MIME-Version: 1.0 Content-Type: multipart/related; boundary="----=_NextPart_01D91C3E.31FF3820" Este documento es una página web de un solo archivo, también conocido como "archivo de almacenamiento web". Si está viendo este mensaje, su explorador o editor no admite archivos de almacenamiento web. Descargue un explorador que admita este tipo de archivos. ------=_NextPart_01D91C3E.31FF3820 Content-Location: file:///C:/8CEA55D4/960-RTE-34-4.htm Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/html; charset="windows-1252" 960

 

 

 

 

https://doi.org/10.37815/rte.v34n4.960

Artículos originales=

 

Topologías en el Internet de las Cosas Médicas (IoM= T), = revisión bibliográfica

Topologies in the Internet of Medical Thi= ngs (IoMT), literature review

 

Wilson Chango= 1 <= /span>https://orc= id.org/0000-0003-3231-0153,

Teresa Olivares2=   https://orcid.org/0000-0001-9512-2745, Francisco Delicado2 https://orcid.org/0000-0002-2150-7797

 

1Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Riobamba, Ecuador

wilson.chango@espoch.edu.ec

 

2Universidad de Castilla – La Mancha, Ciudad Real, España

teresa.olivares@uclm.es, frencisco.delicado@uclm.es

 

Enviado:         2022/07/03

Aceptado:       2022/12/13

Publicado:      2022/12/30                         

Resumen

Sumario: Introducc= ión, Metodología, Organización y discusión de la información encontrada, An= álisis de los resultados de la investigación, El Problema de La Topología De = La Red y Conclusiones.

 

Como citar= : Chango, W= ., Olivares, T. & Delicado, F. (2022). Topologías en el Internet de las Cosas Médicas (IoMT), revisión bibliográfica. Revista Tecnológica - Espol, 34(4), 120-136. http://www.rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/9= 60


La revisión bibliográfica es una= fase fundamental en un proyecto de investigación, y debe garantizar la obtención= de la información más relevante en el campo de estudio. El objetivo principal = de este proyecto es conocer los trabajos relacionados con el Internet de las C= osas Médicas, en adelante (IoMT). Se analiza un tota= l de 535 artículos buscados en Association for Computing Machinery, = en Adelante ACM, Web of Scien= ce y Scopus el dominio de búsqueda fue IoMT. Se establecieron tres parámetros, (problemática, artefacto y evaluación del artefacto), esto de acuerdo = a la Investigación de la Ciencia del Diseño, en Adelante DSR, es un enfoque de investigación para la construcción de artefactos para proporcionar una solu= ción útil a un problema en cada dominio. La ecuación (Internet de las cosas Y ma= lla) dio como resultado 535, (Internet de las cosas Y medicina) un total de 417 y finalmente (Internet de las cosas Y malla médica) con 8, esto significa que= hay mucho por indagar en este dominio de investigación. Las ventajas identifica= das en este tipo de topología es llevar los mensajes de un nodo a otro por diferentes caminos, no puede haber absolutamente ninguna interrupción en las comunicaciones, cada servidor tiene sus propias comunicaciones con todos los demás servidores. Los grandes datos procedentes de los dispositivos IoMT han influido drásticamente en las cuestiones de = salud e informática. En este documento, se realiza una revisión de la literatura científica y se mapean las tendencias de investigación sobre el paradigma <= span class=3DSpellE>IoMT en el ámbito de la salud. Por último, este docum= ento amplía la literatura, y los resultados de este estudio pueden servir de base para futuras investigaciones.

 

= Palabras clave: IoMT, LPWAN, revisión bibliográfica, topologías de red, configuraciones de malla.

 

Abstract

The bibliographic review is a = fundamental phase in a research project, and it must guarantee that the most relevant information in the field of study is obtained. Our main objective was to kn= ow the works related to the Internet of medical things, from now on (IoMT).  We analyzed a total of 535 articles sea= rched in Association for Computing Machinery in Adelante ACM, Web of Science and Scopus the search domain was IoMT, we established 3 parameters, (problemati= c, artifact and artifact evaluation), this according to the Research of Design= Science in Adelante DSR, is a research approach for the construction of artifacts to provide a useful solution to a problem in each domain. The equation (Intern= et of things AND mesh) resulted in 535, (Internet of things AND medicine) a to= tal of 417 and finally (Internet of medical things AND mesh) with 8, this means that there is a lot to investigate in this research domain. The advantages identified in this type of topology is to carry messages from one node to another by different paths, there can be absolutely no interruption in communications, each server has its own communica-tions with all other serv= ers. Health and IT issues have been drastically influenced by the large data from IoMT devic-es. In this paper, we conducted a review of the scientific liter= ature and mapped research trends on the IoMT paradigm in the health domain. Final= ly, this paper expands on the liter-ature, and the findings of this study can s= erve as a basis for future studies.

 

Keywords: IoMT, LPWAN, bibliographic review, network topologies, mesh configurations.

 

Introducción

El Internet de las Cosas Médicas (IoMT), capta o analiza datos y los envía a otros dispositivos don= de los usuarios finales son el personal sanitario. Esta información es útil pa= ra la toma de decisiones por parte de estas unidades médicas. Las propuestas p= ara implementar este sistema utilizando las redes LPWAN como medio de comunicac= ión aportan importantes ventajas sobre otras similares en cuanto a coste, cober= tura y fácil adaptabilidad. Pero, ¿son las actuales topologías de red utilizadas para transmitir esta información las mejores opciones para el IoMT? Este artículo trata de responder a esta importante pregunta de investigación.

 

El IoMTha introducido un cambio revolucionario al facili= tar la gestión de las enfermedades, mejorar los métodos de diagnóstico y tratamien= to de las mismas y reducir los costes y los errores= de la asistencia sanitaria. Este cambio ha tenido un gran impacto en la calidad d= e la asistencia sanitaria tanto para los pacientes como para el personal sanitar= io de primera línea. El IoMT es una combinación de dispositivos y aplicaciones médicas que se conectan a través de redes.=

 =

Muchos prov= eedores de servicios sanitarios están aprovechando las últimas tendencias de TI, co= mo la virtualización, la nube, la movilidad y el análisis de grandes datos, pa= ra sentar las bases de las instalaciones de próxima generación. La mayoría de = los proveedores están considerando cuidadosamente cómo las comunicaciones de da= tos, específicamente la red, pueden permitir la movilidad de los cuidadores, conectar el ecosistema de médicos, pacientes y dispositivos médicos, proporcionar una plataforma escalable para nuevos modelos de atención y, en última instancia, salvaguardar los datos de los pacientes. Los proveedores = de servicios sanitarios deben tener en cuenta cinco requisitos esenciales para cumplir la promesa de prestar una atención continua: Ofrecer rendimiento, flexibilidad, seguridad, sencillez y economía (Performance, = 2018).

 <= /span>

Las LPWAN, = son redes de largo alcance, alta cobertura y bajo consumo de energía. Esto se consigue realizando pequeñas transmisiones de datos con poco ancho de banda, ahorrando energía para una mayor penetración. Algunos ejemplos de estas red= es son: Narrowband IoT= (NB-IoT), Sigfox o LoRaWAN, una especificación de red creada por la LoRa Alliance. Sigfox y N= B-IoT utilizan bandas con licencia, de ahí su coste de = uso. Mientras que LoRa utiliza la banda libre, por l= o que no tiene coste de uso. LoRaWAN tiene un bajo co= nsumo de energía, un bajo ancho de banda y está pensada para un tráfico casi exclusivamente ascendente y una topología en estrella.

