Hvordan Energi Effektivitet og Nøyaktighet i Maskinlæringsmodeller Påvirkes av Lokale Data og Deltakere i Federert Læring

I analysen vår, for enkelhetens skyld, ble beregningskonstanten α satt til 0,003 og kommunikasjonskonstanten β til 0,0001, i samsvar med tidligere studier. Resultatene fra simuleringen, som ble utført på både det UCI og Real-World datasettene, viser tydelig hvordan ulike modeller presterer i forskjellige miljøer, både innendørs og utendørs. Spesielt ble S-LSTM-modellen testet i en hybrid neuromorfisk-federert læringstilnærming (HNFL), som kombinerer fordelene ved LSTM (Long Short-Term Memory) med de tidlige egenskapene ved spiking neural networks (SNNs) for bedre energiutnyttelse og ytelse i aktivitetsgjenkjenningssystemer ved bruk av bærbare sensorer.

For å optimalisere modellen ble deltakerne tilfeldig valgt, og en 50% deltakelse ble testet for å vurdere energiforbruket under treningssyklusen. Resultatene av disse testene viste at ved å redusere antallet deltakere til 50% under kommunikasjonssyklusen, kunne modellens energiforbruk senkes betraktelig uten at nøyaktigheten ble vesentlig påvirket. For eksempel, i tilfelle S-LSTM, ble beregningstiden redusert fra 258 sekunder til 121 sekunder, og energiforbruket falt fra 8.07 W til 6.10 W, en reduksjon på over 24%. Dette demonstrerer at selektiv deltakelse kan bidra til betydelige energibesparelser i federerte læringssystemer.

På den andre siden av spekteret står de mulige trade-offs mellom nøyaktighet og energieffektivitet. Selv om S-LSTM-modellen viste den høyeste energieffektiviteten, viste de andre modellene (som LSTM og CNN) også god ytelse i forskjellige scenarier, men uten den samme reduksjonen i energiforbruk. Det er avgjørende å vurdere hvilken balanse som er ønskelig for spesifikke applikasjoner, spesielt i miljøer med begrensede ressurser, som i mobile eller bærbare systemer.

Når det gjelder personlig tilpasning av modellene, viser testene at det er en betydelig forbedring i nøyaktigheten når globale modeller blir finjustert med lokale data. Denne tilnærmingen er spesielt viktig i federert læring, hvor modellene ofte opplæres på forskjellige enheter eller lokasjoner. Den personlige modellen som ble tilpasset for hvert deltakerens dataset, viste en gjennomsnittlig nøyaktighet på 97,12%, mens den globale modellen presterte på bare 89,69%. For andre modeller, som LSTM, S-CNN og CNN, ble det også sett en økning i nøyaktighet etter personalisering.

Resultatene av disse testene understreker viktigheten av både global og lokal tilpasning i federert læring for aktivitetsgjenkjenning. Ikke bare ble nøyaktigheten forbedret, men den generelle ytelsen og robustheten av systemet i varierte miljøer ble også styrket. Dette er spesielt merkbart i uforutsigbare, komplekse utendørsmiljøer som de representert av Real-World datasettene, hvor S-LSTM-modellen oppnådde en økning på hele 3,84% i nøyaktighet sammenlignet med LSTM-modellen.

Videre viser simuleringene at en hybrid tilnærming som kombinerer både lokale og globale data kan være en nøkkelkomponent for å oppnå optimal ytelse i praksis. For eksempel ble det funnet at personlige modeller oppnådde en forbedring på 9% i gjennomsnittlig nøyaktighet på tvers av deltakerne. Denne innsikten kan bidra til bedre anvendelse av maskinlæringsmodeller i personlige, virkelige scenarier, som kan være svært relevante for helseovervåkning, sport og smartteknologi.

Det er viktig å forstå at den nødvendige balansen mellom nøyaktighet og energieffektivitet ikke er den samme for alle applikasjoner. I systemer med begrensede ressurser, som mobile enheter eller Internet of Things (IoT)-enheter, kan energieffektivitet være mer avgjørende enn topp nøyaktighet. Dette kan kreve justeringer i modellens kompleksitet eller antall deltagende enheter i en federert læringstilkobling. Generelt vil en skreddersydd tilnærming som tar hensyn til både nøyaktighet, energieffektivitet og deltakernes tilgjengelighet føre til den beste ytelsen i virkelige bruksområder.

