New platform for intelligent context-based distributed information fusion

Tesis por compendio de publicaciones[ES]Durante las últimas décadas, las redes de sensores se han vuelto cada vez más importantes y hoy en día están presentes en prácticamente todos los sectores de nuestra sociedad. Su gran capacidad para adquirir datos y actuar sobre el entorno, puede facilitar la construcción de sistemas sensibles al contexto, que permitan un análisis detallado y flexible de los procesos que ocurren y los servicios que se pueden proporcionar a los usuarios. Esta tesis doctoral se presenta en el formato de “Compendio de Artículos”, de tal forma que las principales características de la arquitectura multi-agente distribuida propuesta para facilitar la interconexión de redes de sensores se presentan en tres artículos bien diferenciados. Se ha planteado una arquitectura modular y ligera para dispositivos limitados computacionalmente, diseñando un mecanismo de comunicación flexible que permite la interacción entre diferentes agentes embebidos, desplegados en dispositivos de tamaño reducido. Se propone un nuevo modelo de agente embebido, como mecanismo de extensión para la plataforma PANGEA. Además, se diseña un nuevo modelo de organización virtual de agentes especializada en la fusión de información. De esta forma, los agentes inteligentes tienen en cuenta las características de las organizaciones existentes en el entorno a la hora de proporcionar servicios. El modelo de fusión de información presenta una arquitectura claramente diferenciada en 4 niveles, siendo capaz de obtener la información proporcionada por las redes de sensores (capas inferiores) para ser integrada con organizaciones virtuales de agentes (capas superiores). El filtrado de señales, minería de datos, sistemas de razonamiento basados en casos y otras técnicas de Inteligencia Artificial han sido aplicadas para la consecución exitosa de esta investigación. Una de las principales innovaciones que pretendo con mi estudio, es investigar acerca de nuevos mecanismos que permitan la adición dinámica de redes de sensores combinando diferentes tecnologías con el propósito final de exponer un conjunto de servicios de usuario de forma distribuida. En este sentido, se propondrá una arquitectura multiagente basada en organizaciones virtuales que gestione de forma autónoma la infraestructura subyacente constituida por el hardware y los diferentes sensores

Trends and Gaps in Ontology-Supported Environmental Health

Environmental Health (EH) refers to aspects of human health affectedby factors in the environment, e.g., biological factors, andit is an essential part of any comprehensive public health system.Similar to other health-related fields, one observes an increasingmovement in the adoption of IoT technologies into the EH domain.Regarding the data life cycle in IoT systems, data modeling andinterpretation are crucial tasks in which ontologies are a feasiblesolution because of their expressiveness and reasoning support.In this paper, we structure the ontology-supported EH researchtheme through a systematic literature mapping. The identificationand selection strategies of primary studies include the automaticsearch for studies published from 2010 to 2019 on five sourcesand the application of inclusion and exclusion criteria on an eighthundred-eleven-distinct-paper group. The results of this originalwork provide an overview of the research theme with multipleclassifications of thirty-four relevant studies remaining as well asthe finding of trends and gaps for future work

