаря инновациям в области носимых технологий, искусственного интеллекта и сетей 5G.

Ключевые слова: интернет вещей, интернет медицинских вещей, физический уровень, уровень пограничных вычислений, облачный уровень, удалённый мониторинг.

Введение

Интенсификация исследований и разработок в области беспроводных сетей в сочетании с достижениями в сфере энергоэффективных электронных устройств и увеличением вычислительных мощностей образуется благоприятная среда для инноваций в области Интернета вещей (IoT) – сети физических объектов, которые содержат встроенные технологии для взаимодействия с внешней средой и с другими подобными объектами или восприятия их сигналов.

Здоровье – важнейший аспект социального благополучия человека. В связи с ухудшением эпидемиологической ситуации, и повышением в развитых странах доли населения пожилого возраста здравоохранение фокусируется на автоматизации и повышении качества услуг с помощью информационных технологий, в частности IoT.

В настоящее время Интернет вещей тесно интегрируется с сектором здравоохранения, образуя Интернет медицинских вещей (IoMT). IoMT следует рассматривать как специализированную инфраструктуру, используемую в здравоохранении и включающую в себя облачные сервисы, беспроводные или проводные сети, медицинские устройства, приложения и системы, которые собирают, обрабатывают и передают медицинские данные через Интернет.

Архитектура Интернета медицинских вещей

Архитектура IoMT в общем случае представляет собой трёхуровневую структуру: физический уровень, уровень пограничных вычислений и уровень облачных вычислений [4].

1. Физический уровень, также известный как уровень восприятия, устройств или предметов, включает в себя различные физические и виртуальные проводные и беспроводные устройства и датчики, используемые в здравоохранении. Эти устройства отслеживают жизненные показатели и активность пациентов в режиме реального времени и могут быть классифицированы по типу и сфере применения. Среди них есть как медицинские, так и немедицинские устройства, многие из которых представляют собой небольшие компьютеры, оснащенные вычислительными блоками, коммуникациями и локальной памятью.

Эти устройства работают под управлением легких операционных систем. Они используют различные протоколы и технологии связи, самыми популярными из которых являются Wi-Fi, BLE, Zigbee, LTE и 4G/5G для передачи собранных данных на уровень пограничных вычислений. Выбор технологии связи зависит от приложения, объема данных, радиуса действия, скорости передачи данных и требований к энергопотреблению.

2. Уровень пограничных вычислений – это мощная структура, соединяющее устройства физического уровня с облаком. Его основная задача – выполнять задачи обработки данных ближе к источникам данных, обеспечивая принятие решений в режиме реального времени, очистку, фильтрацию и обобщение данных. Это позволяет снизить трафик, затраты и требования к пропускной способности, обеспечивая при этом безопасные и надежные каналы связи между физическим и облачным уровнями.

Основываясь на задаче данного уровня можно выявить его основные функции, представленные на рисунке 1.

Рисунок 1. Функционал уровня пограничных вычислений

1. Обработка данных, в частности обработка событий, извлечение признаков и машинное обучение.

2. Управление данными, включающее в себя очистку, фильтрацию и обобщение перед отправкой в облако.

3. Коммуникационный мост, поддерживающий различные коммуникационные технологии и протоколы для безопасной и надёжной связи между устройствами и уровнем облачных вычислений.

4. Услуги по обнаружению, регистрации, управлению, настройке и контролю устройств и датчиков.

3. Облачный уровень – верхний уровень эталонной архитектуры. Облако может быть публичным, частным, общественным, то есть расширенным вариантом частного, которым пользуется не одна компания, а совокупность предприятий, разделяющих одинаковые интересы, или гибридным, при этом частные и общественные облака являются основным направлением в здравоохранении из-за конфиденциальности данных. Облако получает обработанные данные от уровня пограничных вычислений для долгосрочного хранения, обработки, анализа и принятия решений. Основной функционал облачного уровня можно видеть на рисунке 2.

Рисунок 2. Функционал облачного уровня

1. Прием данных различных форматов от медицинских и немедицинских устройств и датчиков.

2. Предоставление базы данных для долгосрочного хранения структурированных и неструктурированных данных.

3. Предложение движков для обработки, кэширования, визуализации и моделирования данных.

4. Размещение сервисов и приложений (хостинг).

Использование в целях удалённого мониторинга пациентов

Устройства IoMT обеспечивают удаленный мониторинг состояния пациентов, позволяя врачам и медсестрам постоянно отслеживать такие жизненно важные показатели, как артериальное давление, уровень глюкозы и пульс в режиме реального времени. Это снижает необходимость частых посещений больницы и позволяет своевременно реагировать на изменения в состоянии пациента, что ведет к снижению расходов на здравоохранение за счет уменьшения количества посещений клиник [5].

Примером такой технологии является система удаленного мониторинга Medtronic для пациентов с сердечной недостаточностью. [7].

