Gueye, Serigne Mbacké
(2020).
« Étude d'une plateforme de surveillance médicale à distance résistante aux pannes » Mémoire.
Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en informatique.
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Résumé
Ces dernières années, l’Internet des objets s’est largement incrusté dans le domaine de la santé, plus particulièrement dans la surveillance médicale à distance. Cette dernière, devenue primordiale dans le contexte de la COVID-19, produit une quantité massive de données à traiter avec comme objectif une prise de décision médicale optimale dans un délai restreint. Malheureusement, l’infonuagique se trouve incapable de répondre à ce nouveau type de besoin, car ses centres de données sont caractérisés par un délai de réponse très élevé. Dans ce contexte, l’informatique géodistribuée (fog computing) est récemment proposée dans la littérature pour une prise en charge des tâches sensibles au délai. Dans le contexte de la pandémie de la COVID-19, la seule solution existante, pour le moment, pour limiter la transmission communautaire du virus est préventive (confinement et gestes barrières). Ainsi, l’aplatissement de la courbe est la politique épidémiologique de santé publique adoptée pour une meilleure prise en charge des malades. Cependant, l’application stricte de cette politique est difficile en pratique. En plus le virus peut être transmis par des personnes asymptomatiques ou présymptomatiques. C’est dans ce cadre que nous préconisons F-RHM (Fog-based Remote Health Monitoring), une plateforme de surveillance médicale à distance, déployée dans le fog computing où les nœuds sont d’une fiabilité variable. F-RHM est capable d’identifier et d’estimer la disponibilité des nœuds afin de proposer un meilleur placement des conteneurs avec une prise en charge des exigences de disponibilité et de temps de réponse. Ce problème de placement de conteneurs avec prise en charge des exigences de qualité de service est formulé selon un problème d’optimisation dont l’objectif est de maximiser le nombre d’applications à déployer qui satisfont aux exigences de délai et de disponibilité des requêtes des patients, sous plusieurs contraintes. Le problème est prouvé NP-difficile. Nous avons proposé une heuristique basée sur l’algorithme Differential Evolution (DE), nommée DE-Adapté pour la résolution du problème étudié. Notre solution est comparée avec une stratégie gloutonne et une stratégie aléatoire. Sur plusieurs scénarios de simulation, les résultats ont montré que DE-adapté donne toujours les meilleures performances en termes de violation des exigences de QoS.
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MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Remote Health Monitoring, Fog Computing, Disponibilité, Évolution Différentielle, COVID-19
Type: |
Mémoire accepté
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Informations complémentaires: |
Fichier numérique reçu et enrichi en format PDF / A. |
Directeur de thèse: |
Elbiaze, Halima |
Mots-clés ou Sujets: |
Monitorage (Soins hospitaliers) / Plateformes (Informatique) / Fiabilité / Informatique géodistribuée / COVID-19 |
Unité d'appartenance: |
Faculté des sciences > Département d'informatique |
Déposé par: |
Service des bibliothèques
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Date de dépôt: |
11 mai 2021 15:36 |
Dernière modification: |
11 mai 2021 15:36 |
Adresse URL : |
http://archipel.uqam.ca/id/eprint/14263 |