Internet of Things Architectures for Enhanced Living Environments

Ambient Assisted Living (AAL) is an emerging multidisciplinary research area that aims to create an ecosystem of different types of sensors, computers, mobile devices, wireless networks, and software applications for enhanced living environments and occupational health. There are several challenges in the development and implementation of an effective AAL system, such as system architecture, human-computer interaction, ergonomics, usability, and accessibility. There are also social and ethical challenges, such as acceptance by seniors and the privacy and confidentiality that must be a requirement of AAL devices. It is also essential to ensure that technology does not replace human care and is used as a relevant complement. The Internet of Things (IoT) is a paradigm where objects are connected to the Internet and support sensing capabilities. IoT devices should be ubiquitous, recognize the context, and support intelligence capabilities closely related to AAL. Technological advances allow defining new advanced tools and platforms for real-time health monitoring and decision making in the treatment of various diseases. IoT is a suitable approach to building healthcare systems, and it provides a suitable platform for ubiquitous health services, using, for example, portable sensors to carry data to servers and smartphones for communication. Despite the potential of the IoT paradigm and technologies for healthcare systems, several challenges to be overcome still exist. The direction and impact of IoT in the economy are not clearly defined, and there are barriers to the immediate and ubiquitous adoption of IoT products, services, and solutions. Several sources of pollutants have a high impact on indoor living environments. Consequently, indoor air quality is recognized as a fundamental variable to be controlled for enhanced health and well-being. It is critical to note that typically most people occupy more than 90% of their time inside buildings, and poor indoor air quality negatively affects performance and productivity. Research initiatives are required to address air quality issues to adopt legislation and real-time inspection mechanisms to improve public health, not only to monitor public places, schools, and hospitals but also to increase the rigor of building rules. Therefore, it is necessary to use real-time monitoring systems for correct analysis of indoor air quality to ensure a healthy environment in at least public spaces. In most cases, simple interventions provided by homeowners can produce substantial positive impacts on indoor air quality, such as avoiding indoor smoking and the correct use of natural ventilation. An indoor air quality monitoring system helps the detection and improvement of air quality conditions. Local and distributed assessment of chemical concentrations is significant for safety (e.g., detection of gas leaks and monitoring of pollutants) as well as to control heating, ventilation, and HVAC systems to improve energy efficiency. Real-time indoor air quality monitoring provides reliable data for the correct control of building automation systems and should be assumed as a decision support platform on planning interventions for enhanced living environments. However, the monitoring systems currently available are expensive and only allow the collection of random samples that are not provided with time information. Most solutions on the market only allow data consulting limited to device memory and require procedures for downloading and manipulating data with specific software. In this way, the development of innovative environmental monitoring systems based on ubiquitous technologies that allow real-time analysis becomes essential. This thesis resulted in the design and development of IoT architectures using modular and scalable structures for air quality monitoring based on data collected from cost-effective sensors for enhanced living environments. The proposed architectures address several concepts, including acquisition, processing, storage, analysis, and visualization of data. These systems incorporate an alert management Framework that notifies the user in real-time in poor indoor air quality scenarios. The software Framework supports multiple alert methods, such as push notifications, SMS, and e-mail. The real-time notification system offers several advantages when the goal is to achieve effective changes for enhanced living environments. On the one hand, notification messages promote behavioral changes. These alerts allow the building manager to identify air quality problems and plan interventions to avoid unhealthy air quality scenarios. The proposed architectures incorporate mobile computing technologies such as mobile applications that provide ubiquitous air quality data consulting methods s. Also, the data is stored and can be shared with medical teams to support the diagnosis. The state-of-the-art analysis has resulted in a review article on technologies, applications, challenges, opportunities, open-source IoT platforms, and operating systems. This review was significant to define the IoT-based Framework for indoor air quality