17 research outputs found
AI Clinics on Mobile (AICOM): Universal AI Doctors for the Underserved and Hard-to-Reach
This paper introduces Artificial Intelligence Clinics on Mobile (AICOM), an
open-source project devoted to answering the United Nations Sustainable
Development Goal 3 (SDG3) on health, which represents a universal recognition
that health is fundamental to human capital and social and economic
development. The core motivation for the AICOM project is the fact that over
80% of the people in the least developed countries (LDCs) own a mobile phone,
even though less than 40% of these people have internet access. Hence, through
enabling AI-based disease diagnostics and screening capability on affordable
mobile phones without connectivity will be a critical first step to addressing
healthcare access problems. The technologies developed in the AICOM project
achieve exactly this goal, and we have demonstrated the effectiveness of AICOM
on monkeypox screening tasks. We plan to continue expanding and open-sourcing
the AICOM platform, aiming for it to evolve into an universal AI doctor for the
Underserved and Hard-to-Reach
The Role of Privacy-Preserving Technologies in the Age of Big Data
The potential social and economic benefits of big data applications are highlighted by researchers and the media alike. However, they can also have negative implications, which are not limited to privacy issues. With alarming regularity, massive data breaches become public. Measures taken by both policy makers and business leaders do not seem to be effective. Privacy preserving technologies have long been a hot topic in research, but they have not yet been widely integrated into big data solutions. To understand the mechanisms that drive or prevent the deployment of privacy-preserving technologies better, we investigated their effectiveness and the challenges they pose as well as their perception and use in the context of big data. The findings indicate that privacy-preserving technologies are quite mature, have different aims and need to be combined to be effective. The mechanisms that affect their deployment are manifold
The Travel of Privacy Standards and Regulations in Healthcare
Increasing technology dependence by individuals and organizations has resulted in a profusion of information privacy standards and regulations created to protect personal information. There are expectations of universality in the scope of standards and regulations but also, in most cases, some degree of flexibility that allows for adaptation and compliance with local requirements and influences. Our research into the privacy policy development at a health information exchange (HIE) finds that in practice, standards and regulations are subject to multiple translations that can result in policies and practices which inhibit the HIE’s goal of facilitating data exchange. Translation must therefore be appropriately managed by the HIE to ensure data exchange is not constrained. This has important theoretical and practical implications for health information privacy in an increasingly technology pervasive world, by contrasting the global view with the local view of information privacy, through an application of healthcare standards setting and execution
A Probabilistic Framework for Modeling the Variability Across Federated Datasets of Heterogeneous Multi-View Observations
International audienceWe propose a novel federated learning paradigm to model data variability among heterogeneous clients in multi-centric studies. Our method is expressed through a hierarchical Bayesian latent variable model, where client-specific parameters are assumed to be realization from a global distribution at the master level, which is in turn estimated to account for data bias and variability across clients. We show that our framework can be effectively optimized through expectation maximization over latent master's distribution and clients' parameters. We tested our method on the analysis of multi-modal medical imaging data and clinical scores from distributed clinical datasets of patients affected by Alzheimer's disease. We demonstrate that our method is robust when data is distributed either in iid and non-iid manners: it allows to quantify the variability of data, views and centers, while guaranteeing high-quality data reconstruction as compared to the state-of-the-art autoencoding models and federated learning schemes
ПИТАННЯ КІБЕРБЕЗПЕКИ МЕДИЧНИХ КОМП’ЮТЕРНИХ СИСТЕМ
За умов суворого карантину через пандемію COVID-19, завдяки можливостям сучасних інформаційно-телекомунікаційних систем, значна частина медичних послуг трансформувала у цифрове середовище в режим онлайн. Позитивний ефект цього полягає насамперед у знищенні цифрового розриву та реалізації прав громадян на рівноправне отримання медичної допомоги в електронному форматі. Проте цей процес зумовив потенційні небезпеки витоків конфіденційної інформації з подачі кіберзлочинців. Наразі питання кібербезпеки медичних комп’ютерних систем є вельми актуальними та потребують комплексного і виваженого підходу до вирішення. Важливою складовою при цьому є нормативно-правовий захист конфіденційної інформації, що циркулює в медичних комп’ютерних системах. Аналіз цифрових технологій та комп’ютерних систем з надання медичних онлайн послуг показав, що гостро постають питання анонімізації медичних даних пацієнтів, захисту медичних пристроїв, долучених до мережі Інтернет, від витоку конфіденційної медичної інформації. Тому при розробленні відповідного програмного забезпечення мають бути дотримані суворі правила щодо забезпечення конфіденційності даних, які обробляються в медичних інформаційних системах. Питання захищеності інфраструктури збору, зберігання і передачі медичних даних насамперед полягає в обмеженні доступу та створенні надійної електронної бази медичної інформації. З’ясовано певні проблеми безпеки хмарних середовищ, які використовують як платформи для зберігання даних при наданні послуг у галузі охорони здоров’я, щодо їх вразливості до можливих кібератак. Для підвищення довіри і забезпечення надійного захисту конфіденційної медичної інформації, яка обробляється у таких сервісах, варто враховувати всі програмні, апаратні та організаційні аспекти. Аналіз питань кібербезпеки медичних комп’ютерних систем дозволив виявити низку проблем захисту даних, важливість багатофакторної автентифікації користувачів, контролю доступу, застосування ефективних криптографічних схем шифрування для ефективного захисту інформаційних ресурсів екосистем охорони здоров’я в інтернеті та визначити напрями подальших досліджень з надання якісних захищених медичних онлайн послуг
