Big Data y Fog Computing aplicados al sistema de la salud
DOI:
https://doi.org/10.47230/Journal.TechInnovation.v2.n2.2023.106-116Palabras clave:
Big Data, Computación en la Nube, Internet de las cosas, SaludResumen
El Big Data (BD) ha tenido un desarrollo vertiginoso, logrando impactar a todos los sectores de la sociedad. En este trabajo analizamos algunas de las aplicaciones más exitosas de esta tecnología. En el ámbito de la salud la generación de datos aumenta cada minuto, el camino a seguir para lograr su procesamiento ha sido el uso de técnicas de BD. La generación del BD en salud viene desde los clásicos sistemas de gestión, hasta la creciente generación de datos captados por los dispositivos de Internet de las cosas. La contribución del BD a la Salud, al convertir todos estos datos en información, es uno de los temas que se tratan en el presente trabajo. Describe cómo tecnologías avanzadas como la Computación en la Nube, la Niebla o de Borde, se han ido incorporando paulatinamente para resolver los problemas que ha enfrentado el BD para responder a soluciones de salud. La gestión de la salud es un problema global sin solución en la actualidad, lograr orquestar todas estas tecnologías, pueden contribuir a una mejor gestión de la salud, este es un tema que aborda este trabajo. Finalmente, se hace un análisis de las principales herramientas de código abierto que se están utilizando para hacer BD en la actualidad.
Descargas
Citas
Ahn, D. J., Jeong, J., & Lee, S. (2018). A novel cloud-based fog computing network architecture for smart factory big data applications. 2018 South-Eastern European Design Automation, Computer Engineering, Computer Networks and Society Media Conference (SEEDA_CECNSM),
Akoka, J., Comyn-Wattiau, I., & Laoufi, N. (2017). Research on Big Data–A systematic mapping study. Computer Standards & Interfaces, 54, 105-115.
Al-Rahamneh, A., Astrain, J. J., Villadangos, J., Klaina, H., Guembe, I. P., Lopez-Iturri, P., & Falcone, F. (2022). Bi2Bi Communication: Toward Encouragement of Sustainable Smart Mobility. IEEE Access, 10, 9380-9394. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9686724/
Alaseel, Z., & Debnath, D. (2018). Vital signs monitoring system in cloud environment. 2018 IEEE International Conference on Electro/Information Technology (EIT),
Alonso-Almeida, M. d. M., Rodríguez García, M. d. P., Cortez Alejandro, K. A., & Abreu Quintero, J. L. (2012). La responsabilidad social corporativa y el desempeño financiero: un análisis en empresas mexicanas que cotizan en la bolsa. Contaduría y administración, 57(1), 53-77. https://www.scielo.org.mx/scielo.php?pid=S0186-10422012000100004&script=sci_arttext
Bansal, V., Poddar, A., & Ghosh-Roy, R. (2019). Identifying a medical department based on unstructured data: A big data application in healthcare. Information, 10(1), 25.
Celesti, A., Fazio, M., Romano, A., Bramanti, A., Bramanti, P., & Villari, M. (2017). An oais-based hospital information system on the cloud: Analysis of a nosql column-oriented approach. IEEE journal of biomedical and health informatics, 22(3), 912-918. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7875499/
Cornelio, O. M., Ching, I. S., Fonseca, B. B., & Díaz, P. M. P. (2016). Herramienta para la simulación de sistemas dinámicos integrado al sistema de laboratorios virtuales ya distancia. Anais do Encontro Virtual de Documentação em Software Livre e Congresso Internacional de Linguagem e Tecnologia Online,
Cornelio, O. M., & Fonseca, B. B. (2016). Procedimiento multicriterio multiexperto para determinar el índice de control de una organización. Scientia et technica, 21(3), 234-238.
Chen, M., Yang, J., Hu, L., Hossain, M. S., & Muhammad, G. (2018). Urban healthcare big data system based on crowdsourced and cloud-based air quality indicators. IEEE Communications Magazine, 56(11), 14-20. https://arxiv.org/pdf/1810.10723
Cheol Jeong, I., Bychkov, D., & Searson, P. C. (2018). Wearable devices for precision medicine and health state monitoring. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 66(5), 1242-1258. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8470151/
El Houari, M., Rhanoui, M., & El Asri, B. (2017). Hybrid big data warehouse for on-demand decision needs. 2017 International Conference on Electrical and Information Technologies (ICEIT),
Finkelstein, J., Zhang, F., Levitin, S. A., & Cappelli, D. (2020). Using big data to promote precision oral health in the context of a learning healthcare system. Journal of public health dentistry, 80, S43-S58. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/jphd.12354
González, E. R., Cornelio, O. M., García, A. L. G., & Fonseca, B. B. (2023). Herramientas computacionales para el apoyo al diagnóstico de pacientes con Parkinson: una revisión sistemática. Revista Cubana de Ciencias Informáticas, 17(3).