supervision. The research leads to the development and design of cost-effective solutions based on open-source technologies that support Wi-Fi communication and incorporate several advantages such as modularity, scalability, and easy installation. The results obtained are auspicious, representing a significant contribution to enhanced living environments and occupational health. Particulate matter (PM) is a complex mixture of solid and liquid particles of organic and inorganic substances suspended in the air. Moreover, it is considered the pollutant that affects more people. The most damaging particles to health are ≤PM10 (diameter 10 microns or less), which can penetrate and lodge deep within the lungs, contributing to the risk of developing cardiovascular and respiratory diseases as well as lung cancer. Taking into account the adverse health effects of PM exposure, an IoT architecture for automatic PM monitoring was proposed. The proposed architecture is a PM real-time monitoring system and a decision-making tool. The solution consists of a hardware prototype for data acquisition and a Web Framework developed in .NET for data consulting. This system is based on open-source and technologies, with several advantages compared to existing systems, such as modularity, scalability, low-cost and easy installation. The data is stored in a database developed in SQL SERVER using .NET Web services. The results show the ability of the system to analyze the indoor air quality in real-time and the potential of the Web Framework for the planning of interventions to ensure safe, healthy, and comfortable conditions. Associations of high concentrations of carbon dioxide (CO2) with low productivity at work and increased health problems are well documented. There is also a clear correlation between high levels of CO2 and high concentrations of pollutants in indoor air. There are sufficient reasons to monitor CO2 and provide real-time notifications to improve occupational health and provide a safe and healthy indoor living environment. Taking into account the significant influence of CO2 for enhanced living environments, a real-time IoT architecture for CO2 monitoring was proposed. CO2 was selected because it is easy to measure and is produced in quantity (by people and combustion equipment). It can be used as an indicator of other pollutants and, therefore, of air quality in general. The solution consists of a hardware prototype for data acquisition environment, a Web software, and a smartphone application for data consulting. The proposed architecture is based on open-source technologies, and the data is stored in a SQL SERVER database. The mobile Framework allows the user not only to consult the latest data collected but also to receive real-time notifications in poor indoor air quality scenarios, and to configure the alerts threshold levels. The results show that the mobile application not only provides easy access to real-time air quality data, but also allows the user to maintain parameter history and provide a history of changes. Consequently, this system allows the user to analyze in a precise and detailed manner the behavior of air quality. Finally, an air quality monitoring solution was implemented, consisting of a hardware prototype that incorporates only the MICS-6814 sensor as the detection unit. This system monitors various air quality parameters such as NH3 (ammonia), CO (carbon monoxide), NO2 (nitrogen dioxide), C3H8 (propane), C4H10 (butane), CH4 (methane), H2 (hydrogen) and C2H5OH (ethanol). The monitoring of the concentrations of these pollutants is essential to provide enhanced living environments. This solution is based on Cloud, and the collected data is sent to the ThingSpeak platform. The proposed Framework combines sensitivity, flexibility, and measurement accuracy in real-time, allowing a significant evolution of current air quality controls. The results show that this system provides easy, intuitive, and fast access to air quality data as well as relevant notifications in poor air quality situations to provide real-time intervention and improve occupational health. These data can be accessed by physicians to support diagnoses and correlate the symptoms and health problems of patients with the environment in which they live. As future work, the results reported in this thesis can be considered as a starting point for the development of a secure system sharing data with health professionals in order to serve as decision support in diagnosis.Ambient Assisted Living (AAL) é uma área de investigação multidisciplinar emergente que visa a construção de um ecossistema de diferentes tipos de sensores, microcontroladores, dispositivos móveis, redes sem fios e aplicações de software para melhorar os ambientes de vida e a saúde ocupacional. Existem muitos desafios no desenvolvimento e na implementação de um sistema AAL, como a arquitetura do sistema, interação humano-computador, ergonomia, usabilidade e acessibilidade. Existem também problemas sociais e éticos, como a aceitação por parte dos utilizadores mais vulneráveis e a privacidade e confidencialidade, que devem ser uma exigência de todos os dispositivos AAL. De facto, também é essencial