FOG COMPUTING (computación en la Niebla) en los Servicios de Salud

Con la evolución de las tecnologías industriales, la industria de la salud también ha evolucionado. El escenario actual sigue a la industria 4.0, con su enfoque en dispositivos inteligentes. Los dispositivos inteligentes que involucran capacidades de análisis de datos dotados de avances tecnológicos como Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), Inteligencia Artificial (AI), Big Data Analytics (BDA), Internet de las Cosas (IoT), utilizados entre otras para el diagnóstico de enfermedades se han convertido en un elemento inminente del inventario 4.0. En la era actual, cuando las personas están inmersas en su ajetreada vida cotidiana, prestan menos atención a su salud contribuyendo a un deterioro importante en su calidad de vida.

Una afectación a la salud afecta directamente la eficiencia de un individuo en el trabajo. El deseo de desarrollo de un país no puede descuidar el bienestar de su población, el cual tiene un impacto directo en el crecimiento general. La necesidad del momento es mejorar el estilo de vida de las personas, proporcionándoles entre otras instalaciones sanitarias avanzadas. Muchas tecnologías han evolucionado para mejorar el estilo de vida de los seres humanos.

Desde las tendencias de automatización mecánica en la industria 1.0 hasta las tendencias actuales de implementación de dispositivos inteligentes en la industria 4.0, se han generado muchas transformaciones en la atención médica a lo largo del camino para aliviar el estrés institucional médico y establecer un entorno mejor organizado. Todo el proceso de transformación de la atención médica se ha enfrentado a muchos desafíos, como el mantenimiento de registros médicos, la comunicación global, el proceso de diagnóstico eficiente y rápido. Entre estos desafíos, el mayor es el de la gestión de una enorme cantidad de datos. Tecnologías como BDA, CC, IoT y blockchain (la forma más conocida de las Distributed Ledger Technologies DLTs) se han unido a la asistencia sanitaria 4.0, una tras otra para gestionar la accesibilidad de los datos, el tiempo de respuesta para acceder a los datos y cuidar la seguridad de los datos confidenciales.

La última tecnología involucrada es la llamada Fog Computing (en adelante FC), la cual actúa como un intermediario entre todas las tecnologías anteriores para abarcar diversos aspectos relacionados con los datos en salud.

El Healthcare 4.0 también ha incorporado este tipo de dispositivos inteligentes que suponen una revolución en el sector de la salud. IoT ha permitido que estos dispositivos almacenen datos relevantes con fines analíticos y de diagnóstico. La recopilación de datos se ha convertido en una parte importante del sector sanitario para diagnosticar una enfermedad, examinar y hacer un seguimiento del tratamiento. Los datos recopilados se pueden utilizar para predecir los primeros indicios de enfermedad y proporcionar la asistencia adecuada. También es funcional para brindar servicios de atención médica de calidad en áreas remotas a través de servicios de telemedicina optimizados. La tecnología actual utiliza ampliamente la tecnología Cloud Computing (CC) para almacenar macrodatos, sin embargo, el procesamiento de los datos complejos de atención médica conlleva una cantidad significativa de tiempo y también aumenta el costo de la velocidad y el ancho de banda, es decir recursos computacionales. El costo de la velocidad se aborda mediante el enfoque de la Edge Computing (EC), en la cual las diferentes tareas se colocan en el límite de la red en lugar de colocarlas en la nube.

Este enfoque resolvió el problema de la alta latencia, pero en el caso de big data se requiere una gran cantidad de espacio para el almacenamiento de datos. En este caso, el enorme espacio de almacenamiento utilizado en los dispositivos periféricos hace que la tecnología en general sea exorbitante. El ejercicio completo de la computación de datos en dispositivos de límite facilita el acceso a los mismos a cualquier usuario que a la vez pueda acceder al dispositivo, con lo cual se incrementan los problemas de seguridad.

La FC es un término metafórico derivado de su arquitectura ya que está ubicada en algún sitio entre la nube (centro de datos) y el suelo que es donde los aparatos de los usuarios están localizados. su principal característica es la topología ya que se trata de nodos distribuidos geográficamente que desarrollan computación y ofrecen almacenamiento y servicios de red. los recursos de FC pueden integrarse en puntos de acceso, routers y puertas de red junto con sus funciones genéricas de conectividad, estos recursos pueden constituirse en nodos de computación propios de FC como el Mobile Edge Computing (MEC) que está en la base, en los dispositivos Edge y los puntos de acceso descritos como ETSI.

La FC se diseñó inicialmente con el propósito de contar con recursos informáticos adicionales con un mayor tamaño de almacenamiento, pero es importante enfatizar que no reemplaza, pero si complementa a la CC. La siguiente figura muestra la arquitectura de FC y sus atributos. Esta arquitectura se divide en tres partes principales: capa de dispositivo, capa de niebla y capa de nube.

