Avaliação de Desempenho de uma Arquitetura de Sistema de Monitoramento de Pacientes em Hospitais Inteligentes com Fontes de Dados Interna e Externa

  • Francisco M. S. Rocha UFPI
  • Lucas Vinícius S. dos Santos UFPI
  • Francisco Airton Silva UFPI

Resumo


A variedade de tipos de sensores para monitoramento de saúde ajuda na tomada de decisão por profissionais da área. Para determinados quadros clínicos é interessante o monitoramento da saúde do paciente pós alta. Dispositivos vestíveis de monitoramento de saúde (como smartwatches) podem ser utilizados para enviar dados para o hospital. No entanto, para o monitoramento de um grande número de pacientes (externos e internos), é necessária uma infraestrutura computacional resiliente e de alto desempenho. Tais características exigem equipamentos de alto custo monetário. Para ajudar a planejar tal infraestrutura, este artigo apresenta um modelo SPN (Stochastic Petri Network) para avaliação de desempenho de uma arquitetura de sistema hospitalar multicamadas (edge-fog-cloud). O modelo permite avaliar o tempo médio de resposta (MRT), nível de utilização de recursos (U) e probabilidade de perda de dados (DP). Uma característica bem específica é considerar duas fontes de dados (interna e externa). Como estudo de caso foi analisado o impacto da variação do número de contêineres (de 5 à 100) para processamento simultâneo na nuvem. O resultado mostrou-se semelhante com capacidades 50, 75 e 100 contêineres, com MRT abaixo de 25 segundos. Para a capacidade 5 e 25 contêineres, o MRT passou de 150 segundos.

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Publicado
06/08/2023
ROCHA, Francisco M. S.; SANTOS, Lucas Vinícius S. dos; SILVA, Francisco Airton. Avaliação de Desempenho de uma Arquitetura de Sistema de Monitoramento de Pacientes em Hospitais Inteligentes com Fontes de Dados Interna e Externa. In: WORKSHOP EM DESEMPENHO DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS E DE COMUNICAÇÃO (WPERFORMANCE), 22. , 2023, João Pessoa/PB. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 73-84. ISSN 2595-6167. DOI: https://doi.org/10.5753/wperformance.2023.230079.