Disease diagnosis in smart healthcare: Innovation, technologies and applications

To promote sustainable development, the smart city implies a global vision that merges artificial intelligence, big data, decision making, information and communication technology (ICT), and the internet-of-things (IoT). The ageing issue is an aspect that researchers, companies and government should devote efforts in developing smart healthcare innovative technology and applications. In this paper, the topic of disease diagnosis in smart healthcare is reviewed. Typical emerging optimization algorithms and machine learning algorithms are summarized. Evolutionary optimization, stochastic optimization and combinatorial optimization are covered. Owning to the fact that there are plenty of applications in healthcare, four applications in the field of diseases diagnosis (which also list in the top 10 causes of global death in 2015), namely cardiovascular diseases, diabetes mellitus, Alzheimer’s disease and other forms of dementia, and tuberculosis, are considered. In addition, challenges in the deployment of disease diagnosis in healthcare have been discussed

Agriculture 4.0 and beyond: Evaluating cyber threat intelligence sources and techniques in smart farming ecosystems

The digitisation of agriculture, integral to Agriculture 4.0, has brought significant benefits while simultaneously escalating cybersecurity risks. With the rapid adoption of smart farming technologies and infrastructure, the agricultural sector has become an attractive target for cyberattacks. This paper presents a systematic literature review that assesses the applicability of existing cyber threat intelligence (CTI) techniques within smart farming infrastructures (SFIs). We develop a comprehensive taxonomy of CTI techniques and sources, specifically tailored to the SFI context, addressing the unique cyber threat challenges in this domain. A crucial finding of our review is the identified need for a virtual Chief Information Security Officer (vCISO) in smart agriculture. While the concept of a vCISO is not yet established in the agricultural sector, our study highlights its potential significance. The implementation of a vCISO could play a pivotal role in enhancing cybersecurity measures by offering strategic guidance, developing robust security protocols, and facilitating real-time threat analysis and response strategies. This approach is critical for safeguarding the food supply chain against the evolving landscape of cyber threats. Our research underscores the importance of integrating a vCISO framework into smart farming practices as a vital step towards strengthening cybersecurity. This is essential for protecting the agriculture sector in the era of digital transformation, ensuring the resilience and sustainability of the food supply chain against emerging cyber risks

Streamlining code smells: Using collective intelligence and visualization

Context. Code smells are seen as major source of technical debt and, as such, should be detected and removed. Code smells have long been catalogued with corresponding mitigating solutions called refactoring operations. However, while the latter are supported in current IDEs (e.g., Eclipse), code smells detection scaffolding has still many limitations. Researchers argue that the subjectiveness of the code smells detection process is a major hindrance to mitigate the problem of smells-infected code. Objective. This thesis presents a new approach to code smells detection that we have called CrowdSmelling and the results of a validation experiment for this approach. The latter is based on supervised machine learning techniques, where the wisdom of the crowd (of software developers) is used to collectively calibrate code smells detection algorithms, thereby lessening the subjectivity issue. Method. In the context of three consecutive years of a Software Engineering course, a total “crowd” of around a hundred teams, with an average of three members each, classified the presence of 3 code smells (Long Method, God Class, and Feature Envy) in Java source code. These classifications were the basis of the oracles used for training six machine learning algorithms. Over one hundred models were generated and evaluated to determine which machine learning algorithms had the best performance in detecting each of the aforementioned code smells. Results. Good performances were obtained for God Class detection (ROC=0.896 for Naive Bayes) and Long Method detection (ROC=0.870 for AdaBoostM1), but much lower for Feature Envy (ROC=0.570 for Random Forrest). Conclusions. Obtained results suggest that Crowdsmelling is a feasible approach for the detection of code smells, but further validation experiments are required to cover more code smells and to increase external validityContexto. Os cheiros de código são a principal causa de dívida técnica (technical debt), como tal, devem ser detectados e removidos. Os cheiros de código já foram há muito tempo catalogados juntamente com as correspondentes soluções mitigadoras chamadas operações de refabricação (refactoring). No entanto, embora estas últimas sejam suportadas nas IDEs actuais (por exemplo, Eclipse), a deteção de cheiros de código têm ainda muitas limitações. Os investigadores argumentam que a subjectividade do processo de deteção de cheiros de código é um dos principais obstáculo à mitigação do problema da qualidade do código. Objectivo. Esta tese apresenta uma nova abordagem à detecção de cheiros de código, a que chamámos CrowdSmelling, e os resultados de uma experiência de validação para esta abordagem. A nossa abordagem de CrowdSmelling baseia-se em técnicas de aprendizagem automática supervisionada, onde a sabedoria da multidão (dos programadores de software) é utilizada para calibrar colectivamente algoritmos de detecção de cheiros de código, diminuindo assim a questão da subjectividade. Método. Em três anos consecutivos, no âmbito da Unidade Curricular de Engenharia de Software, uma "multidão", num total de cerca de uma centena de equipas, com uma média de três membros cada, classificou a presença de 3 cheiros de código (Long Method, God Class, and Feature Envy) em código fonte Java. Estas classificações foram a base dos oráculos utilizados para o treino de seis algoritmos de aprendizagem automática. Mais de cem modelos foram gerados e avaliados para determinar quais os algoritmos de aprendizagem de máquinas com melhor desempenho na detecção de cada um dos cheiros de código acima mencionados. Resultados. Foram obtidos bons desempenhos na detecção do God Class (ROC=0,896 para Naive Bayes) e na detecção do Long Method (ROC=0,870 para AdaBoostM1), mas muito mais baixos para Feature Envy (ROC=0,570 para Random Forrest). Conclusões. Os resultados obtidos sugerem que o Crowdsmelling é uma abordagem viável para a detecção de cheiros de código, mas são necessárias mais experiências de validação para cobrir mais cheiros de código e para aumentar a validade externa

