Les sentinelles IoT prêtes pour les urgences cardio

Cet article fait partie de notre série exclusive IEEE Journal Watch en partenariat avec IEEE Xplore.

Les maladies cardiaques et les accidents vasculaires cérébraux sont les deux principales causes de décès dans le monde. Et pourtant, les deux peuvent être terriblement difficiles à détecter, ce qui leur vaut la réputation notoire de tueurs silencieux. Un diagnostic précoce des maladies cardiaques, qui comprend des complications telles que les crises cardiaques et les accidents vasculaires cérébraux, sauverait des vies.

Pour aider à la détection précoce, des chercheurs du Royaume-Uni proposent une phalange d'appareils IoT, d'IA et d'informatique en nuage pour fournir des alertes en temps réel lorsqu'une personne connaît une urgence cardiovasculaire suspectée.

Muhammed Golec est titulaire d'un doctorat. étudiant en informatique à l'Université Queen Mary de Londres (QMUL) impliqué dans l'étude. "Les maladies cardiaques sont difficiles à détecter par les moyens conventionnels", dit-il, soulignant que les diagnostics nécessitent souvent des tests spécialisés, tels que l'électrocardiographie et les tests au thallium.

Heureusement, l'une des spécialités de l'IA consiste à identifier les anomalies dans les données, à détecter les subtilités dans des situations moins évidentes à l'œil humain. Golec propose donc que les appareils IoT (y compris les montres intelligentes et autres appareils portables) puissent être utilisés pour surveiller les signes vitaux d'une personne, puis transmettre ces données au cloud, où un algorithme d'IA les analyse. Si la personne présente une complication cardiovasculaire, le système envoie une alerte automatique à son médecin et/ou au prestataire de services de santé le plus proche. La plate-forme s'appelle HealthFaaS, une référence au terme populaire de cloud computing "fonction en tant que service" (FaaS).

Golec et ses collègues décrivent comment ils ont créé et testé HealthFaaS dans une étude publiée le 18 mai dans le IEEE Internet of Things Journal. Les chercheurs ont analysé cinq IA différentes formées pour détecter les complications cardiaques, sur la base de facteurs tels que l'exactitude, la précision, le rappel et les prédictions classées. Les résultats ont révélé que les modèles atteignaient une précision de détection du risque de maladie cardiaque comprise entre 83 et 92 %.

Ensuite, l'équipe a évalué dans quelle mesure le modèle le mieux classé (appelé LightGMB) fonctionnait sur une plate-forme sans serveur (Google Cloud Functions) par rapport à une plate-forme non sans serveur (Heroku). Ils ont découvert qu'une plate-forme sans serveur atteint un débit supérieur et une latence plus faible qu'une plate-forme non sans serveur, en particulier lorsque le nombre d'utilisateurs augmente.

Par exemple, supposons que 500 personnes utilisent le système en même temps. Si le nombre d'utilisateurs passe soudainement à 10 000, les plates-formes non sans serveur planteront et pourraient ne pas être en mesure de répondre. "Mais la plate-forme sans serveur peut répondre sans planter en augmentant automatiquement les ressources", explique Golec. "Avec HealthFaaS, nous avons utilisé une plate-forme sans serveur car elle peut répondre à un grand nombre d'utilisateurs simultanément, grâce à sa fonction d'évolutivité dynamique. Elle offre également des avantages tels qu'une complexité opérationnelle moindre et une tarification à l'utilisation."

Cependant, note-t-il, la confidentialité et la sécurité peuvent toujours être un problème. Pour résoudre ce problème, il propose d'ajouter des méthodes de sécurité telles que la blockchain, OAuth 2.0 et Transport Layer Security à HealthFaas.

Dans les travaux futurs, Golec dit qu'il aimerait créer un nouveau cadre pour assurer la sécurité et la confidentialité dans les systèmes de santé intelligents. Il envisage également des moyens de combiner l'IA et l'informatique sans serveur pour rendre l'efficacité informatique encore plus grande pour les applications IoT sensibles au facteur temps, telles que le suivi instantané des patients et les véhicules autonomes.

HealthFaaS : système de santé intelligent basé sur l'IA pour les patients cardiaques utilisant l'informatique sans serveurwww.youtube.com