Diseño e implementación de una arquitectura de capas enfocada a microservicios en el contexto EHEALTH

Esta memoria de tesis doctoral tiene el objetivo primordial de proponer una arquitectura multicapa dirigida a soportar la interoperabilidad entre las aplicaciones de salud tradicionales involucradas en las instituciones médicas (p. ej. ficha clínica digital), comúnmente desarrolladas bajo el estilo arquitectónico Service-Oriented Architecture “SOA”, y en conjunto con aplicaciones modernas bajo el estilo arquitectónico Microservice Architecture “MSA” adaptados a variantes Basado en aprendizaje automático mediante el uso de metadatos estandarizados proveniente de diversas fuentes de datos dinámicos y heterogéneos. Sin embargo, estos rápidos cambios han tenido abrumadores impactos de cómo se relaciona la salud con el mundo digital causado por la tendencia de la digitalización e impulsado por políticas de un gobierno electrónico. A diferencia de otras propuestas de investigación relacionadas a la arquitectura de microservicios, esta propuesta se centra en la replicabilidad, escalabilidad e interoperabilidad de los servicios especializados que conforman a una propia característica de software basada en la versatilidad de alto rendimiento. Para demostrar la viabilidad del ecosistema de salud digital fue necesario adaptar esta propuesta a un caso de uso real, específicamente al proyecto SPIDEP (Diseño e implementación de un sistema inteligente de bajo coste para el prediagnóstico y la teleasistencia de enfermedades infecciosas en personas de edad avanzada) perteneciente a la convocatoria internacional ERANET LAC 2015-FP7, cuya finalidad del proyecto fue construir un sistema inteligente basado en las tecnologías de la información y las comunicaciones para apoyar el diagnóstico temprano de enfermedades infecciosas respiratorias y urinarias en personas mayores a través de la recolección y seguimiento remoto de los pacientes en residencias, lo que permitió la detección de anomalías en los signos vitales. Teniendo en cuenta lo anterior, mediante esta memoria se han realizado cincos contribuciones principales: (i) demostrar las implicaciones y desafíos que conlleva implementar esta arquitectura multicapa orientada a microservicios en un ecosistema de salud digital; (ii) proveer los pasos necesarios para el diseño, implementación y despliegue de esta propuesta adaptado a un caso de uso exitoso mediante una plataforma SPIDEP; (iii) señalar que esta propuesta es respaldada por una gran base de datos que integra fuentes de información diversas y heterogéneas obtenida en la duración de SPIDEP; (iv) definir las característica de softwares centrada en solventar las necesidades de la televigilancia médica enfocado a arquitectura multicapa; (v) que la implementación de SOA y MSA depende de la naturaleza y las necesidades de las organizaciones médicas (p. ej. rendimiento, interoperabilidad u otros). Sin embargo, los patrones arquitectónicos SOA y MSA pueden considerarse aliados complementarios para una arquitectura interempresarial o intergeneracional que confiere un conjunto de diferentes servicios, en lugar de ser competidores. Cabe destacar, que esta propuesta se creó con miras de ser adaptado a otras áreas eHealth (p. ej. diálisis, diabetes, cáncer de colon u otros). Por otro lado, esta memoria es presentada bajo la modalidad de compendio basándose en tres contribuciones científicas publicadas en prestigiosas revistas que corresponden a sendos trabajos de investigación que reflejan mediante un sólido hilo conductor la aportación original de la tesis para proporcionar servicios inteligentes avanzados en el ámbito de un ecosistema de salud digital desarrollando a tal efecto una propuesta de arquitectura de varias capas que soporta novedoso y avanzados microservicios especializados, cuyas publicaciones son: (i) Medical Prognosis of Infectious Diseases in Nursing Homes by Applying Machine Learning on Clinical Data Collected in Cloud Microservices, este primer artículo se centra en la propuesta inicial de una arquitectura de microservicios flexible que proporcione el acceso y la funcionalidad al sistema orientado a un ecosistema de salud digital en el que se pueda realizar el tratamiento de las enfermedades infecciosas en las personas de la tercera edad, ya que estos pacientes tienden a llegar a las consultas médicas con síntomas avanzados mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático basado en clasificadores para reconocer patrones a través de biosensores no invasivos; (ii) Telemonitoring System for Infectious Disease Prediction in Elderly People Based on a Novel Microservice Architecture, este segundo artículo se describe el diseño, desarrollo e implementación de nueves servicios enfocado a una arquitectura en microservicios, que permite la detección y el diagnóstico clínico asistido dentro del campo de las enfermedades infecciosas de pacientes de tercera edad, basándose en el uso de la televigilancia. A diferencia con el primer artículo, en este nos enfocamos más en el aspecto de Ingeniería de Software, ya que proponemos un flujo de trabajo más maduro para el despliegue continuo y automatización de los microservicios desarrollados; (iii) Evaluating Service-Oriented and Microservice Architecture Patterns to Deploy eHealth Applications in Cloud Computing Environment, este tercer artículo propone un nuevo marco de trabajo para la concepción de una plataforma eHealth centrada en los entornos de computación en la nube, ya que los enfoques actuales y emergentes con respecto al desarrollo de sistemas de recomendación basados en la telemonitorización y el acceso a la historia digital clínica para las diferentes áreas de la salud. A diferencia de los dos artículos anteriores, este evaluó y contrastó el rendimiento de los diferentes patrones arquitectónicos más utilizados para la creación de aplicaciones de salud tanto en su variante SOA y MSA, tomando como referencia los valores cuantitativos obtenidos de las diversas pruebas de rendimiento y a su capacidad de adaptarse a las características de softwares requeridas en SPIDEP. Como resultado, se determinó que MSA presenta un mejor desempeño en cuanto al atributo de calidad de rendimiento (~54.21%), de la misma manera al procesar múltiples solicitudes de diversos servicios el tiempo de respuesta fue menor en comparación con SOA (~7.34%), pero el consumo de ancho de banda en MSA fue más significativo que SOA (~73.80%)