assegurar que a tecnologia não substitua o cuidado humano e seja usada como um complemento essencial. A Internet das Coisas (IoT) é um paradigma em que os objetos estão conectados à Internet e suportam recursos sensoriais. Tendencialmente, os dispositivos IoT devem ser omnipresentes, reconhecer o contexto e ativar os recursos de inteligência ambiente intimamente relacionados ao AAL. Os avanços tecnológicos permitem definir novas ferramentas avançadas e plataformas para monitorização de saúde em tempo real e tomada de decisão no tratamento de várias doenças. A IoT é uma abordagem adequada para construir sistemas de saúde sendo que oferece uma plataforma para serviços de saúde ubíquos, usando, por exemplo, sensores portáteis para recolha e transmissão de dados e smartphones para comunicação. Apesar do potencial do paradigma e tecnologias IoT para o desenvolvimento de sistemas de saúde, muitos desafios continuam ainda por ser resolvidos. A direção e o impacto das soluções IoT na economia não está claramente definido existindo, portanto, barreiras à adoção imediata de produtos, serviços e soluções de IoT. Os ambientes de vida são caracterizados por diversas fontes de poluentes. Consequentemente, a qualidade do ar interior é reconhecida como uma variável fundamental a ser controlada de forma a melhorar a saúde e o bem-estar. É importante referir que tipicamente a maioria das pessoas ocupam mais de 90% do seu tempo no interior de edifícios e que a má qualidade do ar interior afeta negativamente o desempenho e produtividade. É necessário que as equipas de investigação continuem a abordar os problemas de qualidade do ar visando a adoção de legislação e mecanismos de inspeção que atuem em tempo real para a melhoraria da saúde e qualidade de vida, tanto em locais públicos como escolas e hospitais e residências particulares de forma a aumentar o rigor das regras de construção de edifícios. Para tal, é necessário utilizar mecanismos de monitorização em tempo real de forma a possibilitar a análise correta da qualidade do ambiente interior para garantir ambientes de vida saudáveis. Na maioria dos casos, intervenções simples que podem ser executadas pelos proprietários ou ocupantes da residência podem produzir impactos positivos substanciais na qualidade do ar interior, como evitar fumar em ambientes fechados e o uso correto de ventilação natural. Um sistema de monitorização e avaliação da qualidade do ar interior ajuda na deteção e na melhoria das condições ambiente. A avaliação local e distribuída das concentrações químicas é significativa para a segurança (por exemplo, deteção de fugas de gás e supervisão dos poluentes) bem como para controlar o aquecimento, ventilação, e sistemas de ar condicionado (HVAC) visando a melhoria da eficiência energética. A monitorização em tempo real da qualidade do ar interior fornece dados fiáveis para o correto controlo de sistemas de automação de edifícios e deve ser assumida com uma plataforma de apoio à decisão no que se refere ao planeamento de intervenções para ambientes de vida melhorados. No entanto, os sistemas de monitorização atualmente disponíveis são de alto custo e apenas permitem a recolha de amostras aleatórias que não são providas de informação temporal. A maioria das soluções disponíveis no mercado permite apenas a acesso ao histórico de dados que é limitado à memória do dispositivo e exige procedimentos de download e manipulação de dados com software proprietário. Desta forma, o desenvolvimento de sistemas inovadores de monitorização ambiente baseados em tecnologias ubíquas e computação móvel que permitam a análise em tempo real torna-se essencial. A Tese resultou na definição e no desenvolvimento de arquiteturas para monitorização da qualidade do ar baseadas em IoT. Os métodos propostos são de baixo custo e recorrem a estruturas modulares e escaláveis para proporcionar ambientes de vida melhorados. As arquiteturas propostas abordam vários conceitos, incluindo aquisição, processamento, armazenamento, análise e visualização de dados. Os métodos propostos incorporam Frameworks de gestão de alertas que notificam o utilizador em tempo real e de forma ubíqua quando a qualidade do ar interior é deficiente. A estrutura de software suporta vários métodos de notificação, como notificações remotas para smartphone, SMS (Short Message Service) e email. O método usado para o envio de notificações em tempo real oferece várias vantagens quando o objetivo é alcançar mudanças efetivas para ambientes de vida melhorados. Por um lado, as mensagens de notificação promovem mudanças de comportamento. De facto, estes alertas permitem que o gestor do edifício e os ocupantes reconheçam padrões da qualidade do ar e permitem também um correto planeamento de intervenções de forma evitar situações em que a qualidade do ar é deficiente. Por outro lado, o sistema proposto incorpora tecnologias de computação móvel, como aplicações móveis, que fornecem acesso omnipresente aos dados de qualidade do ar e, consequentemente, fornecem soluções completas para análise de dados. Além disso, os dados são armazenados e podem ser partilhados com equipas médicas para ajudar no diagnóstico. A análise do estado da arte resultou na elaboração de um