 =

El principal interés de esta investigación consiste mejorar las redes y garantizar que se cumplan los objetivos de rendimiento (disponibilidad de conexión, cobertura global y, en ocasiones, en tiempo real), flexibilidad, seguridad, simplicid= ad y economía (bajo consumo de batería para los sensores).  Este problema se llevará a cabo con la verificación de la comunicación entre dispositivos utilizando una topología adecuada, esto permite que los datos lleguen sin ningún problema a las unid= ades de salud para su respectivo análisis y toma de decisiones. Como se ha mencionado anteriormente, la topología utilizada en Lo= RaWAN es una topología en estrella. Creemos que sería bueno ampliar esta topologí= a en estrella en determinados casos para aumentar principalmente la cobertura y evitar problemas de saturación y colisión en la pasarela de destino. Por lo tanto, este trabajo tiene como objetivo hacer un estudio de las topologías y soluciones de comunicación más utilizadas en el IoMT, analizar sus pros y sus contras e identificar aquellos aspectos de la comunicación del IoMT que requieren un mayor desarrollo e investigación para cumplir con los requisitos impuestos por el= IoMT.

 =

En este tra= bajo, por lo tanto, se realiza una revisión de la literatura científica y se mapea las tendencias de investigación sobre el paradigma de = IoMT en el dominio de la salud, centrándose en las topologías, de las tres ecuaciones "Internet de las cosas Y malla", "Internet de las cosas Y medicina" e "Internet de las cosas Y malla médica" la última obtuvo un valor mínimo en comparación con las otras, esto significa = que hay mucho por investigar en este dominio de investigación. Las ventajas identificadas en este tipo de topología es llevar los mensajes de un nodo a otro por diferentes caminos, no puede haber absolutamente ninguna interrupc= ión en las comunicaciones, cada servidor tiene sus propias comunicaciones con t= odos los demás servidores.

 =

En este tra= bajo se analizan las topologías más utilizadas en IoMT.= El esquema del trabajo es el siguiente: En la sección 2 se presenta la metodol= ogía utilizada para el análisis bibliográfico aplicando criterios de búsqueda, e= n la sección 3 se describen las investigaciones realizadas en IoT e IoMT según la clasificación especificada en la sección 2, mientras que en la sección 4 se presentan los objetivos del trab= ajo en referencia a las topologías utilizadas en IoMT y, por último, en la sección 5 se presentan las conclusiones obtenidas del tra= bajo.

 

Metodología

Para abordar el objetivo general identificado anterior= mente, se revisaron 570 artículos científicos de la web del sitio y la base de dat= os Scopus, las palabras clave que se utilizaron para enc= ontrar estos artículos fueron IoT, 'IoMT', 'Mesh Topology', en= un rango de fechas de 2016-2021. Los artículos de investigación se clasificaro= n en tres grupos generales y se resumieron según el problema, el artefacto y la evolución del artefacto. La ecuación (Internet de las cosas Y malla) dio co= mo resultado 276, (Internet de las cosas Y medicina) un total de 286 y finalme= nte (Internet de las cosas médicas Y malla) con solo 8. Esto significa que toda= vía queda mucho trabajo por hacer en las comunicaciones de IoMT y de redes de malla.

 

Para facilitar el proceso de búsqueda, las palabras cl= ave debían estar presentes al menos en el título y en el resumen, además, los artículos debían estar publicados en inglés, se excluyeron los artículos qu= e no estaban dentro del rango de fechas establecido, los que se encontraron duplicados en WoS, Scopus<= /span> y los que no pertenecían a la informática, obteniendo un total de 570 artícul= os para analizar y, finalmente, seleccionar los 70 más relevantes.

 

Figura 1

 

Organización y discusión de la información encontrada

Journal Citation Reports (J= CR) cubre las publicaciones revisadas por pares más citadas del mundo y permite buscar el factor de impacto de una revista o grupo de revistas concreto y h= acer comparaciones entre ellas. Cada grupo temático de revistas se divide en cua= tro cuartiles: Q1, Q2, Q3, Q4, que corresponden respectivamente al grupo confor= mado por el primer 25% de las revistas del listado, el grupo que ocupa del 25 al 50%, el que se posiciona entre el 50 y el 75% y, por último, el que se ubica entre el 75 y el 100% del ranking ordenado. se confirma por aquellas que oc= upan el primer cuartil Q1.

 <= /o:p>

Posteriormen= te, mediante la lectura de los títulos, se excluyó cualquier artículo que no estuviera claramente relacionado con la medicina y el uso de cualquier topología, quedando una lista de 70 artículos, mientras que el resto se consideró de poca relevancia. La relevancia se refería principalmente a la conexión del artículo con el tema estudiado y a las publicaciones revisadas= por pares más citadas en el mundo que permiten buscar el factor de impacto de u= na revista o grupo de revistas en particular y hacer comparaciones entre ellas. Cada grupo temático de revistas se divide en cuatro cuartiles (Q1, Q2, Q3, = Q4), cuatro topologías de red (Start, Peer-to-Peer, Mesh, Hybrid) y el protocolo de comunicación utilizado en c= ada una de las investigaciones (ver Figura 2).

Figura 2=

Organización de la información

&nbs= p;

La  REF _Ref122029789 \h = Figura 2 muestra las investigaciones realizadas en el ámbito de la medicina (Cáncer Dental, Sistema Respiratorio, Enfermedades Renales, Enfermedades Cardiovasculares, Enfermedades Digestivas, Virus, Glucosa, Implantes Médicos, Monitorización de Laboratorio, Presión Arterial, Salud Mental, Signos Vitales, Signos Vitales -Seguridad, Terapias) frente a la topología de red

 <= /o:p>

Análisis de los resultados de la investigación

Figura 3

Aplicación principal en un Internet de las Cosas Médicas (IoMT).

 

<= /span>

 

En la Tabla 1 se puede observar las aplicaciones en medicina con sus respectivas topologías. En cuanto al modelo de estrella se tiene un total d= e 41 de 70, esto significa que su uso es mayor; sin embargo, esta topología se b= asa en la centralización del cómputo, almacenamiento y control.

Tabla 1=

Clasificación de los trabajos en grupos de enfermedades y topologías

Medicine=

Estrella=

Malla

Hibrido<= o:p>

 Cá= ncer

(Palani & Venkatalakshmi, 2019),= (Khan et al., 2019)

Dental

(Liu et al., 2020)

(Alarifi et al., 2019),(Vellappally et al., 2019)

Sistema Respiratorio=

(Haoyu et al., 2019)

Enfermedad Renal

(Arulanthu & Perumal, 2020)

Cardiovascular<= /o:p>

(Huang et al., 2019),(Al-Kaisey et al., 2020),(Pirbhulal et al., 2019)

(Cubillos-Calvachi et al., 2020)

(Karthick & Manikandan, 2019),(Kan et al., 2015)

Virus

(Rani et al., 2019),(Song et al., 2018)

Glucosa

(Leahy, 2008),(Gupta et al., 2019),(Cappon et al., 2017)

Implantes Médicos

(Santagati et al., 2020)

Laboratorio

(Kang et al., 2018)

Presión arterial

(Sood & Mahajan, 2019),(da Silva et al., 2019),(Farahani et al., 2020)

(Sharman et al., 2020)

Salud Mental

(Sayeed et al., 2019),(Zilani et al., 2020),(Yadav et al., 2019)

(Rachakonda et al., 2020),(Sarmento et al., 2020),(Rachakonda et al., 2019)

Signos vitales<= /o:p>

(Awan et al., 2019),(Zanjal & Talmale, 2016),(Díaz de León-Castañeda, 2019)

(Xing et al., 2018),(Evangeline & Lenin, 2019),(Ullah et al., 2017)

(Hedrick et al., 2020),(Ng et al., 2020),(Rajasekaran et al., 2019)

(Sánchez et al., 2019),(Mavrogiorgou et al., 2019),(Han et al., 2020)

(Ignacio et al., 2019),(Qureshi & Krishnan, 2018),(Morzy et al., 2013)

(Chen et al., 2020),(Nørfeldt et al., 2019)