Desarrollo del método automático para la actualización de repositorios institucionales basados en DSpace

El principal objetivo de esta investigación es desarrollar un módulo automático que actualice el código fuente en los repositorios institucionales en versiones End-of-life (EOL) de DSpace. Se hace especial énfasis en el diseño de scripting y utilización de paquetes GNU para adecuar las subrutinas a las necesidades de los desarrolladores. Asimismo, el propósito es demostrar las etapas que conlleva desarrollar el módulo y las ventajas de ejecutarlo, basado en los resultados de esta investigación. También, dicho módulo permite crear variantes o mejoras al código, ya que se encuentra bajo licenciamiento Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International. Esta iniciativa surge para mitigar los riesgos de ataques informáticos a las vulnerabilidades conocidas

Propuesta utilizando un componente de software para la integración de las plataformas Moodle-Dspace con el protocolo swordv1

En esta investigación se ha explicado la importancia de la interoperabilidad entre Moodle-DSpace en el contexto de cuantificar y visibilizar los recursos digitales que son generados por los docentes en los cursos virtuales, debido a que dichos contenidos están restringidos para los estudiantes que no estén matriculados en el curso. Se hace especial énfasis en el método model-driven que permite a los desarrolladores construir sus propias variantes a los módulos basándose en sus necesidades. Asimismo, se demuestra la relevancia del estudio está claramente apoyada porlos resultados actuales, para obtener un componente informático estable para la sumisión de los contenidos digitales a los repositorios institucionales. En síntesis, se logró la interoperabilidad entre las plataformas a través del protocolo SWORD v1 y el paquete METS. Sin embargo,se requiere más trabajo adicional en los módulos con el fin de implementar otros aspectos en el registro de los metadatos en el repositorio

Developing a long short-term memory-based model for forecasting the daily energy consumption of heating, ventilation, and air conditioning systems in buildings

Forecasting the energy consumption of heating, ventilating, and air conditioning systems is important for the energy efficiency and sustainability of buildings. In fact, conventional models present limitations in these systems due to their complexity and unpredictability. To overcome this, the long short-term memory-based model is employed in this work. Our objective is to develop and evaluate a model to forecast the daily energy consumption of heating, ventilating, and air conditioning systems in buildings. For this purpose, we apply a comprehensive methodology that allows us to obtain a robust, generalizable, and reliable model by tuning different parameters. The results show that the proposed model achieves a significant improvement in the coefficient of variation of root mean square error of 9.5% compared to that proposed by international agencies. We conclude that these results provide an encouraging outlook for its implementation as an intelligent service for decision making, capable of overcoming the problems of other noise-sensitive models affected by data variations and disturbances without the need for expert knowledge in the domain.Se buscó pronosticar el consumo de energía de los sistemas de calefacción Heating, ventilating y aire acondicionado (HVAC) para la eficiencia energética de los edificios. En este estudio, se desarrolla un modelo de red neuronal artificial (RNA) recurrente del tipo Long short-term memory (LSTM) destinada a pronosticar el consumo de energía de un sistema HVAC en los edificios, en concreto una bomba de calor del Teatro Real de España. El trabajo comparó diferentes configuraciones del modelo con respecto a los datos reales proporcionados por el BMS del edificio y se identificó los hiperparámetros adecuados para el LSTM. El objetivo fue desarrollar y evaluar el modelo para pronosticar el consumo diario de energía de los sistemas HVAC, lográndose una predicción del uso de la energía según los criterios indicados por las directrices de American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers ASHRAE, The International Performance Measurement and Verification Protocol IPMVP y The Federal Energy Management Program organismos que validan un modelo HVAC. La contribución del solicitante se centró en el diseño del LSTM, y en la validación de las pruebas con los datos experimentales, así como en el análisis de los resultados obtenidos

Metodología para el desarrollo de una distribución GNU/Linux para computación paralela

