心臓の緊急事態に備えた IoT 監視員

この記事は、IEEE Xplore と提携した独占的な IEEE Journal Watch シリーズの一部です。

心臓病と脳卒中は、世界の 2 つの主な死因です。 しかし、どちらも検出するのが非常に難しく、サイレントキラーとしての悪名高い評判につながっています。 心臓発作や脳卒中などの合併症を含む心臓病を早期に診断できれば、命が救われます。

早期発見を支援するために、英国の研究者らは、心血管系の緊急事態が疑われる場合にリアルタイムで警告を発する、IoT デバイス、AI、クラウド コンピューティングのファランクスを提案しています。

ムハンマド・ゴレックは博士号を取得しています。 研究に参加したロンドンのクイーンメアリー大学 (QMUL) のコンピューターサイエンスの学生。 「心臓病は従来の手段では検出するのが難しい」と彼は言い、診断には心電図検査やタリウム検査などの特殊な検査が必要な場合が多いと強調する。

幸いなことに、AI の専門分野の 1 つは、データの異常を特定し、人間の目にはわかりにくい状況の微妙な点を検出することです。 そこでGolec氏は、IoTデバイス（スマートウォッチやその他のウェアラブルデバイスを含む）を使用して人のバイタルサインを監視し、そのデータをクラウドに送信し、そこでAIアルゴリズムが分析できるようにすることを提案している。 その人が心血管系の合併症を経験した場合、システムは医師や最寄りの医療サービス提供者に自動アラートを送信します。 このプラットフォームは HealthFaaS と呼ばれます。これは、一般的なクラウド コンピューティング用語「Function as a Service」(FaaS) への言及です。

Golec 氏と彼の同僚は、5 月 18 日に IEEE Internet of Things Journal に掲載された研究で、HealthFaaS をどのように作成してテストしたかについて説明しています。 研究者らは、精度、精度、再現率、ランク付けされた予測などの要素に基づいて、心臓合併症を検出するように訓練された 5 つの異なる AI を分析しました。 その結果、モデルが心臓病のリスク検出において 83 ～ 92 パーセントの精度を達成したことが明らかになりました。

次にチームは、最上位モデル (LightGMB と呼ばれる) がサーバーレス プラットフォーム (Google Cloud Functions) 上で非サーバーレス プラットフォーム (Heraku) と比較してどの程度うまく機能するかを評価しました。 彼らは、サーバーレス プラットフォームが、特にユーザー数が増加した場合に、非サーバーレス プラットフォームよりも優れたスループットと低い遅延を実現することを発見しました。

たとえば、500 人が同時にシステムを使用しているとします。 ユーザー数が突然 10,000 人に増加した場合、サーバーレス以外のプラットフォームはクラッシュし、応答できなくなる可能性があります。 「しかし、サーバーレス プラットフォームはリソースを自動的に増やすことで、クラッシュすることなく対応できます」と Golec 氏は言います。 「HealthFaaS では、動的スケーラビリティ機能のおかげで多数のユーザーに同時に対応できるため、サーバーレス プラットフォームを使用しました。また、運用の複雑さが軽減され、従量課金制の価格設定などの利点もあります。」

ただし、プライバシーとセキュリティが依然として問題になる可能性があると彼は指摘します。 これに対処するために、ブロックチェーン、OAuth 2.0、トランスポート層セキュリティなどのセキュリティ手法を HealthFaas に追加することを提案しています。

将来の取り組みとして、ゴレック氏は、スマート医療システムのセキュリティとプライバシーを確​​保するための新しいフレームワークを作成したいと述べています。 また、AI とサーバーレス コンピューティングを組み合わせて、患者の即時フォローアップや自動運転車など、時間に敏感な IoT アプリケーションのコンピューティング効率をさらに高める方法も検討しています。

HealthFaaS: サーバーレス コンピューティングを使用した心臓患者向けの AI ベースのスマート ヘルスケア システムwww.youtube.com