Hvordan sikre e-helse-systemer med IoT, AI og Blockchain?

Sikkerheten i e-helse-systemer, spesielt de som benytter Internet of Things (IoT), kunstig intelligens (AI) og blockchain-teknologi, har blitt et kritisk tema i dagens digitale helselandskap. Det er en stadig økende mengde sensitive helsedata som krever robust beskyttelse mot cybertrusler. For å møte denne utfordringen er det avgjørende å utvikle effektive og motstandsdyktige rammeverk for sikkerhet, som kan sikre både personvern og integritet i behandlingen av helseinformasjon.

IoT-enheter er hjørnesteinene i moderne e-helse-løsninger, ettersom de gjør det mulig å samle inn data i sanntid fra pasienter gjennom ulike bærbare sensorer, medisinske apparater og tilkoblede enheter. Imidlertid gir disse enhetene også et betydelig angrepspunkt for hackere, ettersom de ofte mangler tilstrekkelig sikkerhetstiltak. Dette gjør IoT-basert helseovervåkning sårbar for angrep som kan kompromittere både dataenes sikkerhet og pasientenes velvære.

Kombinasjonen av IoT, blockchain og AI åpner for flere innovative løsninger. AI kan brukes til å analysere data som samles inn fra pasienter, og dermed forutsi potensielle helseproblemer før de oppstår. Dette kan gi helsepersonell verdifull innsikt for tidlig intervensjon og forbedre pasientens helsetilstand. Imidlertid innebærer dette også utfordringer knyttet til beskyttelse av personlige data. AI-algoritmer krever tilgang til store mengder sensitive opplysninger, og det er viktig at disse behandles på en sikker måte.

For å håndtere disse utfordringene er det viktig å implementere et rammeverk som kombinerer Zero Trust-sikkerhetsmodellen med blockchain-teknologi. Zero Trust, som ikke gir noen enhet eller bruker automatisk tilgang, selv om de er interne, er et paradigmeskifte i forhold til tradisjonelle sikkerhetsmodeller. Denne modellen sørger for at alle interaksjoner i nettverket blir autentisert og verifisert, uavhengig av hvor de kommer fra, og minimerer dermed risikoen for inntrenging.

Videre er det nødvendig å utvikle løsninger som sikrer at IoT-enheter er beskyttet mot potensielle angrep, for eksempel gjennom implementering av sterke krypteringsteknikker og sikre autentiseringsprotokoller. Det er også avgjørende å beskytte data både når de blir overført over nettet og når de lagres på enhetene. En strategi som inkorporerer både AI for analyse og blockchain for sikker lagring og deling, kan tilby en helhetlig løsning for å møte de komplekse kravene til sikkerhet i e-helse.

Det er også viktig å forstå den stadig mer presserende trusselen som cyberangrep utgjør mot helsevesenet. Prognosene for cyberangrep i helsesektoren peker på at kostnadene ved ransomware-angrep alene kan overstige 265 milliarder dollar innen 2031. Dette understreker behovet for en sterkere tilnærming til cybersikkerhet i e-helse-systemer, hvor både teknologiske løsninger og organisatoriske tiltak må samordnes for å forhindre angrep.

I tillegg til å sikre teknologien, er det avgjørende å ha et sterkt regelverk på plass for å beskytte personvernet til pasientene. Dette innebærer å sikre at helsepersonell og andre aktører har nødvendig opplæring i hvordan de skal håndtere pasientdata på en etisk og lovlig måte, samtidig som de er oppmerksomme på truslene som kan oppstå fra utilstrekkelige sikkerhetstiltak.

I fremtiden vil det være nødvendig å utvide forskningen på kryssfeltet mellom AI, IoT, blockchain og personvern. Dette inkluderer videreutvikling av krypteringsteknikker, smart kontrakter for sikker deling av helsedata, og maskinlæring for å oppdage avvik i sanntid. De som arbeider med e-helse-teknologi, vil også måtte forstå de juridiske rammeverkene for personvern og databeskyttelse, som kan variere fra land til land, og sørge for at systemene de utvikler er i samsvar med lokale og internasjonale forskrifter.

Hvordan fjerne barrierene i overvåkning av respiratoriske sykdommer hos spedbarn gjennom bærbare sensorer?