Были предложены различные системы для мониторинга жизненно важных показателей (пульс, температура, ЭКГ, кровяное давление) с помощью датчиков и передачи данных на серверы или в приложения, такие как ThingSpeak или Blynk [8]. Некоторые системы включают функции экстренного оповещения, используя GPS для передачи данных о местонахождении пациента родственникам и врачам по электронной почте [9]. Проблема безопасности может решаться по-разному. Один способ предусматривает, что и врач, и пациент получают уникальный IP-адрес для доступа к порталу диагностических тестов и управления в режиме реального времени. Портал позволяет врачу запрашивать видеоизображение пациента в реальном времени или просматривать измеренные жизненно важные параметры. При вводе IP-адреса появляется страница безопасного входа в систему. Обе стороны используют назначенные логины и пароли для доступа к порталу. [2]. Также могут использоваться RFID-метки для аутентификации пользователей [10]. Смартфоны и носимые устройства (например, Apple Watch) используются для сбора и передачи жизненно важных показателей, причем некоторые системы специально разработаны для пациентов с риском остановки сердца [6]. Данные часто отправляются на онлайн-серверы (например, MYSQL) для хранения и доступа.

В результате сбора данных во время мониторинга жизненно важных показателей возможен прогноз и предотвращение заболевания с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта. Несмотря на трудности исследования, существует множество решений. Примерами таких решений могут служить:

1. Система прогнозирования с использованием SVM-классификатора для мониторинга частоты сердечных сокращений, температуры тела, ЭКГ и кислорода в крови, достигающая 95 % точности [1].

2. Безопасная система мониторинга здоровья с использованием Raspberry Pi, SVM для классификации и алгоритм разделения секретов Шамира для шифрования данных. Включает веб-приложение для общения врача с пациентом [3].

Эти системы собирают физиологические параметры, применяют машинное обучение для прогнозирования и уделяют приоритетное внимание безопасности данных.

Заключение

В заключении следует сказать, что Интернет медицинских вещей (IoMT) представляет собой фактор, способной изменить здравоохранение. Уже на данный момент IoMT предлагает более тщательный мониторинг пациентов, точную диагностику и персонализированные планы лечения. С развитием коммуникационных технологий, технологий анализа данных в реальном времени, в частности предсказательной аналитики, предоставляются новые возможности для улучшения состояния пациентов и оптимизации работы медицинских учреждений.

Однако внедрение IoMT также влечет за собой проблемы безопасности данных, конфиденциальности и необходимости создания надежных отказоустойчивых систем. Полноценная реализация потенциала IoMT во многом зависит от решения этих проблем.

В будущем IoMT будет продвигаться благодаря инновациям в носимых технологиях, искусственном интеллекте и сетях 5G. Совместное усилие медицинских работников, политиков и разработчиков технологий может включить IoMT в экосистему здравоохранения, что приведет к улучшению общего состояния здоровья населения.

Список литературы:

1. Athira A., Devika T. D., Varsha K. R. Design and Development of IOT Based MultiParameter Patient Monitoring System / S. S. Bose S. // 2020 6th International Conference on Advanced Computing and Communication Systems (ICACCS) — 2020. — P.862 — 866.
2. Divakaran S., Manukonda L., Sravya N. IOT clinic-Internet based patient monitoring and diagnosis system / M. M. Morais, P. Janani // 2017 IEEE International Conference on Power, Control, Signals and Instrumentation Engineering — 2017. — P.2858 — 2862.

4. Kamble A., Bhutad S. IOT based Patient Health Monitoring System with Nested Cloud Security // 2018 4th International Conference on Computing Communication and Automation (ICCCA) — 2018. — P.1 — 5.
5. Khaled A. Internet of Medical Things (IoMT): Overview, Taxonomies, and Classifications // Journal of Computer and Communications — 2022. Vol.10 № 8. — P.64 — 89.
6. McGee M.J., Ray M., Brienesse S.C. Remote monitoring in patients with heart failure with cardiac implantable electronic devices: a systematic review and meta-analysis / Sritharan S., Boyle A.J., Jackson N., Leitch J.W., Sverdlov A.L. // Open Heart — 2022. URL: https://openheart.bmj.com/content/9/2/e002096 (дата обращения: 18.10.24).
7. Midhundas C., Antony G., Francis S. Patient Monitoring System Using Raspberry PI // International Journal of Science and Research (IJSR) — 2017. Vol.6 № 3 — P.687 — 689.
8. Remote monitoring for implanted heart devices [Электронный ресурс]. – URL: https://www.medtronic.com/en-us/l/patients/treatments-therapies/remote-monitoring.html (дата обращения: 18.10.24).
9. Ruman M. R., Barua A., Rahman W. IoT Based Emergency Health Monitoring System / K. R. Jahan, M. Jamil Roni, M. F. Rahman // 2020 International Conference on Industry 4.0 Technology (I4Tech) — 2020. — P.159 — 162.
10. Taştan M. IoT Based Wearable Smart Health Monitoring System // Celal Bayar University Journal of Science — 2018. Vol.14 № 3. — P.343 — 350.
11. Wan J., Al-awlaqi A. A. H. M., Li M. Wearable IoT enabled real-time health monitoring system / M. O’Grady, X. Gu, J. Wang, N. Cao // EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking — 2018.