artigo de revisão sobre as tecnologias, aplicações, desafios, plataformas e sistemas operativos que envolvem a criação de arquiteturas IoT. Esta revisão foi um trabalho fundamental na definição das arquiteturas propostas baseado em IoT para a supervisão da qualidade do ar interior. Esta pesquisa conduz a um desenvolvimento de arquiteturas IoT de baixo custo com base em tecnologias de código aberto que operam como um sistema Wi-Fi e suportam várias vantagens, como modularidade, escalabilidade e facilidade de instalação. Os resultados obtidos são muito promissores, representando uma contribuição significativa para ambientes de vida melhorados e saúde ocupacional. O material particulado (PM) é uma mistura complexa de partículas sólidas e líquidas de substâncias orgânicas e inorgânicas suspensas no ar e é considerado o poluente que afeta mais pessoas. As partículas mais prejudiciais à saúde são as ≤PM10 (diâmetro de 10 micrómetros ou menos), que podem penetrar e fixarem-se dentro dos pulmões, contribuindo para o risco de desenvolver doenças cardiovasculares e respiratórias, bem como de cancro do pulmão. Tendo em consideração os efeitos negativos para a saúde da exposição ao PM foi desenvolvido numa primeira fase uma arquitetura IoT para monitorização automática dos níveis de PM. Esta arquitetura é um sistema que permite monitorização de PM em tempo real e uma ferramenta de apoio à tomada de decisão. A solução é composta por um protótipo de hardware para aquisição de dados e um portal Web desenvolvido em .NET para consulta de dados. Este sistema é baseado em tecnologias de código aberto com várias vantagens em comparação aos sistemas existentes, como modularidade, escalabilidade, baixo custo e fácil instalação. Os dados são armazenados numa base de dados desenvolvida em SQL SERVER e são enviados com recurso a serviços Web. Os resultados mostram a capacidade do sistema de analisar em tempo real a qualidade do ar interior e o potencial da Framework Web para o planeamento de intervenções com o objetivo de garantir condições seguras, saudáveis e confortáveis. Associações de altas concentrações de dióxido de carbono (CO2) com défice de produtividade no trabalho e aumento de problemas de saúde encontram-se bem documentadas. Existe também uma correlação evidente entre altos níveis de CO2 e altas concentrações de poluentes no ar interior. Tendo em conta a influência significativa do CO2 para a construção de ambientes de vida melhorados desenvolveu-se uma solução de monitorização em tempo real de CO2 com base na arquitetura de IoT. A arquitetura proposta permite também o envio de notificações em tempo real para melhorar a saúde ocupacional e proporcionar um ambiente de vida interior seguro e saudável. O CO2 foi selecionado, pois é fácil de medir e é produzido em quantidade (por pessoas e equipamentos de combustão). Assim, pode ser usado como um indicador de outros poluentes e, portanto, da qualidade do ar em geral. O método proposto é composto por um protótipo de hardware para aquisição de dados, um software Web e uma aplicação smartphone para consulta de dados. Esta arquitetura é baseada em tecnologias de código aberto e os dados recolhidos são armazenados numa base de dados SQL SERVER. A Framework móvel permite não só consultar em tempo real os últimos dados recolhidos, receber notificações com o objetivo de avisar o utilizador quando a qualidade do ar está deficiente, mas também para configurar alertas. Os resultados mostram que a Framework móvel fornece não apenas acesso fácil aos dados da qualidade do ar em tempo real, mas também permite ao utilizador manter o histórico de parâmetros. Assim este sistema permite ao utilizador analisar de maneira precisa e detalhada o comportamento da qualidade do ar interior. Por último, é proposta uma arquitetura para monitorização de vários parâmetros da qualidade do ar, como NH3 (amoníaco), CO (monóxido de carbono), NO2 (dióxido de azoto), C3H8 (propano), C4H10 (butano), CH4 (metano), H2 (hidrogénio) e C2H5OH (etanol). Esta arquitetura é composta por um protótipo de hardware que incorpora unicamente o sensor MICS-6814 como unidade de deteção. O controlo das concentrações destes poluentes é extremamente relevante para proporcionar ambientes de vida melhorados. Esta solução tem base na Cloud sendo que os dados recolhidos são enviados para a plataforma ThingSpeak. Esta Framework combina sensibilidade, flexibilidade e precisão de medição em tempo real, permitindo uma evolução significativa dos atuais sistemas de monitorização da qualidade do ar. Os resultados mostram que este sistema fornece acesso fácil, intuitivo e rápido aos dados de qualidade do ar bem como notificações essenciais em situações de qualidade do ar deficiente de forma a planear intervenções em tempo útil e melhorar a saúde ocupacional. Esses dados podem ser acedidos pelos médicos para apoiar diagnósticos e correlacionar os sintomas e problemas de saúde dos pacientes com o ambiente em que estes vivem. Como trabalho futuro, os resultados reportados nesta Tese podem ser considerados um ponto de partida para o desenvolvimento de um sistema seguro para partilha de dados com profissionais de saúde de forma a servir de suporte à decisão no diagnóstico

