Study, selection and evaluation of an IoT platform for data collection and analysis for medical sensors

Abstract

Every day, huge amounts of data are generated in the healthcare environments from several sources, such as medical sensors, EMRs, pharmacy and medical imaging. All of this data provides a great opportunity for big data applications to discover and understand patterns or associations between data, in order to support medical decision-making processes. Big data technologies carry several benefits for the healthcare sector, including preventive care, better diagnosis, personalized treatment to each patient and even reduce medical costs. However, the storage and management of big data presents a challenge that traditional data base management systems can not fulfill. On the contrary, NoSQL databases are distributed and horizontally scalable data stores, representing a suitable solution for handling big data. Most of medical data is generated from sensor embedded devices. The concept of IoT, in the healthcare environment, enables the connection and communication of those devices and other available resources over the Internet, to perform or help in healthcare activities such as diagnosing, monitoring or even surgeries. IoT technologies applied to the healthcare sector aim to improve the access and quality of care for every patient, as well as to reduce medical costs. This master thesis presents the integration of both big data and IoT concepts, by developing an IoT platform designed for data collection and analysis for medical sensors. For that purpose, an open source platform, Kaa, was deployed with both HBase and Cassandra as NoSQL database solutions. Furthermore, a big data processing engine, Spark, was also implemented on the system. From the results obtained by executing several performance experiments, it is possible to conclude that the developed platform is suitable for implementation on an healthcare environment, where huge amounts of data are rapidly generated. The results also made it possible to perform a comparison between the performance of the platform with Cassandra and HBase, showing that the last one presents slightly better results in terms of the average response time.

Atualmente, uma grande quantidade de dados é gerada todos os dias em ambientes hospitalares provenientes de diversas fontes, como por exemplo sensores médicos, registos eletrónicos, farmácias e imagens médicas. Todos estes dados proporcionam uma grande oportunidade para aplicações de big data, permitindo revelar e interpretar padrões ou associações entre os dados de forma a auxiliar no processo de tomada de decisão médica. As tecnologias de big data comportam diversos benefícios para o sector de saúde, incluindo a prestação de cuidados preventivos, diagnósticos mais eficientes, tratamento personalizado para cada paciente e até mesmo reduzir os custos médicos. No entanto, o armazenamento e a gestão da big data apresenta um desafio que os sistemas de gestão de base de dados tradicionais não são capazes de ultrapassar. Não obstante, as bases de dados NoSQL representam uma solução de armazenamento de dados distribuída e escalável horizontalmente, sendo, portanto, apropriadas para lidar com big data. Uma grande parte dos dados médicos é gerada através de dispositivos embebidos com sensores. O conceito de IoT, no ambiente das unidades de saúde, permite a conexão e comunicação desses dispositivos e outros recursos disponíveis através da Internet, de forma a realizar ou auxiliar nas atividades de saúde, como por exemplo o diagnóstico, a monitorização ou atá mesmo em cirurgias. As tecnologias IoT visam melhorar o acesso e qualidade dos cuidados de saúde para todos os pacientes, bem como reduzir os custos na prestação dos mesmos. Esta tese de mestrado apresenta, assim, a integração de ambos os conceitos de big data e IoT, propondo o desenvolvimento de uma plataforma projetada para a recolha e análise de dados de sensores médicos. Para essa finalidade, foi utilizada uma plataforma IoT de código aberto, Kaa, juntamente com duas bases de dados NoSQL, HBase e Cassandra. Adicionalmente, foi também implementado um mecanismo de processamento de dados, também de código aberto, o Spark. Com base nos resultados obtidos através da realização de diversas experiências de avaliação de desempenho, foi possível concluir que a plataforma desenvolvida é adequada para a implementação em ambientes de prestação de cuidados de saúde, onde grandes quantidades de dados são rapidamente geradas. Os resultados permitiram também realizar uma comparação entre o desempenho da plataforma com Cassandra e com HBase, realçando que esta última apresenta resultados ligeiramente melhores em termos do tempo médio de resposta.