UTILIZAREA TEHNOLOGIEI IOT ÎN DOMENIUL MEDICAL
Ramona PLOTOGEA
ramonaplotogea@gmail.com
Academia de Studii Economice Bucureşti
Alin ZAMFIROIU
zamfiroiu@ici.ro
Institutul Naţional de Cercetare – Dezvoltare în Informatică, ICI – Bucureşti
Rezumat: Articolul reprezintă analiza atentă a strategiilor, a variabilelor şi a modului în care acestea permit tehnologiilor IoT şi interfeţelor creier-computer să aducă o contribuţie semnificativă la îmbunătăţirea condiţiilor de trai. Această lucrare dezbate două domenii de actualitate şi de perspectivă, tratează subiectele legate de tulburările neurologice şi de impactul interfeţelor creier-computer şi prezintă modul în care aceste două direcţii pot conlucra în vederea atingerii unor progrese record în medicină şi nu numai. Observaţiile şi rezultatele finale ce caracterizează această lucrare indică modul în care cercetarea şi dezvoltarea acestui domeniu vizează folosirea activităţii cerebrale strict pentru a ajuta persoanele cu nevoi speciale şi nu pentru a modifica în vreun fel activitatea cerebrală. Aceste rezultate pot constitui un reper pentru detectarea şi prevenirea timpurie a acestor afecţiuni.
Cuvinte cheie: IoT, Brainwaves, Interfaţă creier-computer, Electroencefalogramă, Brain-hacking.
Introducere: Aplicarea şi implementarea principiilor IoT la scară largă promit să transforme radical mare parte din stilul nostru de viață obişnuit. Dincolo de facilităţile tentante pe care aplicaţiile din domeniul caselor inteligente le propun, aspectele extreme de inovaţive ale IoT sunt cu atât mai edificatoare în domeniul medical. În acest domeniu, aplicaţiile IoT nu vizează doar aspecte legate de optimizare, de eficienţă şi facilitarea unor task-uri, ci vine în sprijinul tuturor celor care se confruntă cu diverse afecţiuni. Totodată, dispozitivele IoT pot să confere o abordare care să le permită persoanelor în vârstă sau persoanelor cu dizabilităţi să trăiască într-un mod mult mai autonom şi personalizat, factori importanţi care influenţează într-un mod pozitiv calitatea nivelului de trai. În mod evident, necesitatea dezvoltării IoT în acest subsistem medical, la fel ca în celelalte ramuri, preia o nuanţă din ce în ce mai pronunţată întrucât progresul oferă soluţii optime şi în cazul problemelor legate de mecanismul de supraveghere al pacienţilor, managementul bolilor cronice, etc. În acest sens, comunitatea medicală trebuie să păşească în această eră digitală şi să îmbrăţişeze iniţiativele inovative pe care IoT le propune pentru optimizarea resurselor prin automati-zarea fluxului de muncă în acelaşi timp cu reducerile de costuri şi cu menţinerea standardului de calitate.
Domeniul IoT (n.a. Internet of Things) reprezintă un concept general care desemnează capacitatea dispozitivelor din cadrul unor rețele de a prelua şi colecta date din mediul înconjurător şi de a partaja aceste informaţii, cu ajutorul Internetului, în vederea procesării şi utilizării acestora cu diverse scopuri utile societăţii. IoT reprezintă, astfel, o reţea uriaşă de dispozitive, obiecte şi senzori care comunică într-o manieră inteligentă şi oferă suport pentru o lume conectată. Acest sistem de componente interdependente este capabil să furnizeze soluţii inteligente, fără a necesita intervenţia unor persoane şi poate chiar să acţioneze în concordanţă. Într-o definiţie mai simplă, IoT reprezintă o reţea în care dispozitivele inteligente colectează date, prelucrează şi fac schimb de informaţii pe baza cărora acţionează automat [1]. Numeroase companii importante din sectorul IT şi-au exprimat părerea cu privire la potenţialul impact pe care IoT îl va avea asupra internetului şi domeniului economic în următorii 5-10 ani. Conform celor de la Cisco şi McKinsey Global Institute [2], se estimează că vor exista în jur de 24 de miliarde de dispozitive inteligente conectate la Internet până în anul 2019, precum şi un impact financiar ce va estima între 3.9 şi 11.1 trilioane de dolari până în 2025.