Internet-Of-Things for Cyber Healthcare (L0t4c): Information Dissemination, systems' Interoperability and security

Magister Scientiae - MSc (Computer Science)Cyber Healthcare is becoming one of the fastest growing industries in the world due to an increasing elderly population and a more health conscious word population. On the other hand, IoT devices are emerging from niche areas to provide new services that we could not fathom without the technological advances made in IoT and healthcare elds [1]. Wireless Sensor Networking (WSN) is a promising approach to cyber healthcare as it can enable real-time monitoring of patients and early detection of emergency conditions and diseases [2, 3]. However, there are a number of issues that need to be addressed in order to bene t from the cyber healthcare promises

Design for energy-efficient and reliable fog-assisted healthcare IoT systems

Cardiovascular disease and diabetes are two of the most dangerous diseases as they are the leading causes of death in all ages. Unfortunately, they cannot be completely cured with the current knowledge and existing technologies. However, they can be effectively managed by applying methods of continuous health monitoring. Nonetheless, it is difficult to achieve a high quality of healthcare with the current health monitoring systems which often have several limitations such as non-mobility support, energy inefficiency, and an insufficiency of advanced services. Therefore, this thesis presents a Fog computing approach focusing on four main tracks, and proposes it as a solution to the existing limitations. In the first track, the main goal is to introduce Fog computing and Fog services into remote health monitoring systems in order to enhance the quality of healthcare. In the second track, a Fog approach providing mobility support in a real-time health monitoring IoT system is proposed. The handover mechanism run by Fog-assisted smart gateways helps to maintain the connection between sensor nodes and the gateways with a minimized latency. Results show that the handover latency of the proposed Fog approach is 10%-50% less than other state-of-the-art mobility support approaches. In the third track, the designs of four energy-efficient health monitoring IoT systems are discussed and developed. Each energy-efficient system and its sensor nodes are designed to serve a specific purpose such as glucose monitoring, ECG monitoring, or fall detection; with the exception of the fourth system which is an advanced and combined system for simultaneously monitoring many diseases such as diabetes and cardiovascular disease. Results show that these sensor nodes can continuously work, depending on the application, up to 70-155 hours when using a 1000 mAh lithium battery. The fourth track mentioned above, provides a Fog-assisted remote health monitoring IoT system for diabetic patients with cardiovascular disease. Via several proposed algorithms such as QT interval extraction, activity status categorization, and fall detection algorithms, the system can process data and detect abnormalities in real-time. Results show that the proposed system using Fog services is a promising approach for improving the treatment of diabetic patients with cardiovascular disease

The Impact of Digital Technologies on Public Health in Developed and Developing Countries

This open access book constitutes the refereed proceedings of the 18th International Conference on String Processing and Information Retrieval, ICOST 2020, held in Hammamet, Tunisia, in June 2020.* The 17 full papers and 23 short papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 49 submissions. They cover topics such as: IoT and AI solutions for e-health; biomedical and health informatics; behavior and activity monitoring; behavior and activity monitoring; and wellbeing technology. *This conference was held virtually due to the COVID-19 pandemic