En este artículo se presentan las diferentes etapas de desarrollo para una distribución Linux adaptada a las necesidades de cómputo paralelo enfocada a un entorno académico y científico. Se hace especial énfasis en las metodologías de compilación cruzada y enjaulamiento root (Chroot Jail) utilizando código fuente de los paquetes GNU, permitiendo adecuar la distribución para que realice tareas de alto rendimiento como: proyectos MPI, minería de datos y de simulación enfocados en las ciencias básicas e ingenierías. Se desarrolla la distribución SpicaxOS bajo licenciamiento MIT con el propósito de demostrar las etapas que conlleva desarrollar una distribución GNU/Linux a la medida y las ventajas de ejecutar aplicaciones bajo el paradigma de la programación paralela en base a los resultados de esta investigación

Propuesta utilizando un componente de software para la integración de las plataformas Moodle-Dspace con el protocolo swordv1

En esta investigación se ha explicado la importancia de la interoperabilidad entre Moodle-DSpace en el contexto de cuantificar y visibilizar los recursos digitales que son generados por los docentes en los cursos virtuales, debido a que dichos contenidos están restringidos para los estudiantes que no estén matriculados en el curso. Se hace especial énfasis en el método model-driven que permite a los desarrolladores construir sus propias variantes a los módulos basándose en sus necesidades. Asimismo, se demuestra la relevancia del estudio está claramente apoyada porlos resultados actuales, para obtener un componente informático estable para la sumisión de los contenidos digitales a los repositorios institucionales. En síntesis, se logró la interoperabilidad entre las plataformas a través del protocolo SWORD v1 y el paquete METS. Sin embargo,se requiere más trabajo adicional en los módulos con el fin de implementar otros aspectos en el registro de los metadatos en el repositorio

Telemonitoring system for infectious disease prediction in elderly people based on a novel microservice architecture

This article describes the design, development and implementation of a set of microservices based on an architecture that enables detection and assisted clinical diagnosis within the field of infectious diseases of elderly patients, via a telemonitoring system. The proposed system is designed to continuously update a medical database fed with vital signs from biosensor kits applied by nurses to elderly people on a daily basis. The database is hosted in the cloud and is managed by a flexible microservices software architecture. The computational paradigms of the edge and the cloud were used in the implementation of a hybrid cloud architecture in order to support versatile high-performance applications under the microservices pattern for the pre-diagnosis of infectious diseases in elderly patients. The results of an analysis of the usability of the equipment, the performance of the architecture and the service concept show that the proposed e-health system is feasible and innovative. The system components are also selected to give a cost-effective implementation for people living in disadvantaged areas. The proposed e-health system is also suitable for distributed computing, big data and NoSQL structures, thus allowing the immediate application of machine learning and AI algorithms to discover knowledge patterns from the overall population

Towards a service-oriented architecture for the energy efficiency of buildings: a systematic review

Currently, smart buildings generate large amounts of data due to the many devices and equipment available. Hence, buildings implement building management systems (BMSs), which monitor, control, manage and analyze each of these components. However, current BMSs are incapable of managing a massive amount of data (big data) and therefore cannot extract knowledge or make intelligent decisions in quasi real time. In addition, there are serious limitations to integrating BMSs with other services since they generally use proprietary software. In this sense, service-oriented architecture (SOA) is an architectural style that allows one to build distributed systems and provide functionalities such as services to end users or other types of services. Therefore, an SOA has the great advantage of allowing the expansion of the functionalities of BMSs. In fact, there are several studies that address SOAs for building management. However, we have not found any description or systematic analysis in the literature that allows the development of a versatile and interoperable SOA focused on the energy efficiency of buildings and that can integrate massive data analysis features. For these reasons, this study seeks to fill this knowledge gap and, more specifically, to identify and analyze the various software requirements proposed in the literature and the characteristics of big data that allow for improving the energy efficiency of buildings. To this end, we performed an in-depth review of the literature according to the methodology proposed by Kitchenham. As a result of this review, we provide researchers with a specific vision of the requirements and characteristics to consider for software development aimed at the energy efficiency of unique or historic buildings

Medical Prognosis of Infectious Diseases in Nursing Homes by Applying Machine Learning on Clinical Data Collected in Cloud Microservices

JCR Web of Science; Year: 2020 in Categories: Public, Environmental & Occupational Health: Q1, Current Impact Factor: 3.390, 5-year Impact Factor: 3.789.Background: treating infectious diseases in elderly individuals is difficult; patient referral to emergency services often occurs, since the elderly tend to arrive at consultations with advanced, serious symptoms. Aim: it was hypothesized that anticipating an infectious disease diagnosis by a few days could significantly improve a patient?s well-being and reduce the burden on emergency health system services. Methods: vital signs from residents were taken daily and transferred to a database in the cloud. Classifiers were used to recognize patterns in the spatial domain process of the collected data. Doctors reported their diagnoses when any disease presented. A flexible microservice architecture provided access and functionality to the system. Results: combining two different domains, health and technology, is not easy, but the results are encouraging. The classifiers reported good results; the system has been well accepted by medical personnel and is proving to be cost-effective and a good solution to service disadvantaged areas. In this context, this research found the importance of certain clinical variables in the identification of infectious diseases. Conclusions: this work explores how to apply mobile communications, cloud services, and machine learning technology, in order to provide efficient tools for medical staff in nursing homes. The scalable architecture can be extended to big data applications that may extract valuable knowledge patterns for medical research