(Kodali et al., 2016),(Cui et al., 2020)ADDIN CSL_CITATION {"citationItems":[{"id":"ITEM-1","item= Data":{"DOI":"10.3390/app7080817","ISBN"= :"8613889862359","ISSN":"20763417","abst= ract":"As a key technology in smart healthcare monitoring systems, wireless body ar= ea networks (WBANs) can pre-embed sensors and sinks on body surface or inside bodies for collecting different vital signs parameters, such as human Electrocardiograph (ECG), Electroencephalograph (EEG), Electromyogram (EM= G), body temperature, blood pressure, blood sugar, blood oxygen, etc. Using real-time online healthcare, patients can be tracked and monitored in nor= mal or emergency conditions at their homes, hospital rooms, and in Intensive = Care Units (ICUs). In particular, the reliability and effectiveness of the pac= kets transmission will be directly related to the timely rescue of critically = ill patients with life-threatening injuries. However, traditional fault-toler= ant schemes either have the deficiency of underutilised resources or react too slowly to failures. In future healthcare systems, the medical Internet of Things (IoT) for real-time monitoring can integrate sensor networks, cloud computing, and big data techniques to address these problems. It can coll= ect and send patient's vital parameter signal and safety monitoring informati= on to intelligent terminals and enhance transmission reliability and efficie= ncy. Therefore, this paper presents a design in healthcare monitoring systems = for a proactive reliable data transmission mechanism with resilience requirem= ents in a many-to-one stream model. This Network Coding-based Fault-tolerant Mechanism (NCFM) first proposes a greedy grouping algorithm to divide the topology into small logical units; it then constructs a spanning tree bas= ed on random linear network coding to generate linearly independent coding combinations. Numerical results indicate that this transmission scheme wo= rks better than traditional methods in reducing the probability of packet los= s, the resource redundant rate, and average delay, and can increase the effective throughput rate.","author":[{"dropping-particle":"&quo= t;,"family":"Peng","given":"Yuhuai"= ,"non-dropping-particle":"","parse-names":fal= se,"suffix":""},{"dropping-particle":"&q= uot;,"family":"Wang","given":"Xiaojie&qu= ot;,"non-dropping-particle":"","parse-names":= false,"suffix":""},{"dropping-particle":"= ;","family":"Guo","given":"Lei"= ;,"non-dropping-particle":"","parse-names":fa= lse,"suffix":""},{"dropping-particle":"&= quot;,"family":"Wang","given":"Yichun&qu= ot;,"non-dropping-particle":"","parse-names":= false,"suffix":""},{"dropping-particle":"= ;","family":"Deng","given":"Qingxu&= quot;,"non-dropping-particle":"","parse-names"= ;:false,"suffix":""}],"container-title":"= ;Applied Sciences (Switzerland)","id":"ITEM-1","issue":&= quot;8","issued":{"date-parts":[["2017"]= ]},"title":"An efficient network coding-based fault-tolerant mechanism in WBAN for smart healthcare monitoring systems","type":"article-journal","volume&q= uot;:"7"},"uris":["http://www.mendeley.com/documen= ts/?uuid=3D03186888-fd60-46cd-a9c9-984fbf9ae9da"]}],"mendeley&quo= t;:{"formattedCitation":"(Peng et al., 2017)","plainTextFormattedCitation":"(Peng et al., 2017)","previouslyFormattedCitation":"(Peng et a= l., 2017)"},"properties":{"noteIndex":0},"schem= a":"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/= csl-citation.json"}(Peng et al., 2017),(Plageras et al., 2016)ADDIN CSL_CITATION {"citationItems":[{"id":"ITEM-1","item= Data":{"DOI":"10.1186/s13174-019-0108-9","ISB= N":"1317401901089","ISSN":"18690238",&qu= ot;abstract":"The futuristic wireless networks expects to provide adequate support for dist= inct kind of applications, their diverse requirements, and scenarios for future Internet systems, such as Internet of Things based on multimedia and sens= or data, while figuring out low cost solutions to offload the mobile communication core. In this context, Low-cost Wireless Backhauls (LWBs) c= an be useful, since they are based on cheap WLAN technologies, such as Wirel= ess Mesh Networks that provide capacity for future IoT applications based on mixed traffic. The routing is a fundamental process to provide communicat= ion in these multi-hop networks and multi-objective routing optimization algorithms based on Integer Linear Programming (ILP) models have been stu= died in the literature to address this problem, but there is a lack of solutio= ns for mixed traffic. For this reason, we propose a novel ILP multi-objective approach, called Multi-objective routing Aware of miXed traffIc (MAXI), w= hich employs three weighted objectives to guide the routing in WMNs with diffe= rent applications and requirements. In addition, we provide a comparative anal= ysis with other relevant approaches of routing using NS-3 to evaluation based = on simulation, that takes into account different types and levels of interference (e.g. co-channel interference and external interference) foc= used on mixed IoT traffic for elderly healthcare scenario. Finally, we demonst= rate the effectiveness of the proposed approach to support the requirements of each application through the appropriate combination of objective functio= ns, mainly in dense scenarios with high level of interference.","au= thor":[{"dropping-particle":"","family":= "Medeiros","given":"Vinícius N.","non-dropping-particle":"","parse-names= ":false,"suffix":""},{"dropping-particle"= ;:"","family":"Silvestre","given":&= quot;Bruno","non-dropping-particle":"","parse= -names":false,"suffix":""},{"dropping-particl= e":"","family":"Borges","given"= ;:"Vinicius C.M.","non-dropping-particle":"","parse-nam= es":false,"suffix":""}],"container-title"= ;:"Journal of Internet Services and Applications","id":"ITEM-1","issue":&q= uot;1","issued":{"date-parts":[["2019"]]= },"publisher":"Journal of Internet Services and Applications","title":"Multi-objective routing aware = of mixed IoT traffic for low-cost wireless Backhauls","type":"article-journal","volume= ":"10"},"uris":["http://www.mendeley.com/docu= ments/?uuid=3D73999e10-d093-43ca-8a7a-9acd6b6cb722"]}],"mendeley&= quot;:{"formattedCitation":"(Medeiros et al., 2019)","plainTextFormattedCitation":"(Medeiro= s et al., 2019)","previouslyFormattedCitation":"(Medeiros = et al., 2019)"},"properties":{"noteIndex":0},"schem= a":"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/= csl-citation.json"}(Medeiros et al., 2019),(Rajput & Brahimi, 2019a)

(Rajput & Brahimi, 2019b),(Silvestre-Blanes et al., 2020)

(Kang et al., 2018),(Quincozes et al., 2019)ADDIN CSL_CITATION {"citationItems":[{"id":"ITEM-1","item= Data":{"DOI":"10.1016/j.procs.2017.08.357","I= SSN":"18770509","abstract":"In developing countries, population increase is not sufficiently matched by increase in available health care resources. Inspite of technology advanc= es, proper medical facility and resources are still not available to a large percentage of population, especially those having low income and living in rural or remote areas. There is an urgent need for development of a low c= ost and highly reliable technology for monitoring healthcare for those living= in such areas that provides rapid monitoring of basic vital health parameters for large numbers of people, and making this data readily available to do= ctor present anywhere in the world. A novel and an efficient biomedical device= has been designed which can quickly monitor the vital signs of large number of people simultaneously and transmit that information wirelessly to the doc= tor or medical facility present anywhere in the world. The instrument is represented by a hub and spoke model with the spokes being the sensor nod= es consisting of a microcontroller MSP430G2553 and a wireless transceiver nRF24L01 (IEEE 802.15.4). The hub consists of a Raspberry Pi 3 with the s= ame transceiver. The data received at the hub can be transmitted to the doctor through the inbuilt IEEE 802.11 (Wi-Fi protocol) of Raspberry Pi 3. All t= hat the instrument needs to work is a Wi-Fi or an Ethernet connection and all= the sensor nodes can be powered from the coin cell batteries. Peer-review und= er responsibility of the Conference Program Chairs.","author":[{"dropping-particle":"&q= uot;,"family":"Garbhapu","given":"Venkata Virajit","non-dropping-particle":"","parse-= names":false,"suffix":""},{"dropping-particle= ":"","family":"Gopalan","given"= ;:"Sundararaman","non-dropping-particle":"",&= quot;parse-names":false,"suffix":""}],"contai= ner-title":"Procedia Computer Science","id":"ITEM-1","issued":{"= ;date-parts":[["2017"]]},"page":"408-415"= ;,"publisher":"Elsevier B.V.","title":"IoT Based Low Cost Single Sensor Node Remote Health Monitoring System","type":"article-jour= nal","volume":"113"},"uris":["http:= //www.mendeley.com/documents/?uuid=3D3d82c250-bfa5-496b-8006-4e06c0770af1&q= uot;]}],"mendeley":{"formattedCitation":"(Garbhapu & Gopalan, 2017)","plainTextFormattedCitation":"(Garbhapu & Gopalan, 2017)","previouslyFormattedCitation":"(Garbh= apu & Gopalan, 2017)"},"properties":{"noteIndex":0},"schem= a":"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/= csl-citation.json"}(Garbhapu & Gopalan, 2017),(Choi et al., 2019) <= /span>

