IoT Sentinels preparados para emergencias cardiovasculares

Este artículo es parte de nuestra serie exclusiva IEEE Journal Watch en asociación con IEEE Xplore.

Las enfermedades cardíacas y los accidentes cerebrovasculares son las dos principales causas de muerte en el mundo. Y, sin embargo, ambos pueden ser angustiosamente difíciles de detectar, lo que los lleva a su notoria reputación como asesinos silenciosos. El diagnóstico temprano de enfermedades cardíacas, que incluye complicaciones como ataques cardíacos y accidentes cerebrovasculares, salvaría vidas.

Para ayudar con la detección temprana, los investigadores en el Reino Unido están proponiendo una falange de dispositivos IoT, IA y computación en la nube para proporcionar alertas en tiempo real cuando alguien está experimentando una supuesta emergencia cardiovascular.

Muhammed Golec es un Ph.D. estudiante de ciencias de la computación en la Universidad Queen Mary de Londres (QMUL) involucrada en el estudio. "La enfermedad cardíaca es difícil de detectar por medios convencionales", dice, y enfatiza que los diagnósticos a menudo requieren pruebas especializadas, como electrocardiografía y pruebas de talio.

Afortunadamente, una de las especialidades de AI consiste en identificar anomalías en los datos, detectando sutilezas en situaciones que son menos obvias para el ojo humano. Entonces, Golec propone que los dispositivos IoT (incluidos los relojes inteligentes y otros dispositivos portátiles) se pueden usar para monitorear los signos vitales de una persona y luego transmitir esos datos a la nube, donde un algoritmo de IA los analiza. Si la persona presenta una complicación cardiovascular, el sistema envía una alerta automática a su médico y/o al proveedor de servicios de salud más cercano. La plataforma se llama HealthFaaS, una referencia al popular término de computación en la nube "función como servicio" (FaaS).

Golec y sus colegas describen cómo crearon y probaron HealthFaaS en un estudio publicado el 18 de mayo en IEEE Internet of Things Journal. Los investigadores analizaron cinco IA diferentes entrenadas para detectar complicaciones cardíacas, en función de factores como la exactitud, la precisión, el recuerdo y las predicciones clasificadas. Los resultados revelaron que los modelos lograron una precisión en la detección del riesgo de enfermedad cardíaca de entre el 83 y el 92 por ciento.

A continuación, el equipo evaluó qué tan bien funcionaba el modelo mejor clasificado (llamado LightGMB) en una plataforma sin servidor (Google Cloud Functions) en comparación con una plataforma sin servidor (Heroku). Descubrieron que una plataforma sin servidor logra un mayor rendimiento y una latencia más baja que la plataforma sin servidor, especialmente a medida que aumenta la cantidad de usuarios.

Por ejemplo, digamos que 500 personas están usando el sistema al mismo tiempo. Si la cantidad de usuarios aumenta repentinamente a 10,000, las plataformas sin servidor se bloquearán y es posible que no puedan responder. "Pero la plataforma sin servidor puede responder sin colapsar aumentando automáticamente los recursos", dice Golec. "Con HealthFaaS, usamos una plataforma sin servidor porque puede responder a una gran cantidad de usuarios simultáneamente, gracias a su función de escalabilidad dinámica. También ofrece beneficios como una menor complejidad operativa y precios de pago por uso".

Sin embargo, señala, la privacidad y la seguridad aún pueden ser un problema. Para abordar esto, propone agregar métodos de seguridad como blockchain, OAuth 2.0 y Transport Layer Security a HealthFaas.

En el trabajo futuro, Golec dice que le gustaría crear un nuevo marco para garantizar la seguridad y la privacidad en los sistemas de salud inteligentes. También está considerando formas de combinar la IA y la computación sin servidor para hacer que la eficiencia informática sea aún mayor para las aplicaciones de IoT sensibles al tiempo, como el seguimiento instantáneo de pacientes y los vehículos autónomos.

HealthFaaS: sistema de atención médica inteligente basado en IA para pacientes cardíacos que utilizan computación sin servidorwww.youtube.com