Improving Access and Mental Health for Youth Through Virtual Models of Care

The overall objective of this research is to evaluate the use of a mobile health smartphone application (app) to improve the mental health of youth between the ages of 14–25 years, with symptoms of anxiety/depression. This project includes 115 youth who are accessing outpatient mental health services at one of three hospitals and two community agencies. The youth and care providers are using eHealth technology to enhance care. The technology uses mobile questionnaires to help promote self-assessment and track changes to support the plan of care. The technology also allows secure virtual treatment visits that youth can participate in through mobile devices. This longitudinal study uses participatory action research with mixed methods. The majority of participants identified themselves as Caucasian (66.9%). Expectedly, the demographics revealed that Anxiety Disorders and Mood Disorders were highly prevalent within the sample (71.9% and 67.5% respectively). Findings from the qualitative summary established that both staff and youth found the software and platform beneficial

The Impact of Digital Technologies on Public Health in Developed and Developing Countries

This open access book constitutes the refereed proceedings of the 18th International Conference on String Processing and Information Retrieval, ICOST 2020, held in Hammamet, Tunisia, in June 2020.* The 17 full papers and 23 short papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 49 submissions. They cover topics such as: IoT and AI solutions for e-health; biomedical and health informatics; behavior and activity monitoring; behavior and activity monitoring; and wellbeing technology. *This conference was held virtually due to the COVID-19 pandemic

Conceptual Framework for Semantic Interoperability in Sensor-enhanced Health Information Systems (SIOp4Se-HIS)

Transducer integration into different accessories such as eyeglasses, wristbands, vest, wristwatches, among others, has brought myriads of physiological data that could be of help in making patients health monitoring easier. However, this myriad of data are generated from different devices with different formats and uncoordinated data types which ultimately compromises the data integrity and renders it medically less importance. Furthermore, several wearables do operate as data island as they cannot incorporate their captured data into the Health Information Systems (HIS) for easy accessibility by the health-care professionals for further processing, interpretation and actions on the patients’ health. Therefore, to enable the flow of data that will be useful to both patient and health-care professional, the existing HIS should be transducer enhanced / enabled, and they should operate at the same semantic interoperability level to allow for exchange of meaningful data from transducers to HIS. In bid to achieve this, several attempts have been made using standards, and archetypes, which goes a long way in providing interoperability at the technical and syntactic level. However, repositories of heterogeneous transducer data as provided by health monitoring systems, requires actionable knowledge of context (environment) from which the data is collected for it to be medically useful and interoperate at the semantic level with the HIS. There are three approaches: the model-driven; standard based and archetype approach but only the ontology driven guarantees making the applications smarter, or make the data smarter. The study propose the latter option using a dual model approach to leverage semantic technologies in order to provide and apply more meaningful health monitoring data representation between transducers and HIS. We approached this study using the design science research methodology and developed a hybrid methodology by combining two methods to develop our ontologies that are based on standards in the domains, with this unique method we achieved a novel approach to solve the obstacle of semantic interoperability through our proposed framework for Semantic Interoperability for Sensor-enhanced Health Information Systems (se-HIS) and bridged the gaps in systems’ interoperability between monitoring units and HIS. The outcome is a robust, explicit conceptual framework for sensor-enhanced health information systems Interoperability (IOp) at the semantic level. This semantically enabled our HIS, to interoperate with Transducers that are compliant with the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 21451 family of standards, and it provides the ability to query high-level knowledge of the data context as well as low-level raw data accessibility in a multi-transducer enable HIS

Recent Developments in Smart Healthcare

Medicine is undergoing a sector-wide transformation thanks to the advances in computing and networking technologies. Healthcare is changing from reactive and hospital-centered to preventive and personalized, from disease focused to well-being centered. In essence, the healthcare systems, as well as fundamental medicine research, are becoming smarter. We anticipate significant improvements in areas ranging from molecular genomics and proteomics to decision support for healthcare professionals through big data analytics, to support behavior changes through technology-enabled self-management, and social and motivational support. Furthermore, with smart technologies, healthcare delivery could also be made more efficient, higher quality, and lower cost. In this special issue, we received a total 45 submissions and accepted 19 outstanding papers that roughly span across several interesting topics on smart healthcare, including public health, health information technology (Health IT), and smart medicine