Terapias<= /span>

(Lam et al., 2020)

(Yu, 2020)

 

En cuanto a las redes Peer-to-Peer, se tiene un va= lor de 10 y su estructura consiste en que todos los nodos de la red están conectad= os entre sí por un enlace. De este modo, los nodos de una topología Peer-to-Peer están conectados punto a punto con los demás = nodos de la red, mientras que los dispositivos finales están conectados al nodo de red más cercano. Así, este tipo de configuración se adapta a la situación e= n la que se encuentra la red con respecto al tráfico de información. Por último,= las redes Mesh, un total de 15, se componen básicam= ente de tres clases de nodos: gateways o Dispositivo= s de Funcionalidad Completa (FFD), sensores/actuadores-rout= ers o Dispositivos de Funcionalidad Reducida (RFD).

 

Por último, la topología híbrida con un valor de 4 se deriva de la unión de dos topologías de red (topología estrella-autobús topología estrella-anillo). Su implementación es debido a la complejidad de la solución de red y tiene un costo muy alto debido a su administración y mantenimiento. También proporci= ona los beneficios que ofrecen los otros diseños. Esto significa que puede tene= r la facilidad de localizar problemas de la organización en estrella o las facilidades económicas que ofrece la red de bus. A continuación, se describ= en de forma general las investigaciones realizadas en cada área de la medicina, considerando las topologías descritas en el apartado anterior.

Tabla 2

Clasificación de los trabajos en grupos de enfermedades y tecnologías

Medicine

Zigbee

WIFI

3G/4G/5G

LoraWan<= /span>

 Cáncer

(Palani & Venkatalakshmi, 2019),(Khan et al., 2019)

 

Dental

(Alarifi et al., 2019)

(Liu et al., 2020)<= /span>

(Vellappally et al., 2019)=

Sistema Respiratorio

(Haoyu et al., 2019)

=  

Enfermedad Renal

(Arulanthu & Perumal, 2020)

=  

Cardiovascular

(Huang et al., 2019),(Al-Kaisey et al., 2020),(Pirbhulal et al., 2019)

(Cubillos-Calvachi et al., 2020)<= /span>,(Ali et al., 2020)<= /span>,(Karthick & Manikandan, 2019)=

(Kan et al., 2015)<= /span>

=  

Virus

(Rani et al., 2019)= ,(Song et al., 2018)=

=  

Glucosa

(Leahy, 2008)

(Leahy, 2008),(Gupta et al., 2019)

(Cappon et al., 2017)

=  

Implantes Médicos

(Mumtaz et al., 2018)

=  

Laboratorio

(Kang et al., 2018)=

=  

Presión arterial

(Sood & Mahajan, 2019)= ,(da Silva et al., 2019),(Farahani et al., 2020)

(Sharman et al., 2020)

=  

Salud Mental

(Sayeed et al., 2019),ADDIN CSL_CITATION {"citationItems":[{"id":"ITEM-1","item= Data":{"DOI":"10.1109/TCE.2020.2976006","ISSN= ":"15584127","abstract":"Not knowing when to stop eating or how much food is too much can lead to many health issues. In iLog, we propose a system which can not only monitor but also create awareness for the user of how much food is too much. iLog provides information on the emotional state of a person along with the classification of eating behaviors to Normal-Eating or Stress-Eating. Chr= onic stress, uncontrolled or unmonitored food consumption, and obesity are intricately connected, even involving certain neurological adaptations. We propose a deep learning model for edge computing platforms which can automatically detect, classify and quantify the objects from the plate of= the user. Three different paradigms where the idea of iLog can be performed a= re explored in this research. Two different edge platforms have been impleme= nted in iLog. The platforms include mobile, as it is widely used, and a single board computer which can easily be a part of network for executing experiments with iLog-Glasses being the main wearable. The iLog model has produced an overall accuracy of 98% with an average precision of 85.8%.","author":[{"dropping-particle":"&qu= ot;,"family":"Rachakonda","given":"Laava= nya","non-dropping-particle":"","parse-names&= quot;:false,"suffix":""},{"dropping-particle"= :"","family":"Mohanty","given":&quo= t;Saraju P.","non-dropping-particle":"","parse-names= ":false,"suffix":""},{"dropping-particle"= ;:"","family":"Kougianos","given":&= quot;Elias","non-dropping-particle":"","parse= -names":false,"suffix":""}],"container-title&= quot;:"IEEE Transactions on Consumer Electronics","id":"ITEM-1&qu= ot;,"issue":"2","issued":{"date-parts&qu= ot;:[["2020"]]},"page":"115-124","publis= her":"IEEE","title":"ILog: An Intelligent Device for Automatic Food Intake Monitoring and Stress Detection in the IoMT","type":"article-journal","volume"= ;:"66"},"uris":["http://www.mendeley.com/documents= /?uuid=3D4852f12f-16a1-4ee5-b1bb-c1705634f566"]}],"mendeley"= :{"formattedCitation":"(Rachakonda et al., 2020)","plainTextFormattedCitation":"(Rachako= nda et al., 2020)","previouslyFormattedCitation":"(Rachak= onda et al., 2020)"},"properties":{"noteIndex":0},"schem= a":"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/= csl-citation.json"}<= ![endif]-->(Rachakonda et al., 2020)

(Rachakonda et al., 2020)<= /span>

(Yadav et al., 2019),(Sarmento et al., 2020)

=  

Signos vitales

(Kodali et al., 2016),(Ullah et al., 2017),(Hedrick et al., 2020)

(Peng et al., 2017)= ,(Rajasekaran et al., 2019)= ,(Kang et al., 2018)=

(Garbhapu & Gopalan, 2017),(Elsts et al., 2018),(Latif et al., 2020)

(Mavrogiorgou et al., 2019),(Rajput & Brahimi, 2019a),(Rajput & Brahimi, 2019b)

(Han et al., 2020)<= /span>,(Silvestre-Blanes et al., 2020)

(Zanjal & Talmale, 2016),(Díaz de León-Castañeda, 2019),(Xing et al., 2018)