González, J. L. G., & Mar Cornelio, O. (2013). Propuesta de algoritmo de clasificación genética. Revista Cubana de Ingeniería, 4(2), 37-42.
Koppad, S. H., & Kumar, A. (2016). Application of big data analytics in healthcare system to predict COPD. 2016 International Conference on Circuit, Power and Computing Technologies (ICCPCT),
L’heureux, A., Grolinger, K., Elyamany, H. F., & Capretz, M. A. (2017). Machine learning with big data: Challenges and approaches. IEEE Access, 5, 7776-7797. https://ieeexplore.ieee.org/iel7/6287639/6514899/07906512.pdf
Ma, X., Wang, Z., Zhou, S., Wen, H., & Zhang, Y. (2018). Intelligent healthcare systems assisted by data analytics and mobile computing. 2018 14th International Wireless Communications & Mobile Computing Conference (IWCMC),
Mahmud, R., Koch, F. L., & Buyya, R. (2018). Cloud-fog interoperability in IoT-enabled healthcare solutions. Proceedings of the 19th international conference on distributed computing and networking,
Manogaran, G., Varatharajan, R., Lopez, D., Kumar, P. M., Sundarasekar, R., & Thota, C. (2018). A new architecture of Internet of Things and big data ecosystem for secured smart healthcare monitoring and alerting system. Future Generation Computer Systems, 82, 375-387. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167739X17305149
Marin-Lamellet, C., & Haustein, S. (2015). Managing the safe mobility of older road users: How to cope with their diversity? Journal of Transport & Health, 2(1), 22-31.
McKinlay, J. B., & Stoeckle, J. D. (2020). Corporatization and the social transformation of doctoring. The Corporate Transformation of Health Care, 133-149. https://www.taylorfrancis.com/chapters/edit/10.4324/9781315227832-9/corporatization-social-transformation-doctoring-john-mckinlay-john-stoeckle
Patil, H. K., & Seshadri, R. (2014). Big data security and privacy issues in healthcare. 2014 IEEE international congress on big data,
Rahman, F., & Slepian, M. J. (2016). Application of big-data in healthcare analytics—Prospects and challenges. 2016 IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI),
Reyes, L. B., Suárez, J. E., & Cornelio, O. M. (2023). Técnicas de Inteligencia artificial para el diagnóstico de pulsioximetría de apnea de sueño. Serie Científica De La Universidad De Las Ciencias Informáticas, 16(4), 1-10.
Rizwan, A., Zoha, A., Zhang, R., Ahmad, W., Arshad, K., Ali, N. A., Alomainy, A., Imran, M. A., & Abbasi, Q. H. (2018). A review on the role of nano-communication in future healthcare systems: A big data analytics perspective. IEEE Access, 6, 41903-41920. https://ieeexplore.ieee.org/iel7/6287639/6514899/08418698.pdf
Santos, L. A., Fonseca, B. B., & Hernández, K. D. (2023). Sistema para la gestión de información como de apoyo al diagnóstico médico basado en mapa cognitivo difuso. Revista Científica Arbitrada Multidisciplinaria PENTACIENCIAS, 5(2), 145-158.
Sarabia-Jacome, D., Belsa, A., Palau, C. E., & Esteve, M. (2018). Exploiting IoT data and smart city services for chronic obstructive pulmonary diseases risk factors monitoring. 2018 IEEE International Conference on Cloud Engineering (IC2E),
Shaikh, T. A., & Ali, R. (2020). Computer-aided big healthcare data (BHD) analytics. In Big Data Analytics and Intelligence: A Perspective for Health Care (pp. 115-138). Emerald Publishing Limited.
Singh, R. K., Agrawal, S., Sahu, A., & Kazancoglu, Y. (2023). Strategic issues of big data analytics applications for managing health-care sector: a systematic literature review and future research agenda. The TQM Journal, 35(1), 262-291. https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/TQM-02-2021-0051/full/html
Siow, E., Tiropanis, T., & Hall, W. (2018). Analytics for the internet of things: A survey. ACM computing surveys (CSUR), 51(4), 1-36. https://arxiv.org/pdf/1807.00971
Sood, S. K., Sandhu, R., Singla, K., & Chang, V. (2018). IoT, big data and HPC based smart flood management framework. Sustainable Computing: Informatics and Systems, 20, 102-117.
Thakur, S., & Jha, S. K. (2023). Cloud Computing and its Emerging Trends on Big Data Analytics. 2023 4th International Conference on Electronics and Sustainable Communication Systems (ICESC),
Uprety, A., & Rawat, D. B. (2020). Reinforcement learning for iot security: A comprehensive survey. IEEE Internet of Things Journal, 8(11), 8693-8706. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9272624/
Yalini, M., & Sridevi, S. (2018). An Approach for Storing and Retrieving Health Informatics Big Data. 2018 Second International Conference on Inventive Communication and Computational Technologies (ICICCT),
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
