Intelligent support system for e-Health

• Autorzy: Globa L. , Ishchenko I. , Zakharchuk A.

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2016.12.60

Warianty tytułu

PL

Inteligentny system wsparcia dla portalu e-zdrowie

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

e-Health is the activity with the usage of electronic information resources in the health sector and it ensures rapid access of medical professionals and patients to them. This paper presents an approach to the e-Health monitoring system development based on the IoT technologies. For such kind of system designing the Hub IoT technology and mathematical apparatus of fuzzy logic are suggested. The paper deals with the analysis of existing technologies IoT, discovered the using cloud services advantages for data processing and storage in the IoT systems (in particular IoT Hub). To improve the cloud service efficiency for data transmission and processing the approach to preprocessing data in e-Health monitoring system is proposed. This approach takes into account the software and hardware infrastructure as the common influence factor. For understanding the specificity of medical data it is proposed to use the mathematical methods based on fuzzy logic for data processing.

PL

E-zdrowie jest działalnością wykorzystującą źródła informacji elektronicznych w sektorze zdrowia i zapewniającą do nich szybki dostęp specjalistom medycyny i pacjentom. W artykule zaprezentowano podejście do rozwoju systemu monitorowania portalu e-zdrowie oparte na technologiach loT. Do projektowania tego rodzaju systemu zaleca się stosowanie technologii loT i aparatu matematycznego logiki rozmytej. W artykule przedstawiono analizę istniejących technologii loT i stwierdzono korzyści w stosowaniu systemów serwisów chmurowych przy przetwarzaniu danych i magazynowaniu w systemach loT ( w szczególności loT Hub). W celu usprawnienia wydajności serwisów chmurowych w transmisji danych zaproponowano system monitorowania przygotowywania danych w portalu e-zdrowie. Takie podejście uwzględnia oprogramowanie i sprzęt infrastruktury jako wspólny czynnika wpływu. Aby zrozumieć specyfikę danych medycznych, do przetwarzania danych zaproponowano użycie metod matematycznych opartych na logice rozmytej.

Słowa kluczowe

EN

Internet of things; e-health system; IoT Hub; fuzzy logic; fuzzy knowledge bases; computerized diagnostics system

PL

Internet rzeczy; system e-zdrowie; loT Hub; logika rozmyta; baza wiedzy rozmytej; skomputeryzowany system diagnostyczny

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2016
• Tom: R. 92, nr 12
• Strony: 233--236
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Globa L.

• National Technical University of Ukraine «Kyiv Polytechnic Institute, Peremogy Ave. 37, 03056 Kyiv, Ukraine

autor

Ishchenko I.

• National Technical University of Ukraine «Kyiv Polytechnic Institute, Peremogy Ave. 37, 03056 Kyiv, Ukraine

autor

Zakharchuk A.

• National Technical University of Ukraine «Kyiv Polytechnic Institute, Peremogy Ave. 37, 03056 Kyiv, Ukraine

Bibliografia

• [1] R.S.H. Istepanian, E. Jovanov, Y.T. Zhang, Guest Editorial Introduction to the Special Section on M-Health: Beyond Seamless Mobility and Global Wireless Health-Care Connectivitys, IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine., Dec. 2004, 8(4): 405 - 414.
• [2] D. Raskovic, T. Martin, E. Jovanov Medical Monitoring Applications for Wearable Computing, The Computer Journal.,July 2004, 47(4): 495-504.
• [3] National Alliance for Caregiving and American Association of Retired Persons, Family Caregiving in the United States, 1997
• [4] B.G. Steele, B. Belza, K. Cain, C. Warms, J. Coppersmith, J. Howard Bodies in motion: Monitoring daily activity and exercise with motion sensors in people with chronic pulmonary disease, Journal of Rehabilitation Research & Development., Sep/Oct 2003, Supplement 2, 40(5): 45 – 58.
• [4] B.G. Steele, B. Belza, K. Cain, C. Warms, J. Coppersmith, J. Howard Bodies in motion: Monitoring daily activity and exercise with motion sensors in people with chronic pulmonary disease, Journal of Rehabilitation Research & Development., Sep/Oct 2003, Supplement 2, 40(5): 45 – 58.
• [5] E. Jovanov, A. Milenković, C. Otto, P. De Groen, B. Johnson, S. Warren, and G. A WBAN System for Ambulatory Monitoring of Physical Activity and Health Status: Applications and Challenges,in this Proceedings.
• [6] Hodashinsky I.A. Identification of fuzzy systems: methods and algorithms. – Tomsk Analysis and synthesis control system 2009. – Vol. 4. – P. 15-23
• [7] Sugeno M., Yasukawa T. A fuzzy-logic-based approach to qualitative modeling IEEE Trans. on Fuzzy Systems– 1993. – Vol. 1. – P. 7– 31
• [8] Espinosa J., Vandewalle J., Wertz V. Fuzzy logic, identification and predictive control. London: Springer-Verlag, 2005. – 263 p.