Sentinelle IoT pronte per le emergenze cardio

Questo articolo fa parte della nostra esclusiva serie IEEE Journal Watch in collaborazione con IEEE Xplore.

Le malattie cardiache e l’ictus sono le due principali cause di morte nel mondo. Eppure entrambi possono essere estremamente difficili da individuare, il che porta alla loro famigerata reputazione di assassini silenziosi. La diagnosi precoce delle malattie cardiache, che comprende complicazioni come infarti e ictus, salverebbe vite umane.

Per facilitare la diagnosi precoce, i ricercatori del Regno Unito stanno proponendo una serie di dispositivi IoT, intelligenza artificiale e cloud computing per fornire avvisi in tempo reale quando qualcuno sta vivendo una sospetta emergenza cardiovascolare.

Muhammed Golec è un dottorato di ricerca. studente di informatica presso la Queen Mary University of London (QMUL) coinvolto nello studio. "Le malattie cardiache sono difficili da rilevare con i mezzi convenzionali", afferma, sottolineando che le diagnosi spesso richiedono test specializzati, come l'elettrocardiografia e i test al tallio.

Fortunatamente, una delle specialità dell'intelligenza artificiale consiste nell'identificare le anomalie nei dati, rilevando le sottigliezze in situazioni meno evidenti all'occhio umano. Golec propone quindi che i dispositivi IoT (inclusi smartwatch e altri dispositivi indossabili) possano essere utilizzati per monitorare i segni vitali di una persona e quindi trasmettere tali dati al cloud, dove un algoritmo AI li analizza. Se la persona presenta una complicanza cardiovascolare, il sistema invia un avviso automatico al suo medico e/o al fornitore di servizi sanitari più vicino. La piattaforma si chiama HealthFaaS, un riferimento al popolare termine di cloud computing "funzione come servizio" (FaaS).

Golec e i suoi colleghi descrivono come hanno creato e testato HealthFaaS in uno studio pubblicato il 18 maggio sull’IEEE Internet of Things Journal. I ricercatori hanno analizzato cinque diverse IA addestrate a rilevare complicazioni cardiache, sulla base di fattori quali accuratezza, precisione, richiamo e previsioni classificate. I risultati hanno rivelato che i modelli hanno raggiunto una precisione nel rilevamento del rischio di malattie cardiache compresa tra l’83 e il 92%.

Successivamente, il team ha valutato il funzionamento del modello di punta (chiamato LightGMB) su una piattaforma serverless (Google Cloud Functions) rispetto a una piattaforma non serverless (Heroku). Hanno scoperto che una piattaforma serverless raggiunge un throughput maggiore e una latenza inferiore rispetto alla piattaforma non serverless, soprattutto con l'aumento del numero di utenti.

Ad esempio, supponiamo che 500 persone utilizzino il sistema contemporaneamente. Se il numero di utenti aumenta improvvisamente fino a 10.000, le piattaforme non serverless si bloccheranno e potrebbero non essere in grado di rispondere. "Ma la piattaforma serverless può rispondere senza bloccarsi aumentando automaticamente le risorse", afferma Golec. "Con HealthFaaS, abbiamo utilizzato una piattaforma serverless perché può rispondere a un numero elevato di utenti contemporaneamente, grazie alla sua funzionalità di scalabilità dinamica. Offre inoltre vantaggi come una minore complessità operativa e prezzi con pagamento in base al consumo."

Tuttavia, osserva, la privacy e la sicurezza possono ancora rappresentare un problema. Per risolvere questo problema, propone di aggiungere metodi di sicurezza come blockchain, OAuth 2.0 e Transport Layer Security a HealthFaas.

Nel lavoro futuro, Golec afferma che vorrebbe creare un nuovo quadro per garantire la sicurezza e la privacy nei sistemi sanitari intelligenti. Sta anche valutando le modalità per combinare l’intelligenza artificiale e l’elaborazione serverless per rendere l’efficienza del calcolo ancora maggiore per le applicazioni IoT sensibili al fattore tempo, come il follow-up istantaneo dei pazienti e i veicoli autonomi.

HealthFaaS: sistema sanitario intelligente basato sull'intelligenza artificiale per pazienti cardiopatici che utilizza il serverless computingwww.youtube.com