論文の概要: Towards a Unified Pandemic Management Architecture: Survey, Challenges
and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07448v1
- Date: Fri, 4 Feb 2022 02:01:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 14:56:06.447022
- Title: Towards a Unified Pandemic Management Architecture: Survey, Challenges
and Future Directions
- Title（参考訳）: 統一パンデミックマネジメントアーキテクチャに向けて:調査,課題,今後の方向性
- Authors: Satyaki Roy, Nirnay Ghosh, Nitish Uplavikar, Preetam Ghosh
- Abstract要約: SARS-CoV-2は、世界中の健康、経済、社会に前例のない影響を与えている。
疫学、臨床、生理学のデータを収集し、緩和策について決定を下そうとしている。
IoT(Internet of Things)とエッジコンピューティングの進歩は、データ収集とインテリジェントな計算を通じて、パンデミック管理のためのソリューションを提供する。
我々は、IoTとエッジコンピューティングを活用する統一的なパンデミック管理アーキテクチャを構想し、ワクチン配布、動的ロックダウン、移動スケジューリング、パンデミック予測の推奨を自動化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586016
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The pandemic caused by SARS-CoV-2 has left an unprecedented impact on health,
economy and society worldwide. Emerging strains are making pandemic management
increasingly challenging. There is an urge to collect epidemiological,
clinical, and physiological data to make an informed decision on mitigation
measures. Advances in the Internet of Things (IoT) and edge computing provide
solutions for pandemic management through data collection and intelligent
computation. While existing data-driven architectures attempt to automate
decision-making, they do not capture the multifaceted interaction among
computational models, communication infrastructure, and the generated data. In
this paper, we perform a survey of the existing approaches for pandemic
management, including online data repositories and contact-tracing
applications. We then envision a unified pandemic management architecture that
leverages the IoT and edge computing to automate recommendations on vaccine
distribution, dynamic lockdown, mobility scheduling and pandemic prediction. We
elucidate the flow of data among the layers of the architecture, namely, cloud,
edge and end device layers. Moreover, we address the privacy implications,
threats, regulations, and existing solutions that may be adapted to optimize
the utility of health data with security guarantees. The paper ends with a
lowdown on the limitations of the architecture and research directions to
enhance its practicality.
- Abstract（参考訳）: SARS-CoV-2によるパンデミックは、世界中の健康、経済、社会に前例のない影響を与えた。
新興株はパンデミック管理をますます困難にしている。
疫学、臨床、生理学のデータを収集し、緩和策について決定を下そうとしている。
IoT(Internet of Things)とエッジコンピューティングの進歩は、データ収集とインテリジェントな計算を通じて、パンデミック管理のためのソリューションを提供する。
既存のデータ駆動アーキテクチャは意思決定の自動化を試みるが、計算モデル、通信インフラ、生成されたデータ間の多面的相互作用は捉えない。
本稿では,オンラインデータレポジトリやコンタクトトレーシングアプリケーションなど,パンデミック管理のための既存のアプローチについて調査する。
次に,iotとエッジコンピューティングを活用してワクチンの配布,動的ロックダウン,モビリティスケジューリング,パンデミック予測の推奨を自動化する,統一的なパンデミック管理アーキテクチャを想定する。
アーキテクチャ層、すなわちクラウド層、エッジ層、エンドデバイス層間でのデータフローを解明する。
さらに、セキュリティ保証付き健康データの有用性を最適化するために適合する可能性のある、プライバシーへの影響、脅威、規制、および既存のソリューションに対処する。
論文は、その実用性を高めるために、アーキテクチャと研究の方向性の制限を減らして終わる。
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