La capa de dispositivos trabaja en la visualización de datos, el procesamiento en tiempo real, el almacenamiento de microdatos y las puertas de enlace del sistema integrado. La capa Fog consta de un nodo que se utiliza para el análisis y la optimización de datos. Está conectado con la capa del dispositivo (es decir, el dispositivo físico) para detectar y procesar los datos. La última capa de esta arquitectura es la capa cloud. Esta capa se utiliza como centro de datos cuyo tiempo de respuesta es menor. Un marco FC se distribuye a través de la red con una variedad de dispositivos diferentes. Estos dispositivos están conectados universalmente al terminal de la red para proporcionar una comunicación adaptable, servicios de almacenamiento, colaboración variable y computación. FC ofrece muchas ventajas en diferentes áreas, como análisis en tiempo real, baja latencia, escalabilidad, eficiencia energética, alto tiempo de respuesta, privacidad y análisis de contexto. Estos dos últimos facilitan su aplicación en desarrollos médicos.

Sin embargo, debido a la alta latencia y a la brecha de privacidad en CC, FC entró en escena para resolver estos problemas típicos del sector salud. En términos de la industria de la salud, FC junto con IoT entraron en escena mediante una integración ágil y cercana. IoT proporciona un camino para que personas de todo el mundo interactúen con la persona elegida o disponible como experta en temas de salud, mientras que FC envía los datos de vuelta a la nube después de analizarlos en el dispositivo de IoT.

Escenarios de Aplicación de la FC en Salud

Con base en los usuarios involucrados, los aparatos y su conectividad los cinco grandes escenarios de aplicación en salud son:

EscenarioUsuarios involucradosEquiposConectividad
MóvilPersonasSmartphonesLos móviles actúan como hub entre los sensores y la nube
Tratamiento en casaPersonasMonitores visibles e invisibles, IoTWLAN/LAN privada del usuario
HospitalPersonas y equipo de saludMonitores hospitalariosRed institucional
Centros no hospitalariosPersonas y equipo de saludMonitores institucionales + equipos personalesRed institucional
TransportePersonas y equipo de saludMonitores móviles, IoTRouters, equipos satelitales

La siguiente gráfica resume los escenarios anteriores:

Tomado de Kraemer (IEEE Access, 2017)

Algunos ejemplos de su aplicación efectiva en medicina 4.0 son:

EscenarioAplicación en medicinaDescripción
MóvilMonitorización en EPOCLos datos se cargan a un smartphone que los procesa y envía al servidor. Al usarse el smartphone como hub se disminuye el consumo de batería de los monitores/wearables.
Tratamiento en casaMonitorización mixta en enfermedad de ParkinsonSe usa un nodo FOG en la red LAN (Intel edison), este captura datos crudos de los monitores, los analiza y envía a la nube reduciendo tráfico de red y latencia
HospitalMonitorización de signos vitales mediante vestidos inteligentes (batas) asociados a beacons (faros digitales)Se usan diversos nodos FOG que orientan los datos capturados a un tablero central de adquisición y procesamiento (DAPB) y los envia mediante red inalámbrica al subsistema de gestión ubicado a nivel de la red LAN la cual localiza al paciente y genera un sistema de alarmas.
Centros no hospitalariosSistema de detección de crisis convulsivasSe utiliza una arquitectura tripartita para los patrones de electroencefalografía que se alojan en una nube de aparatos móviles (MDC), el cual está ubicado en la mitad del circuito, disminuyendo tiempo de tráfico de datos.
TransporteSistema de distribución de emergenciasSe inicia con un dispositivo móvil que se conecta a los nodos Fog en la ambulancia u otros medios de transporte médico y con los departamentos de emergencias enviando datos a la nube para su análisis y posterior conexión al centro de distribución de recursos.

La arquitectura de estos ejemplos puede verse en la siguiente gráfica:

Fuente: Elaboración propia

Conclusión

El sector salud 4.0 se enfoca en los servicios ofrecidos principalmente a través de CC y EC. Sin embargo, el acceso a los datos en la nube es limitado esencialmente por su mayor latencia de respuesta y los problemas de seguridad, lo cual es de suma relevancia en el campo de los datos de salud. Por esto la computación en la niebla FC, gracias a su flexibilidad al adicionar capacidad de computación como parte de la infraestructura propia de red, su posibilidad de filtrar datos para mejorar la seguridad y su reducción de la carga en la web podría potenciar los desarrollos en salud. En otras palabras, FC es una fusión de telecomunicaciones, sensores, IoT, CC y big data la cual debemos integrar progresivamente en el futuro de la salud, que cada día más se parece al presente.

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