Internet of Things Architectures, Technologies, Applications, Challenges, and Future Directions for Enhanced Living Environments and Healthcare Systems: A Review
Internet of Things (IoT) is an evolution of the Internet and has been gaining increased
attention from researchers in both academic and industrial environments. Successive technological
enhancements make the development of intelligent systems with a high capacity for communication
and data collection possible, providing several opportunities for numerous IoT applications,
particularly healthcare systems. Despite all the advantages, there are still several open issues
that represent the main challenges for IoT, e.g., accessibility, portability, interoperability, information
security, and privacy. IoT provides important characteristics to healthcare systems, such as availability,
mobility, and scalability, that o er an architectural basis for numerous high technological healthcare
applications, such as real-time patient monitoring, environmental and indoor quality monitoring,
and ubiquitous and pervasive information access that benefits health professionals and patients.
The constant scientific innovations make it possible to develop IoT devices through countless services
for sensing, data fusing, and logging capabilities that lead to several advancements for enhanced
living environments (ELEs). This paper reviews the current state of the art on IoT architectures for
ELEs and healthcare systems, with a focus on the technologies, applications, challenges, opportunities,
open-source platforms, and operating systems. Furthermore, this document synthesizes the existing
body of knowledge and identifies common threads and gaps that open up new significant and
challenging future research directions.info:eu-repo/semantics/publishedVersio
RNN-ABC: A New Swarm Optimization Based Technique for Anomaly Detection
The exponential growth of internet communications and increasing dependency of users upon software-based systems for most essential, everyday applications has raised the importance of network security. As attacks are on the rise, cybersecurity should be considered as a prime concern while developing new networks. In the past, numerous solutions have been proposed for intrusion detection; however, many of them are computationally expensive and require high memory resources. In this paper, we propose a new intrusion detection system using a random neural network and an artificial bee colony algorithm (RNN-ABC). The model is trained and tested with the benchmark NSL-KDD data set. Accuracy and other metrics, such as the sensitivity and specificity of the proposed RNN-ABC, are compared with the traditional gradient descent algorithm-based RNN. While the overall accuracy remains at 95.02%, the performance is also estimated in terms of mean of the mean squared error (MMSE), standard deviation of MSE (SDMSE), best mean squared error (BMSE), and worst mean squared error (WMSE) parameters, which further confirms the superiority of the proposed scheme over the traditional method
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
A Comprehensive Survey on RF Energy Harvesting: Applications and Performance Determinants
\ua9 2022 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland.There has been an explosion in research focused on Internet of Things (IoT) devices in recent years, with a broad range of use cases in different domains ranging from industrial automation to business analytics. Being battery-powered, these small devices are expected to last for extended periods (i.e., in some instances up to tens of years) to ensure network longevity and data streams with the required temporal and spatial granularity. It becomes even more critical when IoT devices are installed within a harsh environment where battery replacement/charging is both costly and labour intensive. Recent developments in the energy harvesting paradigm have significantly contributed towards mitigating this critical energy issue by incorporating the renewable energy potentially available within any environment in which a sensor network is deployed. Radio Frequency (RF) energy harvesting is one of the promising approaches being investigated in the research community to address this challenge, conducted by harvesting energy from the incident radio waves from both ambient and dedicated radio sources. A limited number of studies are available covering the state of the art related to specific research topics in this space, but there is a gap in the consolidation of domain knowledge associated with the factors influencing the performance of RF power harvesting systems. Moreover, a number of topics and research challenges affecting the performance of RF harvesting systems are still unreported, which deserve special attention. To this end, this article starts by providing an overview of the different application domains of RF power harvesting outlining their performance requirements and summarizing the RF power harvesting techniques with their associated power densities. It then comprehensively surveys the available literature on the horizons that affect the performance of RF energy harvesting, taking into account the evaluation metrics, power propagation models, rectenna architectures, and MAC protocols for RF energy harvesting. Finally, it summarizes the available literature associated with RF powered networks and highlights the limitations, challenges, and future research directions by synthesizing the research efforts in the field of RF energy harvesting to progress research in this area