論文の概要: HITA: An Architecture for System-level Testing of Healthcare IoT Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04223v3
- Date: Thu, 11 Jul 2024 17:06:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 23:57:21.113452
- Title: HITA: An Architecture for System-level Testing of Healthcare IoT Applications
- Title（参考訳）: HITA: ヘルスケアIoTアプリケーションのシステムレベルのテストのためのアーキテクチャ
- Authors: Hassan Sartaj, Shaukat Ali, Tao Yue, Julie Marie Gjøby,
- Abstract要約: 本稿では,医療用IoTアプリケーション用に設計された実世界のテストインフラストラクチャソフトウェアアーキテクチャ(HITA)を提案する。
モデルベースおよび機械学習(ML)アプローチを用いて実装したHITAのディジタルツイン(DT)生成コンポーネントを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.126355491416586
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: System-level testing of healthcare Internet of Things (IoT) applications requires creating a test infrastructure with integrated medical devices and third-party applications. A significant challenge in creating such test infrastructure is that healthcare IoT applications evolve continuously with the addition of new medical devices from different vendors and new services offered by different third-party organizations following different architectures. Moreover, creating test infrastructure with a large number of different types of medical devices is time-consuming, financially expensive, and practically infeasible. Oslo City's healthcare department faced these challenges while working with various healthcare IoT applications. To address these challenges, this paper presents a real-world test infrastructure software architecture (HITA) designed for healthcare IoT applications. We evaluated HITA's digital twin (DT) generation component implemented using model-based and machine learning (ML) approaches in terms of DT fidelity, scalability, and time cost of generating DTs. Results show that the fidelity of DTs created using model-based and ML approaches reach 94% and 95%, respectively. Results from operating 100 DTs concurrently show that the DT generation component is scalable and ML-based DTs have a higher time cost.
- Abstract（参考訳）: 医療用IoT(Internet of Things)アプリケーションのシステムレベルのテストには、統合医療機器とサードパーティアプリケーションによるテストインフラストラクチャの作成が必要である。
このようなテストインフラストラクチャを構築する上で重要な課題は、異なるベンダーの新たな医療機器と、異なるアーキテクチャに従う異なるサードパーティ組織が提供する新しいサービスを追加して、医療用IoTアプリケーションが継続的に進化することである。
さらに、さまざまな種類の医療機器でテストインフラを構築することは、時間を費やし、経済的に高価であり、事実上不可能である。
Oslo Cityのヘルスケア部門は、さまざまな医療用IoTアプリケーションで作業しながら、これらの課題に直面した。
これらの課題に対処するために,医療用IoTアプリケーション用に設計された実世界のテストインフラストラクチャソフトウェアアーキテクチャ(HITA)を提案する。
モデルベースおよび機械学習(ML)アプローチを用いて実装されたHITAのディジタルツイン(DT)生成コンポーネントをDTの忠実度、スケーラビリティ、時間コストの観点から評価した。
その結果,モデルベースアプローチとMLアプローチによるDTの忠実度はそれぞれ94%,95%に達した。
100個のDTを同時に操作した結果、DT生成コンポーネントはスケーラブルであり、MLベースのDTはよりコストがかかることが示された。
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