În domeniul medical, tehnologiile IoT au ca principal scop să reducă dependenţa de asistenţă oferită de personalul medical, sau de oameni, în general, şi să ofere soluţii stabile şi fiabile care să furnizeze un diagnostic precoce şi un tratament eficient. Principalele direcţii în care dispozitivele medicale IoT acţionează vizează atât funcţionalităţi care permit îngrijirea şi asistarea persoanelor cu dizabilităţi sau cu un grad redus de mobilitate, cât şi opţiuni de colectare şi monitorizare a datelor de la pacienţi. Necesităţile acestor categorii de utilizatori constituie o categorie aparte şi un subiect foarte delicat întrucât aplicaţiile în domeniu îşi propun să le ofere utilizatorilor posibilitatea de a-şi monitoriza în mod facil starea de sănătate, de a spori gradul de independenţă şi de a fi capabili să îşi rezolve singuri anumite proceduri de rutină, toate aceste avantaje sporind considerabil calitatea şi durata ciclului de viaţă.
Această lucrare este concretizată în părţi care vizează expunerea aspectelor ce ţin de structura unui sistem bazat pe interfeţele creier-computer, a rezultatelor obţinute până în prezent, precum şi a complexităţii ridicate a acestor sisteme, inclusiv din punct de vedere al limitărilor de ordin moral, etic şi chiar legal. În capitolul 2 a acestui articol sunt prezentate informaţii cu privire la principalele tipuri de interfeţe creier-computer, la avantajele şi dezavantajele pe care fiecare tip le prezintă. Capitolul 3 analizează dezvoltarea şi tipologia senzorilor utilizaţi în domeniul medical, în timp ce ultima secţiune conferă o amplă descriere a modului de utilizare al aplicaţiei
e-Brain Control, aplicaţie care are rolul de a folosi semnalele activităţii cerebrale în vederea furnizării unor funcţionalităţi importante pentru utilizatorii care doresc să monitorizeze şi să îşi îmbunătăţească gradul de concentrare pe parcursul zilei.
Vizualizează articolul complet
ACEST ARTICOL POATE FI CITAT CA:
Ramona PLOTOGEA, Alin ZAMFIROIU, Utilizarea tehnologiei IoT în domeniul medical, Revista Română de Informatică şi Automatică, ISSN 1220-1758, vol. 27(3), pp. 19-28, 2017.
Concluzii: Internetul Lucrurilor este considerat a fi unul dintre principalii facilitatori şi declanşatori ai revoluţiei digitale, un adevărat motor care antrenează industria tehnologică într-un trend ascendent care vizează automatizarea proceselor şi diseminarea inteligenţei artificiale. Consider că, de departe, cel mai proeminent impact al IoT va viza, astfel, domeniul sănătăţii, spre exemplu prin detectarea facilă şi timpurie a anomaliilor corpului uman. Necesitatea dezvoltării şi cercetării acestui domeniu a fost şi este, cu alte cuvinte, înţeleasă şi conştientizată. Studiile de specialitate atestate de compania de consultanţă Gartner afirmă faptul că până în anul 2020 vor exista peste 26 de miliarde de device-uri IoT, informaţii certificate şi de experţii în domeniu şi de utilizatorii Internet avansaţi care definesc IoT ca fiind “o nouă viziune paradigmatică a secolului al XXI-lea”.
Direcţiile de dezvoltare viitoare au ca punct de pornire ţeluri ambiţioase precum conectarea populaţiei prin intermediul semnalelor neuronale şi chiar programarea creierului uman în vederea eliminării comportamentelor anormale, a ideilor şi impresiilor cu caracter autodistructiv. Principalele limitări din cadrul acestei sfere de cercetare ţin atât de costurile necesare, cât şi de securitate şi de protecţia intimităţii şi a datelor cu conţinut personal.