(Evangeline & Lenin, 2019),ADDIN CSL_CITATION {"citationItems":[{"id":"ITEM-1","item= Data":{"DOI":"10.1016/j.scs.2017.06.010","ISS= N":"22106707","abstract":"Interoperability remains a major burden to the developers of Internet of Things systems. I= t is due to IoT devices are extremely heterogeneous regarding basic communicat= ion protocols, data formats, and technologies. Furthermore, due to the absenc= e of worldwide satisfactory standards, Interoperability tools remains imperfec= t. In this paper, we have proposed Semantic Interoperability Model for Big-d= ata in IoT (SIMB-IoT) to deliver semantic interoperability among heterogeneous IoT devices in health care domain. This model is used to recommend medici= ne with side effects for different symptoms collected from heterogeneous IoT sensors. Two datasets are taken for the analysis of big-data. One dataset= contains diseases with drug details and the second dataset contains medicines with side effects. Information between physician and patient are semantically annotated and transferred in a meaningful way. A Lightweight Model for Semantic annotation of Big-data using heterogeneous devices in IoT is proposed to provide annotations for big data. Resource Description Framew= ork (RDF) is a semantic web framework that is recycled to communicate things using Triples to make it semantically significant. RDF annotated patients’ data and made it semantically interoperable. SPARQL query is used to extr= act records from RDF graph. Tableau, Gruff-6.2.0, and Mysql tools are used in simulation in this article.","author":[{"dropping-particle":"&= quot;,"family":"Ullah","given":"Farhan&q= uot;,"non-dropping-particle":"","parse-names"= :false,"suffix":""},{"dropping-particle":&quo= t;","family":"Habib","given":"Muham= mad Asif","non-dropping-particle":"","parse-nam= es":false,"suffix":""},{"dropping-particle&qu= ot;:"","family":"Farhan","given":&q= uot;Muhammad","non-dropping-particle":"","par= se-names":false,"suffix":""},{"dropping-parti= cle":"","family":"Khalid","given&qu= ot;:"Shehzad","non-dropping-particle":"",&quo= t;parse-names":false,"suffix":""},{"dropping-= particle":"","family":"Durrani","gi= ven":"Mehr Yahya","non-dropping-particle":"","parse-na= mes":false,"suffix":""},{"dropping-particle&q= uot;:"","family":"Jabbar","given":&= quot;Sohail","non-dropping-particle":"","pars= e-names":false,"suffix":""}],"container-title= ":"Sustainable Cities and Society","id":"ITEM-1","issued":{"= ;date-parts":[["2017"]]},"page":"90-96",= "title":"Semantic interoperability for big-data in heterogeneous IoT infrastructure for healthcare","type":"article-journal","volum= e":"34"},"uris":["http://www.mendeley.com/doc= uments/?uuid=3Dfe96eb60-ef34-4727-a73e-1a2e55ce79a7"]}],"mendeley= ":{"formattedCitation":"(Ullah et al., 2017)","plainTextFormattedCitation":"(Ullah et al., 2017)","previouslyFormattedCitation":"(Ullah et = al., 2017)"},"properties":{"noteIndex":0},"schem= a":"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/= csl-citation.json"}<= ![endif]-->(Ullah et al., 2017),ADDIN CSL_CITATION {"citationItems":[{"id":"ITEM-1","item= Data":{"DOI":"10.1109/TLA.2019.8931137","ISSN= ":"15480992","abstract":"Internet of Things (IoT) is a prominent paradigm applied to several areas ranging = from medicine to industrial networks. It aims at connecting to the Internet of million of daily used objects. Important challenges in this area consist = in to propose mechanisms and protocols that meet security, device interoperability, quality of service and energy-efficiency requirements. Particularly, the Message Queue Telemetry Transport (MQTT) protocol has b= een prospected in order to provide efficient communication at the application layer for the IoT. This survey aims to present the fundamentals, tools an= d future directions related to MQTT protocol and its variation tailored for sensor networks, called MQTT-SN. We discuss such protocols comparing to other current IoT application layer protocols, such as Constrained Application Protocol (CoAP). Additionally, we present tools so as to support practical experimentation and simulation. Particularly, we carry out pactical experiments to observe the communication delay between MQTT and CoAP. Finally, the open issues and challenges in this area are examined.",= "author":[{"dropping-particle":"","famil= y":"Quincozes","given":"Silvio","no= n-dropping-particle":"","parse-names":false,"= suffix":""},{"dropping-particle":"",&quo= t;family":"Emilio","given":"Tubino",&quo= t;non-dropping-particle":"","parse-names":false,&q= uot;suffix":""},{"dropping-particle":"",= "family":"Kazienko","given":"Juliano&quo= t;,"non-dropping-particle":"","parse-names":f= alse,"suffix":""}],"container-title":"IE= EE Latin America Transactions","id":"ITEM-1","issue":&q= uot;9","issued":{"date-parts":[["2019"]]= },"page":"1439-1448","title":"MQTT protocol: Fundamentals, tools and future directions","type":"article-journal","volum= e":"17"},"uris":["http://www.mendeley.com/doc= uments/?uuid=3D2b517858-38bb-45b4-a9ac-d4c45aca593f"]}],"mendeley= ":{"formattedCitation":"(Quincozes et al., 2019)","plainTextFormattedCitation":"(Quincoz= es et al., 2019)","previouslyFormattedCitation":"(Quinco= zes et al., 2019)"},"properties":{"noteIndex":0},"schem= a":"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/= csl-citation.json"}<= ![endif]-->(Quincozes et al., 2019)

(Plageras et al., 2016),(Medeiros et al., 2019),(Sánchez et al., 2019)

(Ignacio et al., 2019),(Qureshi & Krishnan, 2018),ADDIN CSL_CITATION {"citationItems":[{"id":"ITEM-1","item= Data":{"DOI":"10.3390/s20072131","ISSN":= "14248220","PMID":"32283841","abstract&q= uot;:"With the increasing popularity of the Internet-of-Medical-Things (IoMT) and sm= art devices, huge volumes of data streams have been generated. This study aim= s to address the concept drift, which is a major challenge in the processing of voluminous data streams. Concept drift refers to overtime change in data distribution. It may occur in the medical domain, for example the medical sensors measuring for general healthcare or rehabilitation, which may swi= tch their roles for ICU emergency operations when required. Detecting concept= drifts becomes trickier when the class distributions in data are skewed, which is often true for medical sensors e-health data. Reactive Drift Detection Me= thod (RDDM) is an efficient method for detecting long concepts. However, RDDM = has a high error rate, and it does not handle class imbalance. We propose an Enhanced Reactive Drift Detection Method (ERDDM), which systematically generates strategies to handle concept drift with class imbalance in data streams. We conducted experiments to compare ERDDM with three contemporary techniques in terms of prediction error, drift detection delay, latency, = and ability to handle data imbalance. The experimentation was done in Massive Online Analysis (MOA) on 48 synthetic datasets customized to possess the capabilities of data streams. ERDDM can handle abrupt and gradual drifts = and performs better than all benchmarks in almost all experiments.","author":[{"dropping-particle":&qu= ot;","family":"Toor","given":"Affan Ahmed","non-dropping-particle":"","parse-na= mes":false,"suffix":""},{"dropping-particle&q= uot;:"","family":"Usman","given":&q= uot;Muhammad","non-dropping-particle":"","par= se-names":false,"suffix":""},{"dropping-parti= cle":"","family":"Younas","given&qu= ot;:"Farah","non-dropping-particle":"","= parse-names":false,"suffix":""},{"dropping-pa= rticle":"","family":"Fong","given&q= uot;:"Alvis Cheuk M.","non-dropping-particle":"","parse-names= ":false,"suffix":""},{"dropping-particle"= ;:"","family":"Khan","given":"= Sajid Ali","non-dropping-particle":"","parse-name= s":false,"suffix":""},{"dropping-particle&quo= t;:"","family":"Fong","given":"= ;Simon","non-dropping-particle":"","parse-nam= es":false,"suffix":""}],"container-title"= ;:"Sensors (Switzerland)","id":"ITEM-1","issue":&= quot;7","issued":{"date-parts":[["2020"]= ]},"page":"1-24","title":"Mining massive e-health data streams for IoMT enabled healthcare systems","type":"article-journal","volume&q= uot;:"20"},"uris":["http://www.mendeley.com/docume= nts/?uuid=3D3b8b8776-9de3-4f43-a78a-549a18901523"]}],"mendeley&qu= ot;:{"formattedCitation":"(Toor et al., 2020)","plainTextFormattedCitation":"(Toor et= al., 2020)","previouslyFormattedCitation":"(Toor et al., 2020)"},"properties":{"noteIndex":0},"schem= a":"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/= csl-citation.json"}<= ![endif]-->(Toor et al., 2020)