Performance Evaluation of Smart Decision Support Systems on Healthcare

Medical activity requires responsibility not only from clinical knowledge and skill but also on the management of an enormous amount of information related to patient care. It is through proper treatment of information that experts can consistently build a healthy wellness policy. The primary objective for the development of decision support systems (DSSs) is to provide information to specialists when and where they are needed. These systems provide information, models, and data manipulation tools to help experts make better decisions in a variety of situations. Most of the challenges that smart DSSs face come from the great difficulty of dealing with large volumes of information, which is continuously generated by the most diverse types of devices and equipment, requiring high computational resources. This situation makes this type of system susceptible to not recovering information quickly for the decision making. As a result of this adversity, the information quality and the provision of an infrastructure capable of promoting the integration and articulation among different health information systems (HIS) become promising research topics in the field of electronic health (e-health) and that, for this same reason, are addressed in this research. The work described in this thesis is motivated by the need to propose novel approaches to deal with problems inherent to the acquisition, cleaning, integration, and aggregation of data obtained from different sources in e-health environments, as well as their analysis. To ensure the success of data integration and analysis in e-health environments, it is essential that machine-learning (ML) algorithms ensure system reliability. However, in this type of environment, it is not possible to guarantee a reliable scenario. This scenario makes intelligent SAD susceptible to predictive failures, which severely compromise overall system performance. On the other hand, systems can have their performance compromised due to the overload of information they can support. To solve some of these problems, this thesis presents several proposals and studies on the impact of ML algorithms in the monitoring and management of hypertensive disorders related to pregnancy of risk. The primary goals of the proposals presented in this thesis are to improve the overall performance of health information systems. In particular, ML-based methods are exploited to improve the prediction accuracy and optimize the use of monitoring device resources. It was demonstrated that the use of this type of strategy and methodology contributes to a significant increase in the performance of smart DSSs, not only concerning precision but also in the computational cost reduction used in the classification process. The observed results seek to contribute to the advance of state of the art in methods and strategies based on AI that aim to surpass some challenges that emerge from the integration and performance of the smart DSSs. With the use of algorithms based on AI, it is possible to quickly and automatically analyze a larger volume of complex data and focus on more accurate results, providing high-value predictions for a better decision making in real time and without human intervention.A atividade médica requer responsabilidade não apenas com base no conhecimento e na habilidade clínica, mas também na gestão de uma enorme quantidade de informações relacionadas ao atendimento ao paciente. É através do tratamento adequado das informações que os especialistas podem consistentemente construir uma política saudável de bem-estar. O principal objetivo para o desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão (SAD) é fornecer informações aos especialistas onde e quando são necessárias. Esses sistemas fornecem informações, modelos e ferramentas de manipulação de dados para ajudar os especialistas a tomar melhores decisões em diversas situações. A maioria dos desafios que os SAD inteligentes enfrentam advêm da grande dificuldade de lidar com grandes volumes de dados, que é gerada constantemente pelos mais diversos tipos de dispositivos e equipamentos, exigindo elevados recursos computacionais. Essa situação torna este tipo de sistemas