Dezvoltarea ICM depinde, în continuare, de cele 3 aspecte: proiectarea de soluţii convenabile şi stabile, interfeţe care să asigure validitatea şi diseminarea datelor, precum şi soluţii care să ofere un real ajutor pentru utilizatorii de pretutindeni, indiferent de nivelul de dezvoltare al ţării din care provin. Atât timp cât tot fluxul de date preluate din activitatea neurologică este securizat şi folosit strict în beneficiul pacienţilor, respectându-se normele morale, cercetările în domeniul necunoştinţei, a ingineriei medicale bazate pe interfeţe creier-computer vor ajunge din ce în ce mai aproape de dezideratul considerat imposibil în momentul actual: posibilitatea de a descifra complexitatea creierului uman, de a decodifica gânduri şi de a comunica prin intermediul gândurilor cu diverse dispozitive [16].
BIBLIOGRAFIE
- MANN,, JASON: Opportunities and Applications across Industries. The Internet of Things. l.: iianalytics.com, 2015.
- MANYIKA, JAMES; CHUI, MICHAEL; BISSON, PETER; WOETZEL, JONATHAN; DOBBS, RICHARD; BUGHIN, JACQUES; AHARON, DAN: Unlocking the potential of the Internet of Things. http://www.mckinsey.com. [Interactiv] Iunie 2015. http://www.mckinsey.com/ business-functions/digital-mckinsey/our-insights/the-internet-of-things-the-value-of-digitizing-the-physical-world.
- Brain–computer interface. https://en.wikipedia.org/wiki/ Brain%E2%80%93computer_interface#Early_work.
- POSTELNICU, CEZAR CRISTIAN: Utilizarea biopotențialelor în interfețele om-mașină pentru aplicații de robotică. Centrul de cercetare : Informatică Industrială Virtuală și Robotică, Școala Doctorală Interdisciplinară. Brașov : Univ. Transilvania Brașov, 2012. p. 62.
- PLUMMER, QUINTEN: The Internet of Medical Things, A New Concept in Healthcare.http://www.technewsworld.com/ story/83654.html. 2016
- JAVAID, MUHAMMAD ADEEL.: Brain-Computer Interface. Institute of Electrical and Electronics Engineers Journal. 5 June 2013, p. 19.
- GRABIANOWSKI, ED. How Brain-computer Interfaces Work. How Tech Stuff Works.http://computer.howstuffworks.com/ brain-computer-interface5.htm. 2016.
- ELECTROENCEFALOGRAFIE: [Interactiv] https://ro.wikipedia.org/wiki/ Electroencefalografie.
- RAMADAN, RABIE; ELSHAHED, MARWA; ALI, RASHA: Basics of Brain Computer Interface. [autorul cărţii] Aboul Ella Hassanien și Ahmad Taher Azar. Brain-Computer Interfaces. New Yok: Springer Int. Publ., 2015, p. 416.
- DIMITROV, DIMITER V.: Medical Internet of Things and Big Data in Healthcare. Healthcare Informatics Research. 156, 2016.
- HOCHBERG, LEIGH; DONOGHUE, JOHN.: Sensors for brain-computer interfaces. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine,
- *** INC., NEUROSKY: Ultimate Guide to NueroSky: EEG & ECG Biosensor Solutions. [Interactiv] NeuroSky Incorporate. [Citat: 1 May 2017.] http://neurosky.com/biosensors/eeg-sensor/ultimate-guide-to-eeg/.
- MORETTI, DAVIDE; PATERNICO, DONATA; BINETTI, GIULIANO; ZANETTI, ORAZIO; FRISONI, GIOVANNI: EEG upper/low alpha frequency power ratio. Frontiers in Aging Neuroscience. [Interactiv] 25 Oct 2013. [Citat: 3 February 2017.] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3807715/.
- IOANID, ANA: Fundamente multidisciplinare ale neurofeedback – ului. Aspecte biofizice şi matematice. Bucureşti. s.n., 2009.
- *** Dealing with noise in EEG recording and data analysis. Repovs, Grega. Ljubljana. Journal of the Slovenian Medical Informatics Association, 2010.
- WOLPAW, JONATHAN: Brain-Computer Interfaces: Principles and Practice. New York: Oxford University Press, 2012.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.