Saúde inteligente baseada em nevoeiro como um serviço de big data e nuvem para pacientes cardíacos usando iot – nódulos de artrite reumatóide alimentar nas mãos

Sistema de controle de vôo e sistema de controle de comando, que necessita de resposta e tempo mínimo para transmissão de grande quantidade de dados (Big Data) para banco de dados centralizado e banco de dados para uma aplicação IoT ou dispositivo que leva à degradação do desempenho. A computação de nevoeiro é uma solução inovadora para reduzir o atraso (ou latência), a contenção de recursos e o controle de rede, em que a nuvem é estendida até a borda da rede. Nós propomos um modelo de informação assistida por nevoeiro neste artigo, que fornece cuidados de saúde como sintomas do serviço de alarme de artrite psoriática usando dispositivos de IoT. Além disso, o modelo proposto

O paradigma da computação em nuvem utiliza a Internet para fornecer serviços sob demanda para cloudusers e surgiu como uma espinha dorsal da economia moderna [1].

Recentes desenvolvimentos tecnológicos como computação de borda, computação em nuvem, Internet of Things (IoT), BigData e smart city estão criando novas áreas de pesquisa para computação em nuvem [2]. No cenário atual, a nuvem surgiu como um

dados de saúde são coletados de pacientes cardíacos usando diferentes dispositivos (sensores IoT e satélites): poucos dados (processados ​​no servidor de neblina) e Big Data (processados ​​no repositório centralizado de nuvens). Os dados de saúde são provenientes de sensores IoT tem volume enorme evelocidade é osteoartrite uma deficiência uk (150 MB / min ou mais). Existe a necessidade de utilizar ambos os tipos de dados para prever o estado atual do paciente cardíaco, o que contribui para as injeções de gel para o desenvolvimento de artrites de joelho em cidades inteligentes. Os dados são armazenados e processados ​​em servidores em nuvem após a coleta e a agregação de dados de dispositivos inteligentes de redes IoT. Para fornecer uma plataforma de computação altamente escalonável, a nuvem executa o processamento de Big Data no nível da infraestrutura. Essas plataformas podem ser con

prazo final. O ambiente de computação em nuvem oferece uma função de armazenamento, computação e serviços de rede entre bancos de dados de nuvem centralizados e dispositivos de IoT [5]. Além disso, esse novo paradigma fornece uma plataforma para criar aplicativos de Internet de Tudo (IoE) que precisam de latência e tempo de resposta mínimos. Componentes de aplicativos, como gateways inteligentes, roteadores e dispositivos de neblina, estão trabalhando entre os sensores e a nuvem nos dispositivos cloud e eded [6]. Para fornecer ef

administra de forma eficiente os dados de pacientes cardiopatas com remédios homeopáticos para a dor da artrite, que vem de diferentes dispositivos de IoT. Isso é reconhecido através dos seguintes objetivos: (a) projetar uma artrite de prevenção baseada em computação de névoa no modelo de gerenciamento de recursos dos dedos; (b) coletar informações de pacientes cardíacos usando nodos de nevoeiro diferentes (dispositivos IoT); (c) analisar o paciente informações para diagnosticar o estado de sua saúde e (d) usar o kit de ferramentas iFogSim [13] para avaliar seu desempenho. O restante do artigo está organizado da seguinte forma. A seção 2 apresenta o trabalho relacionado dos sistemas de saúde existentes. Modelo proposto é apresentado na seção. 3. A seção 4 descreve a configuração experimental e apresenta os resultados

O paradigma emergente da computação de nevoeiro processa os dados de saúde de forma eficaz no ambiente da Internet. Os dados de pacientes cardíacos são manipulados em arcos de neblina em nhs de ombro ou dispositivos periféricos infog computação com alto poder de processamento e diminui o atraso, tempo de resposta e latência porque dispositivos de neblina estão mais perto dos dispositivos IoT (nós de nevoeiro) do que cloudrepository. Gia et al. [8] propuseram um modelo de monitoramento de saúde de baixo custo, que coleta o estado de saúde dos pacientes cardíacos. Além disso, os nós sensores podem ser usados ​​em tempo real

monitorização e análise do Electro Cardio Graphy (ECG) para uma gestão eficaz dos cuidados de saúde, mas o tempo de resposta é maior. He et al. [9] propuseram uma arquitetura baseada em IoT chamada FogCepCare, que integra a camada de sensor com a camada de nuvens para medir o status dos pacientes com remédios homeopáticos para artrite reumatóide. Ali e Ghazal [10] propuseram o serviço de e-health da IoT, que mede o status do paciente usando o controle de voz, coletando dados através de artrite inteligente e reumatologia do relógio. Akrivopoulos et al. [11] propuseram um sistema de saúde para diagnosticar anormalidades cardíacas [15] usando o ECG, mas a precisão na detecção de eventos anormais é menor porque eles estão capturando dados diretamente, sem usar a análise de dados. Há uma necessidade de resolver os seguintes desafios [6

Este componente consiste em três tipos diferentes de sensores: sensores médicos, sensor de atividade e sensor de ambiente. Sensores médicos como sensor de oxigênio corporal, sensor de temperatura, sensor de ECG, sensor Electro Encephalo Gram (EEG), sensor Electro Myo Graphy (EMG), sensor de frequência respiratória e sensor de nível de glicose para sudorese noturna com artrite reumatóide. Este módulo detecta os dados do paciente cardíaco e transfere para dispositivos IoT conectados.

c usuários usando dados analíticos. Os dados filtrados são compactados usando o algoritmo Set Partitioning In Hierarchical Trees (SPIHT) [16] e criptografados usando osteoartrite knee icd 10 Técnica de Decomposição de Valor Singular (SVD) [17] com o objetivo de descobrir o status de saúde do paciente cardíaco. Com base no estado de saúde, toma a decisão automaticamente, o que recomenda a medicação e o check-up adequado com base na opinião contínua dos provedores de assistência médica e médicos e armazena seu status no banco de dados para fins futuros.

Neste trabalho de pesquisa, funcionalidades básicas de simulação de eventos do CloudSim [14] foram usadas para implementar funcionalidades da arquitetura iFogSim. CloudSim entidades como datacenters e comunicação entre datacenters através de operações de envio de mensagens. Portanto, os eventos entre os componentes de computação do Fog no iFogSim [13] são manipulados pela camada principal do CloudSim. Portanto, a camada principal do CloudSim é responsável por gerenciar as várias funções entre os componentes do Colorado color arthritis associates colorado springs no iFogSim [13]. A implementação do iFogSim é estabelecida por serviços e entidades simulados. O con-

classe é estendida para a realização de medicação de artrite meloxicam de dispositivos de neblina enquanto VM é usado para modelar dados do paciente.Em adicional, Cloudlets foram estendidos para a realização de dados do paciente que é usado para executar solicitações do usuário. Para executar os aplicativos de névoa, apenas um host para cada nó de neblina é planejado para fornecer recursos. O ambiente de nuvem assistido por neblina processa os dados do paciente cardíaco nos nodos de neblina, que é o mais próximo dos dispositivos IoT para economizar largura de banda da rede e diminuir a latência e o tempo de resposta.Figura 3 mostra o valor calculado do tempo de uso da rede para diferentes solicitações de usuários por pacientes cardíacos usando o ambiente baseado em nuvem e neblina e isso mostra que o valor do tempo de uso da rede é menor na névoa, comparado ao baseado em nuvem porque o ambiente de neblina reduz a clínica de artrite do condado severo que o usuário solicita para a nuvem.Fog reduz 22,61