(Rubí & Gondim, 2019),ADDIN CSL_CITATION {"citationItems":[{"id":"ITEM-1","item= Data":{"DOI":"10.1145/3326467.3326496","ISBN&= quot;:"9781450361903","abstract":"The smart healthcare area is expanding its application to telemedicine, mobile health, EHR/EMR/PHR, wireless medical services, and precision medicine through a combination of Internet of Things (IoT) technologies. In the IoT environment, it is difficult to actively control packets and traffic using existing network technologies because multiple devices and sensors create different types of packets and cause variable traffic. Furthermore, it is difficult to apply various existing security technologies in the IoT envi= ronment because various services are provided using low-end sensor devices with limited performances. This study presented here aims to construct an IoT-based smart healthcare service security model. The security requireme= nts for IoT environments are summarized while a framework for designing secur= ity areas for IoT services is proposed and applied to smart healthcare servic= es. For this purpose, a medical information protection framework was designed= to provide authentication, access control, network and system security, integrity, and confidentiality by investigating the characteristics of the smart healthcare environment.","author":[{"dropping-particle":&qu= ot;","family":"Choi","given":"Junho= ","non-dropping-particle":"","parse-names&quo= t;:false,"suffix":""},{"dropping-particle":&q= uot;","family":"Choi","given":"Chan= g","non-dropping-particle":"","parse-names&qu= ot;:false,"suffix":""},{"dropping-particle":&= quot;","family":"Kim","given":"Sung Hwan","non-dropping-particle":"","parse-nam= es":false,"suffix":""},{"dropping-particle&qu= ot;:"","family":"Ko","given":"= Hoon","non-dropping-particle":"","parse-names= ":false,"suffix":""}],"container-title":= "ACM International Conference Proceeding Series","id":"ITE= M-1","issued":{"date-parts":[["2019"]]},= "title":"Medical information protection frameworks for smart healthcare based on IoT","type":"article-journal"},"uris":= ["http://www.mendeley.com/documents/?uuid=3D3f1362fb-39ea-41ac-a515-34= a4b7a824ff"]}],"mendeley":{"formattedCitation":&qu= ot;(Choi et al., 2019)","plainTextFormattedCitation":"(Choi et al., 2019)","previouslyFormattedCitation":"(Choi et a= l., 2019)"},"properties":{"noteIndex":0},"schem= a":"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/= csl-citation.json"}<= ![endif]-->(Choi et al., 2019),ADDIN CSL_CITATION {"citationItems":[{"id":"ITEM-1","item= Data":{"DOI":"10.1007/978-3-030-37218-7","ISB= N":"9783642327407","ISSN":"21945357",&qu= ot;author":[{"dropping-particle":"","family&q= uot;:"Morzy","given":"Tadeusz","non-drop= ping-particle":"","parse-names":false,"suffix= ":""},{"dropping-particle":"","fami= ly":"Härder","given":"Theo","non-dr= opping-particle":"","parse-names":false,"suff= ix":""},{"dropping-particle":"","fa= mily":"Wrembel","given":"Robert","n= on-dropping-particle":"","parse-names":false,"= ;suffix":""}],"container-title":"Advances in Intelligent Systems and Computing","id":"ITEM-1&qu= ot;,"issued":{"date-parts":[["2013"]]},"= title":"Advances in Intelligent Systems and Computing: Preface","type":"book","volume":"= 186 AISC"},"uris":["http://www.mendeley.com/documents/?uu= id=3D727f228a-66ad-47a0-94d6-c86f0893aced"]}],"mendeley":{&q= uot;formattedCitation":"(Morzy et al., 2013)","plainTextFormattedCitation":"(Morzy et al., 2013)","previouslyFormattedCitation":"(Morzy et = al., 2013)"},"properties":{"noteIndex":0},"schem= a":"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/= csl-citation.json"}<= ![endif]-->(Morzy et al., 2013)

(Chen et al., 2020)= ,(Nørfeldt et al., 2019)

(Cui et al., 2020)<= /span>,(Zanjal & Talmale, 2016)

=  

Terapias

(Yu, 2020),(Lam et al., 2020)<= /span>,(Sanders et al., 2019)

=  

 

El cáncer

Es una enfermedad grave que ha matado a muchas personas durante los últimos añ= os debido al hábito alimenticio de los seres humanos. En 2019, (Palan= i & Venkatalakshmi, 2019) proponen un nuevo modelado predictivo ba= sado en el Internet de las Cosas (IoT) mediante el u= so del aumento de clústeres difusos y la clasificación para predecir la enfermedad= del cáncer de pulmón; sin embargo, no se discute qué tipo de topologías, protoc= olos y tecnologías utiliza, pero propone una arquitectura, utiliza una topología= de estrella como diseño de red y para la comunicación de dispositivos IoT se realiza por WIFI.

 

Los dispositivos basados en WIFI necesitan una buena batería de respaldo si uno quiere utilizarlos por más de 10 horas aproximadamente, una sola red basada= en WIFI puede tener un tamaño de red de hasta 2007 nodos, el WIFI ha sido estandarizado de acuerdo al estándar IEEE 802.11.x. Existen varias versiones del protocolo donde la x se sustituye por a, b, g, n, etc. que son diferent= es versiones de WiFi, utilizadas para redes de áre= a PAN y WLAN con un alcance medio de 30 a 100 metros, = (Khan et al., 2019)= propone una infraestructura, en la que los mensajes no se envían directamente, es d= ecir, tienen que pasar por un nodo de acceso (módem/routers<= /span>), lo que podemos concluir que es una topología en estrella y utiliza la tecnología WIFI.

 

Dental

En 2020, (Liu e= t al., 2020) proponen un sistema inteligente de salud dental-IoT basado en hardware inteligente, aprendizaje profu= ndo y terminal móvil, con el objetivo de explorar la viabilidad de su aplicación = en el cuidado de la salud dental en el hogar.

 

La arquitectura de red del sistema iHome dental health-IoT consta de tres capas de red: 1) capa de se= rvicio médico dental; 2) capa de servicio dental inteligente; 3) capa de adquisici= ón de datos de imágenes dentales. Los datos de las imágenes dentales se cargan= en la capa de servicio dental inteligente a través de la red (Wi-Fi, 3G/4G). A continuación, (Alari= fi et al., 2019) examinan continuamente los patrones faciales, las patologías= y la discrepancia cefalométrica para tomar la decisión sobre el proceso de extracción y no extracción de dientes. Toda la información relacionada con = los dientes se transmite a través de la señal de radiofrecuencia, las redes Zigbee transmiten en radiofrecuencia, esto implica qu= e si se utiliza Zigbee como Z-Wave vamos a requerir = un hub, puente o concentrador= que será el punto del sistema que se conecta a internet. Esta señal Wi-Fi se compartirá entre el resto de dispositivos de la red sin necesidad de que cada uno de ellos se conecte al router de forma individual. Tanto Zigbee como Z-Wave funcionan a través de una red de malla.

 

Enfermedades respiratorias

Está relacionado con el sueño. La prueba de referencia para el diagnóstico es la polisomnografía, que requiere mucho tiempo y es cara. (Haoyu= et al., 2019), propone la siguiente arquitectura, todos los datos pasan po= r un nodo o Gateway esto significa que en esta investigación se utiliza la topol= ogía de estrella junto con la tecnología WIFI. La parte principal de esta secció= n es el sensor de pulso y proximidad MAX3010X conectado al ESP32 que puede servi= r como un módulo de transmisión de datos portátil a través de Wi-Fi. Para la comunicación se establece una frecuencia de muestreo de 60 Hz con u= na resolución de 10 bits. Una conexión en serie a través de Wi-Fi se utiliza para enviar estas señales al módulo de remodelación y detección = de errores, las ventajas y desventajas de esta tecnología se describieron en la sección de cáncer.

 

Enfermedad renal

(Arula= nthu & Perumal, 2020), presentan un sistema de apoyo a las deci= siones médicas en línea (OMDSS) para la predicción de la enfermedad renal crónica (ERC). El modelo presentado incluye un conjunto de etapas, a saber, la recopilación de datos, el preprocesamiento y la clasificación de datos médi= cos para la predicción de la enfermedad renal crónica, habiendo dicho que se propone un nuevo OMDSS para la predicción de la ERC y ofrece servicios sanitarios eficaces a los pacientes.

 

Los datos de los pacientes son recogidos por dispositivos = IoT. En general, el sensor conectado al ser humano recoge datos regularmente en = un intervalo de tiempo específico. El OMDSS presentado hace uso de la red 4G p= ara transmitir los datos observados al CDS. Hay dos conceptos fundamentales que sustentan el éxito de las redes de telefonía 4G, uno es el modelo de banda ancha móvil y el otro es la convergencia de redes.

 

Enfermedades cardiovasculares

(Huang= et al., 2019)  = presentan un sistema para la adquisición de datos de lípidos en sangre basado en un smartphone para controlar el nivel de lípidos en sangre, la propuesta de adquisición de datos fotoquímicos de lípidos en sangre basada en un smartph= one con la tira reactiva y la arquitectura IoMT par= a la gestión de los lípidos en sangre. Esta información se envía al smartphone a través del cable OTG. Esta parte puede considerarse como la capa de recogid= a de parámetros de la función de lípidos en sangre en la arquitectura IoMT. Los datos serán finalmente subidos a la nube pa= ra su cálculo y almacenamiento los pacientes y los médicos pueden acceder a los d= atos en la nube desde sus respectivos terminales a través de la conexión WIFI.

 

(Al-Ka= isey et al., 2020) también utilizan para la comunicación un nodo de entrada par= a el latido de las señales de ECG, también utiliza una topología en estrella, po= r su parte (Pirbh= ulal et al., 2019) proponen una arquitectura para resolver = un problema crítico en la implementación de la seguridad para la transmisión d= e la información de salud, esto permite proporcionar la privacidad de los datos = y la validación de la información de un paciente sobre el entorno de la red de manera eficiente en el uso de los recursos.

 

Virus

El mosquito es uno de los insectos fatales que sopla varios patógenos como el = Chikungunya, que es una enfermedad instintiva que se propaga rápidamente en varias partes del país, por lo tanto, hay una necesi= dad de medidas preventivas para esta enfermedad, los nodos sensores y los teléf= onos celulares se utilizan para detectar y recopilar datos para la comunicación utilizando 4G y una topología de malla (Rani et al., 2019). Estos datos s= on procesados antes de ser transmitidos a la nube.

 

Dicho lo anterior, (Song et al., 2018) utilizan una topología de malla y dise= ñaron una plataforma de cribado móvil basada en teléfonos inteligentes, sencilla y barata, denominada "smart connected cup" (SCC), para realizar diagnósticos moleculares rápidos, conectados= y cuantitativos. Esta plataforma combina el ensayo bioluminiscente en tiempo = real y la amplificación isotérmica mediada por bucle (BART-LAMP) con la detección basada en el teléfono inteligente, la transmisión de los resultados de las pruebas al registro del paciente y al consultorio del médico; y la comunica= ción de las pruebas se realiza con el Sistema de Posicionamiento Global (GPS) y = 4G, el uso de teléfonos inteligentes mejora las capacidades más allá de lo que = está disponible con los instrumentos existentes.

 

Glucosa

El suministro de insulina a través de sensores a personas con diabetes en un r= eto para el IoT, la terapia de reemplazo celular más prometedora para niños con diabetes tipo 1 es un páncreas artificial de buc= le cerrado que incorpora sensores de glucosa continuos y bombas de insulina, <= /span>(Leahy= , 2008) combina una bomba externa y un sensor co= n un algoritmo de tasa de infusión de insulina variable diseñado para emular las características fisiológicas de la célula, para la comunicación utiliza tecnología WIFI y topología en estrella, (Cappo= n et al., 2017) realizan la conexión de un sensor - App móvil - Transmisor inteligente para la monitorización de la glucosa en personas con diabetes, = los resultados muestran una mejora estadísticamente significativa de todas las métricas glucémicas.

 

Se puede observar un sensor de aguja mínimamente invasivo, generalmente insert= ado en el tejido subcutáneo, el abdomen o el brazo, que mide una señal de corri= ente eléctrica generada por la reacción de la glucosa oxidasa. Esta señal es proporcional a la concentración de glucosa disponible en el líquido intersticial, que se convierte en una concentración de glucosa mediante un procedimiento de calibración que suele realizarse dos veces al día. Los dispositivos se conectan mediante WIFI para enviar la información.

 

Implantes médicos

El mayor obstáculo para los implantes en red es la naturaleza dieléctrica del cuerpo humano, (Santa= gati et al., 2020) han demostrado que se pueden generar y recibir ondas ultrasónicas de forma eficiente con componentes milimétricos de baja potenc= ia, y que a pesar de la pérdida de conversión que introducen los transductores ultrasónicos, a partir de esta investigación fundamental, construyó un prototipo que puede ser la base para construir futuros implantes médicos y dispositivos vestibles.

 

Por último, (Mumta= z et al., 2018) se dieron cuenta de que el uso de un enf= oque de estimación de la transmisión para mejorar la precisión de la fiabilidad = de la transmisión y la estimación de acuerdo con la dinámica del sistema, lueg= o se optimizó mediante la formulación de un problema de minimización restringido= .

 

Signos vitales

Se está investigando mucho para reducir el costo y aumentar la eficiencia en la industria médica, (Awan = et al., 2019)  diseñan un protocolo de enrutamiento entre los nodos de sensores de tal manera que tiene un retraso mínimo y un mayor rendimiento para los paquetes de emergen= cia utilizando IoT y un consumo de energía óptimo p= ara una mayor vida útil de la red, así como la utilización eficiente de los recursos escasos. El rendimiento del protocolo propuesto se evalúa con dos técnicas de enrutamiento del estado de la técnica iM-SIMPLE y enrutamiento optimizado rentable y eficiente de la energía, esto es cruci= al para el seguimiento de la atención de la salud de los pacientes que no pued= en tener el acceso rápido a un hospital. Los datos fluyen a través de un nodo = de acceso (routers) y los dispositivos se comunican utilizando el WIFI.

 

Terapias

La lentitud, la falta de fiabilidad y la desorganización en el sistema de diagnóstico médico de lesiones deportivas, (Yu, 2= 020) lo mejora mediante una aplicación para el diagnóstico móvil y la gestión de datos del usuario. En primer lugar, la ca= pa de aplicación, la capa de red y la estructura de la capa de percepción IoT se utilizan para planificar la jerarquía general = del sistema médico de lesiones deportivas, y luego el sistema se divide en tres módulos, que son el módulo de adquisición de parámetros fisiológicos del usuario, el módulo de procesamiento de parámetros fisiológicos del usuario = y el módulo de diagnóstico de daños por movimiento, Por último, los sensores (re= d de malla), los servidores, los protocolos de comunicación específicos, represe= ntan un cambio inteligente hacia procesos de fabricación más interconectados en = los que las entidades individuales dentro de la cadena de suministro se comunic= an entre sí para lograr una mayor flexibilidad y capacidad de respuesta en la fabricación general y una fabricación más eficiente para reducir el costo de producción (Lam e= t al., 2020), esto debido a que un gran número de personas deben utilizar prótesis (Sande= rs et al., 2019).

 

Salud mental

La epilepsia se caracteriza por la recurrencia de convulsiones espontáneas y t= iene un impacto negativo considerable en la calidad y la esperanza de vida del paciente. La tecnología UWB solo transmite en distancias cortas (hasta 10 metros), pero tiene la ventaja de lograr un ancho de banda muy elevado (has= ta 480 Mbps), consumiendo poca energía. Es ideal para la transferencia inalámb= rica de contenidos multimedia de alta calidad, como vídeos, entre dispositivos electrónicos de consumo y periféricos informáticos (Sayee= d et al., 2019). Además, los métodos de evaluación de la Ataxia son engorros= os y no permiten un control y seguimiento regular de los pacientes. Una de las tareas más difíciles es detectar las diferentes anomalías de la marcha en l= os pacientes con Ataxia (Zilan= i et al., 2020). El estrés crónico, el consumo de alimentos incontrolado o no supervisado y la obesidad están estrechamente relacionados, incluso implica= ndo ciertas adaptaciones neurológicas (Racha= konda et al., 2020). En conclusión, los accidentes cerebrovasculares se encuentran entre las tres principales causas de muerte= en todo el mundo. Además, los accidentes cerebrovasculares son una de las principales causas de morbilidad, hospitalizaciones y discapacidades adquir= idas (Sarme= nto et al., 2020).

