Организация обмена данными в рамках платформы мобильной медицины

Иван Алексеевич Волков, Глеб Игоревич Радченко, Андрей Николаевич Черных

Аннотация


Мобильная медицина является важной составляющей для реализации постоянного мониторинга здоровья, который открывает для врачей, пациентов и исследователей новые возможности. Экспоненциальный рост сферы привел к увеличению скорости появления новых решений на рынке здравоохранения и, соответственно, к увеличению количества информации о здоровье населения. Однако сегодня практически вся собираемая сервисами мобильной медицины информация изолирована друг от друга, так как распределена по разным сайтам и мобильным приложениям. Отсутствие у пользователя возможности удобно управлять своими медицинскими данными и делиться ими является существенной проблемой на текущий момент. Создание платформы мобильной медицины позволит решить данную проблему, предлагая механизмы на основе которых сторонние разработчики могут размещать свои сервисы и организовывать меж-сервисный обмен данными пользователей. В рамках нашей работы мы провели анализ существующих решений на рынке мобильной медицины, описали варианты использования сервисов в сфере мобильной медицины. Нами предложена концепция  платформы мобильной медицины и проведено сравнение способов организации обмена медицинскими данными. На основе проведенного анализа нами был выбран и реализован прототип системы обмена медицинскими данными между мобильными клиентами на основе  однорангового (peer-to-peer) соединения.

Ключевые слова


умное здравоохранение; мобильная медицина; мониторинг здоровья; платформа; PaaS; интернет вещей; мобильные приложения

Полный текст:

PDF

Литература


Farahani B., Firouzi F., Chang V. et al. Towards fog-driven IoT eHealth: Promises and challenges of IoT in medicine and healthcare. Future Generation Computer Systems. 2018. Vol. 78. P. 659–676. DOI: 10.1016/j.future.2017.04.036.

United Nations. World population ageing 2013. United Nations, 2014. 114 p. DOI: 10.18356/30d0966c-en.

Yang W., Dall T.M., Halder P. et al. Economic costs of diabetes in the U.S. in 2012. Diabetes Care. 2013. Vol. 36. P. 1033–1046. DOI: 10.2337/dc12-2625.

Carozzi F., Provenzano S., Roth S. Urban Density and Covid-19. SSRN. 2020. DOI: 10.2139/ssrn.3643204.

Qudah B., Luetsch K. The influence of mobile health applications on patient - healthcare provider relationships: A systematic, narrative review. Patient Education and Counseling. 2019. Vol. 102, no. 6. P. 1080–1089. DOI: 10.1016/j.pec.2019.01.021.

Free C., Phillips G., Watson L. et al. The Effectiveness of Mobile-Health Technologies to Improve Health Care Service Delivery Processes: A Systematic Review and Meta-Analysis. PLoS Medicine. 2013. Vol. 10. P. e1001363. DOI: 10.1371/journal.pmed.1001363.

Healthcare IT Market: Healthcare Information Technology Market Trends & Global Forecast (2010–2015) | MarketsandMarkets. URL: https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/healthcare-information-technology-market-136.html (accessed: 12.01.2021).

Healthcare IT Market Size, Share and Trends forecast to 2026 by Products & Services, Components, End User | COVID-19 Impact Analysis | MarketsandMarkets. URL: https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/healthcare-it-252.html (accessed: 12.01.2021).

Volkov I.A. Mobile Application for Monitoring Diabetes Mellitus - DiaMeter. Proceedings of the XV Scientific and Practical Conference of Young Scientists and Specialists, Chelyabinsk, Russia, April 26, 2017. 2017. P. 25–28. (in Russian).

Volkov I., Radchenko G. DiaMeter: a Mobile Application and Web Service for Monitoring Diabetes Mellitus. 2020 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), Yekaterinburg, Russia, May 14–15, 2020. IEEE, 2020. P. 0384–0387. DOI: 10.1109/USBEREIT48449.2020.9117654.

Volkov I., Radchenko G., Tchernykh A. Digital Twins, Internet of Things and Mobile Medicine: a Review of Current Platforms to Support Smart Healthcare. CoRR. 2021. Vol. abs/2106.11728. URL: https://arxiv.org/abs/2106.11728.

Steinhubl S.R., Muse E.D., Topol E.J. The emerging field of mobile health. Science Translational Medicine. 2015. Vol. 7. P. 283rv3–283rv3. DOI: 10.1126/scitranslmed.aaa3487.

Mastoi Q.U.A., Wah T.Y., Raj R.G., Lakhan A. A novel cost-efficient framework for critical heartbeat task scheduling using the internet of medical things in a fog cloud system. Sensors. 2020. Vol. 20, no. 2. P. 441. DOI: 10.3390/s20020441.

Zheng Y.L., Ding X.R., Poon C.C.Y. et al. Unobtrusive sensing and wearable devices for health informatics. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2014. Vol. 61, no. 5. P. 1538–1554. DOI: 10.1109/TBME.2014.2309951.

Meng L., Miao C., Leung C. Towards online and personalized daily activity recognition, habit modeling, and anomaly detection for the solitary elderly through unobtrusive sensing. Multimedia Tools and Applications. 2017. Vol. 76, no. 8. P. 10779–10799. DOI: 10.1007/s11042-016-3267-8.

Rudner J., McDougall C., Sailam V. et al. Interrogation of Patient Smartphone Activity Tracker to Assist Arrhythmia Management. Annals of Emergency Medicine. 2016. Vol. 68. P. 292–294. DOI: 10.1016/j.annemergmed.2016.02.039.

HealthKit | Apple Developer Documentation. URL: https://developer.apple.com/documentation/healthkit (accessed: 12.01.2021).

Jardine J., Fisher J., Carrick B. Apple’s ResearchKit: smart data collection for the smartphone era? Journal of the Royal Society of Medicine. 2015. Vol. 108, no. 8. P. 294–296. DOI: 10.1177/0141076815600673.

Esposito M., Minutolo A., Megna R. et al. A smart mobile, self-configuring, context-aware architecture for personal health monitoring. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2018. Vol. 67. P. 136–156. DOI: 10.1016/j.engappai.2017.09.019.

Create Alexa Skills Kit | Amazon Alexa Voice Development. URL: https://developer.amazon.com/en-US/alexa/alexa-skills-kit (accessed: 12.01.2021).




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/cmse210403