suscetível a não recuperar a informação rapidamente para a tomada de decisão. Como resultado dessa adversidade, a qualidade da informação e a provisão de uma infraestrutura capaz de promover a integração e a articulação entre diferentes sistemas de informação em saúde (SIS) tornam-se promissores tópicos de pesquisa no campo da saúde eletrônica (e-saúde) e que, por essa mesma razão, são abordadas nesta investigação. O trabalho descrito nesta tese é motivado pela necessidade de propor novas abordagens para lidar com os problemas inerentes à aquisição, limpeza, integração e agregação de dados obtidos de diferentes fontes em ambientes de e-saúde, bem como sua análise. Para garantir o sucesso da integração e análise de dados em ambientes e-saúde é importante que os algoritmos baseados em aprendizagem de máquina (AM) garantam a confiabilidade do sistema. No entanto, neste tipo de ambiente, não é possível garantir um cenário totalmente confiável. Esse cenário torna os SAD inteligentes suscetíveis à presença de falhas de predição que comprometem seriamente o desempenho geral do sistema. Por outro lado, os sistemas podem ter seu desempenho comprometido devido à sobrecarga de informações que podem suportar. Para tentar resolver alguns destes problemas, esta tese apresenta várias propostas e estudos sobre o impacto de algoritmos de AM na monitoria e gestão de transtornos hipertensivos relacionados com a gravidez (gestação) de risco. O objetivo das propostas apresentadas nesta tese é melhorar o desempenho global de sistemas de informação em saúde. Em particular, os métodos baseados em AM são explorados para melhorar a precisão da predição e otimizar o uso dos recursos dos dispositivos de monitorização. Ficou demonstrado que o uso deste tipo de estratégia e metodologia contribui para um aumento significativo do desempenho dos SAD inteligentes, não só em termos de precisão, mas também na diminuição do custo computacional utilizado no processo de classificação. Os resultados observados buscam contribuir para o avanço do estado da arte em métodos e estratégias baseadas em inteligência artificial que visam ultrapassar alguns desafios que advêm da integração e desempenho dos SAD inteligentes. Como o uso de algoritmos baseados em inteligência artificial é possível analisar de forma rápida e automática um volume maior de dados complexos e focar em resultados mais precisos, fornecendo previsões de alto valor para uma melhor tomada de decisão em tempo real e sem intervenção humana

NILM techniques for intelligent home energy management and ambient assisted living: a review

The ongoing deployment of smart meters and different commercial devices has made electricity disaggregation feasible in buildings and households, based on a single measure of the current and, sometimes, of the voltage. Energy disaggregation is intended to separate the total power consumption into specific appliance loads, which can be achieved by applying Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) techniques with a minimum invasion of privacy. NILM techniques are becoming more and more widespread in recent years, as a consequence of the interest companies and consumers have in efficient energy consumption and management. This work presents a detailed review of NILM methods, focusing particularly on recent proposals and their applications, particularly in the areas of Home Energy Management Systems (HEMS) and Ambient Assisted Living (AAL), where the ability to determine the on/off status of certain devices can provide key information for making further decisions. As well as complementing previous reviews on the NILM field and providing a discussion of the applications of NILM in HEMS and AAL, this paper provides guidelines for future research in these topics.Agência financiadora: Programa Operacional Portugal 2020 and Programa Operacional Regional do Algarve 01/SAICT/2018/39578 Fundação para a Ciência e Tecnologia through IDMEC, under LAETA: SFRH/BSAB/142998/2018 SFRH/BSAB/142997/2018 UID/EMS/50022/2019 Junta de Comunidades de Castilla-La-Mancha, Spain: SBPLY/17/180501/000392 Spanish Ministry of Economy, Industry and Competitiveness (SOC-PLC project): TEC2015-64835-C3-2-R MINECO/FEDERinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio