Diseño centrado en calidad para la difusión Peer-to-Peer de video en vivo

El uso de redes Peer-to-Peer (P2P) es una forma escalable para ofrecer servicios de video sobre Internet. Este documento hace foco en la definición, desarrollo y evaluación de una arquitectura P2P para distribuir video en vivo. El diseño global de la red es guiado por la calidad de experiencia (Quality of Experience - QoE), cuyo principal componente en este caso es la calidad del video percibida por los usuarios finales, en lugar del tradicional diseño basado en la calidad de servicio (Quality of Service - QoE) de la mayoría de los sistemas. Para medir la calidad percibida del video, en tiempo real y automáticamente, extendimos la recientemente propuesta metodología Pseudo-Subjective Quality Assessment (PSQA). Dos grandes líneas de investigación son desarrolladas. Primero, proponemos una técnica de distribución de video desde múltiples fuentes con las características de poder ser optimizada para maximizar la calidad percibida en contextos de muchas fallas y de poseer muy baja señalización (a diferencia de los sistemas existentes). Desarrollamos una metodología, basada en PSQA, que nos permite un control fino sobre la forma en que la señal de video es dividida en partes y la cantidad de redundancia agregada, como una función de la dinámica de los usuarios de la red. De esta forma es posible mejorar la robustez del sistema tanto como sea deseado, contemplando el límite de capacidad en la comunicación. En segundo lugar, presentamos un mecanismo estructurado para controlar la topología de la red. La selección de que usuarios servirán a que otros es importante para la robustez de la red, especialmente cuando los usuarios son heterogéneos en sus capacidades y en sus tiempos de conexión.Nuestro diseño maximiza la calidad global esperada (evaluada usando PSQA), seleccionado una topología que mejora la robustez del sistema. Además estudiamos como extender la red con dos servicios complementarios: el video bajo demanda (Video on Demand - VoD) y el servicio MyTV. El desafío en estos servicios es como realizar búsquedas eficientes sobre la librería de videos, dado al alto dinamismo del contenido. Presentamos una estrategia de "caching" para las búsquedas en estos servicios, que maximiza el número total de respuestas correctas a las consultas, considerando una dinámica particular en los contenidos y restricciones de ancho de banda. Nuestro diseño global considera escenarios reales, donde los casos de prueba y los parámetros de configuración surgen de datos reales de un servicio de referencia en producción. Nuestro prototipo es completamente funcional, de uso gratuito, y basado en tecnologías bien probadas de código abierto

Application of Mathematical and Computational Models to Mitigate the Overutilization of Healthcare Systems

The overutilization of the healthcare system has been a significant issue financially and politically, placing burdens on the government, patients, providers and individual payers. In this dissertation, we study how mathematical models and computational models can be utilized to support healthcare decision-making and generate effective interventions for healthcare overcrowding. We focus on applying operations research and data mining methods to mitigate the overutilization of emergency department and inpatient services in four scenarios. Firstly, we systematically review research articles that apply analytical queueing models to the study of the emergency department, with an additional focus on comparing simulation models with queueing models when applied to similar research questions. Secondly, we present an agent-based simulation model of epidemic and bioterrorism transmission, and develop a prediction scheme to differentiate the simulated transmission patterns during the initial stage of the event. Thirdly, we develop a machine learning framework for effectively selecting enrollees for case management based on Medicaid claims data, and demonstrate the importance of enrolling current infrequent users whose utilization of emergency visits might increase significantly in the future. Lastly, we study the role of temporal features in predicting future health outcomes for diabetes patients, and identify the levels to which the aggregation can be most informative