 

Presión arterial

La hipertensión es una enfermedad crónica que provoca riesgo de diferentes tip= os de trastornos, como ataques de hipertensión, accidentes cerebrovasculares, insuficiencia renal y enfermedades cardiovasculares (Sood = & Mahajan, 2019), lo más importante es controlar las prescripciones designadas y revisar constantemente la presión arterial para evitar el conocido "efecto bata blanca" (da Si= lva et al., 2019). Del mismo modo, la relación entre la tecnología y la atenci= ón sanitaria, debido al auge del Internet de las cosas inteligentes (IoT), la inteligencia artificial (IA) y la rápida ado= pción pública de wearables de grado médico, se ha transformado drásticamente en los últimos años. En el mismo contexto, (Farah= ani et al., 2020)  proponen una arquitectura holística de IoT eHealth impulsada por la IA y basada en el concepto de aprendizaje automático colaborativo, en la que la inteligencia se distribuye a través de la capa d= el dispositivo, la capa del borde/la niebla y la capa de la nube, actualmente = hay más de 3. 000 dispositivos de AP disponibles en el mercado, pero muchos de = ellos no tienen publicados datos de pruebas de precisión según los estándares científicos establecidos (Sharm= an et al., 2020).

 

Laboratorio de monitorización

Las operaciones ininterrumpidas y la continuidad del negocio son requisitos cla= ve para cualquier edificio altamente automatizado situado bajo el paradigma de= la industria 4.0, para lo cual la Calidad de la Energía juega un papel importa= nte. (Alons= o-Rosa et al., 2018)  describen un novedoso sensor de bajo coste para el Internet de las Cosas que mide y analiza la calidad de la energía a la entrada de cualquier dispositivo de corriente alterna (CA), proporcionando un sistema de detección y análisis temprano que monitoriza aquellas variables críticas que varían dentro de la instalación y permite anticiparse a los fallos con alertas en fase temprana basadas en el procesamiento del flujo de datos.

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El Problema de La Topología De La Red

Existen tres modelos topológicos básicos para la IOT: el modelo en estrella, el mod= elo en malla y el modelo híbrido. Estructuralmente, el modelo en estrella se ba= sa en la centralización de la computación, el almacenamiento y el control. En = una red Star IoT, un dispositivo final solo está conectado a un único nodo de red, que actúa como nodo central para el dispositivo. A su vez, cada uno de estos nodos de red = está conectado a un nodo servidor, que podría ser una conexión a otro nodo de red con capacidades superiores o funcionalidades diferentes, cumpliendo este úl= timo el papel de nodo central de mayor jerarquía (K. &a= mp; Desai, 2016).

 

De esta forma, para que dos dispositivos finales se comuniquen entre sí, la información debe viajar hasta el nodo central que comunica las rutas a ambos dispositivos y luego completar el camino desde el nodo central hasta el destinatario. Este tipo de estructura de red tiene ventajas en un entorno <= span class=3DSpellE>IoT debido a su facilidad de configuración, refiriénd= ose a ella como añadir y eliminar dispositivos finales y detectar fallos. Además, esta configuración, normalmente cargada en un dispositivo central que super= visa la resolución de todas esas complejas situaciones, permite que el rendimien= to de la red sea consistente, predecible y bueno: baja latencia y suficiente a= ncho de banda. La latencia, una preocupación para las aplicaciones de IoT, disminuiría con el uso de este tipo de topología= s, ya que se reduce el número de saltos necesarios para transportar la información hasta el destino. A pesar de todo esto, las redes en estrella tienen serias desventajas que afectan al rendimiento en entornos IoT= . La centralización de las funcionalidades resuelve muchos problemas, pero presenta una de las desventajas más graves: un único punto de fallo. Si el dispositivo central con el que se comunican los diferentes nodos de la red falla, el rendimiento de la red se ve completamente perjudicado. En cambio,= si los nodos más cercanos a los dispositivos finales fallan -hablando de una r= ed en estrella en forma jerárquica- el sector de la red que falla puede aislar= se rápidamente, mientras el resto de la red funciona correctamente. Las redes = en estrella también suelen tener dificultades con respecto a las interferencia= s de radio, el alcance de la transmisión (limitado al alcance de la transmisión = del dispositivo que actúa como nodo central) y el consumo de energía, que depen= de de la distancia entre los dispositivos conectados, recordando que los dispositivos de la IO funcionan en su mayoría con baterías.

 

Tabla 3

Topologías Usadas en IoT

Topologías

Re= sultado=

Start= =

41

Peer-to-Peer

10

Mesh<= span style=3D'mso-bookmark:_Toc38966068'>=

15

Hybrid=

4

Sum

70

 

En cuanto a las redes Peer-to-Peer, tienen una estructura en la que todos los nodos de la red están conectados entre sí, es decir, existe un enlace permanente entre cada nodo de la red. De este modo, este tipo de configuración permite una conexión adaptativa a la situación e= n la que se encuentra la red con respecto al tráfico de información. Las redes p= eer-to-peer no son tan fáciles de configurar, ya que es necesario establecer los enlaces entre cada uno de los nodos de la red añad= idos y los existentes, y luego conectar los dispositivos finales a ellos. En una topología de malla cada nodo de la red está conectado a al menos otros dos nodos, mientras que la topología híbrida se divide en topología estrella y topología anillo ADDIN CSL_CITATION {"citationItems":[{"id":"ITEM-1","itemDa= ta":{"ISBN":"978-950-34-1659-4","author"= :[{"dropping-particle":"","family":"Mont= iveros","given":"Matías","non-dropping-partic= le":"","parse-names":false,"suffix":&quo= t;"},{"dropping-particle":"","family":&q= uot;Murazzo","given":"Maria","non-dropping-pa= rticle":"","parse-names":false,"suffix":= ""},{"dropping-particle":"","family"= ;:"Garabetti","given":"Miguel Méndez","non-dropping-particle":"","parse-nam= es":false,"suffix":""},{"dropping-particle&qu= ot;:"","family":"Ros","given":"= ;Javier Sillero","non-dropping-particle":"","parse-na= mes":false,"suffix":""},{"dropping-particle&q= uot;:"","family":"Rodríguez","given"= ;:"Nelson","non-dropping-particle":"","p= arse-names":false,"suffix":""}],"container-ti= tle":"Libro de Actas JCC&BD 2018","id":"ITEM-1","issued":{"date= -parts":[["2018"]]},"page":"90-100",&quo= t;title":"Análisis de las Topologías IoT en Entornos Fog Computing mediante simulación","type":"article-journal"},"uris&q= uot;:["http://www.mendeley.com/documents/?uuid=3D8e33158d-3698-476f-bf= b6-9a5bbdb52034"]}],"mendeley":{"formattedCitation"= ;:"(Montiveros et al., 2018)","plainTextFormattedCitation":"(Montivero= s et al., 2018)","previouslyFormattedCitation":"(Montiveros = et al., 2018)"},"properties":{"noteIndex":0},"schema&= quot;:"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/cs= l-citation.json"}(= Montiveros et al., 2018).=

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Conclusiones

En este artículo se presenta una metodología para realizar una revisión bibliográfica, como es la Ciencia del Diseño que es una metodología de investigación en tecnologías de la informa= ción basada en resultados analizando tres parámetros importantes como son el problema, el artefacto y la forma en que el artefacto fue evaluado, a travé= s de una macro búsqueda que permite identificar los documentos relacionados con = el tema de investigación. Las estrategias de búsqueda, organización y análisis= de la información, permiten tanto la obtención de l= os documentos referentes a un tema de investigación, como su sistematización y estructuración para analizar las principales características del conjunto de documentos en estudio. Se presentó un caso sobre un tipo de aplicación de <= span class=3DSpellE>IoT, el tema se denomina "Internet de las cosas médicas (IoMT) un reto en la topología", d= onde los principales problemas son las topologías utilizadas.

 

Referencias