Respirasjon er en avgjørende funksjon for livet, og enhver forstyrrelse i pustemønsteret kan være et tidlig tegn på alvorlige helseproblemer. Hos voksne varierer den normale respiratoriske frekvensen fra 12 til 20 pust per minutt, mens spedbarn har en mye raskere pustefrekvens, fra 40 til 60 pust per minutt. Når det gjelder spedbarn, er overvåkning av respiratorisk frekvens (RR) spesielt viktig for å oppdage problemer som apné eller bradykardi. Begge disse forholdene kan føre til alvorlige konsekvenser hvis de ikke oppdages tidlig nok, da de kan resultere i oksygenmangel og neurodevastation.

Søvnapné, en tilstand der pusten stopper midlertidig under søvn, er et vanlig problem blant spedbarn. Apnéen kan være forårsaket av en delvis eller fullstendig blokkering av luftveiene. Denne tilstanden kan forstyrre søvnen, og kan føre til kronisk søvnmangel og dermed utviklingshemming. Tachypné, en rask pustefrekvens, er også et tidlig tegn på bakterielle lungeinfeksjoner, og kan også indikere risiko for plutselig spedbarnsdød (SIDS), som er en av de ledende dødsårsakene hos spedbarn.

Fordi unormale respiratoriske mønstre kan være indikasjoner på alvorlige tilstander som lungesykdommer eller hjerteproblemer, er det viktig å bruke nøyaktige metoder for overvåkning av respirasjonen hos spedbarn. Anomalier i pustemønsteret, som økt eller redusert respiratorisk frekvens, bør ikke ignoreres, da de kan være tegn på tilstander som hypoksi, apné eller KOLS. Spedbarn som lider av kroniske lungesykdommer som KOLS, har en høyere risiko for alvorlige komplikasjoner, og en tidlig diagnose er avgjørende for å forhindre langsiktige helseproblemer.

I dag er det flere teknologiske løsninger for kontinuerlig overvåkning av respiratoriske sykdommer hos spedbarn. En av de vanligste teknologiene er akselerometre, som registrerer bevegelsene i brystkassen for å beregne pustefrekvensen. Spirometri og kapnografi er også utbredte metoder for å overvåke respiratoriske og kardiovaskulære variabler, men disse metodene kan være ubehagelige for spedbarn og forstyrre deres naturlige pustemønster. Andre metoder, som respiratorisk induktiv pletysmografi (RIP), bruker elastiske belter for å overvåke respiratorisk frekvens, men disse kan være ubehagelige og potensielt farlige for spedbarn hvis de ikke er korrekt tilpasset. Nyere utviklinger innen kapasitetsbaserte sensorer som er integrert i klær, har vist seg å være mindre invasive, men kan være mindre nøyaktige på grunn av barnets bevegelser og gråting.

En annen fremtidig løsning for luftveismonitorering er bruk av ikke-invasiv, kontaktløs overvåking ved hjelp av kameraer eller ultrabredbåndsteknologi (UWB). Slike systemer er i stand til å overvåke pustefrekvensen uten at sensorer er i fysisk kontakt med spedbarnet, noe som reduserer risikoen for ubehag og potensielle skader. Et nylig utviklet system benytter seg av UWB for nøyaktig lokalisering og estimasjon av brystveggens bevegelser, og kan dermed overvåke både respiratoriske og søvnmønstre hos spedbarn.

Denne teknologien åpner for muligheter til å utvikle et smart helsemonitoreringssystem som kan overvåke respiratoriske sykdommer i sanntid, både hjemme og på sykehus. Et slikt system kan bidra til tidlig oppdagelse av helseproblemer, og dermed gi et mer effektivt grunnlag for medisinske intervensjoner. Integrasjonen av smarte sensorer i daglige klær som en vest for respiratorisk overvåkning, eller bærbare enheter som kan kobles til mobiltelefoner, gir et enkelt, men pålitelig alternativ for både pasienter og helsepersonell.

I tillegg er det viktig å erkjenne de praktiske utfordringene ved å implementere slike overvåkningsteknologier. For å være effektive, bør disse enhetene være billige, enkle å bruke og pålitelige under ulike forhold, som når spedbarnet beveger seg eller gråter. Det er avgjørende at teknologien utvikles med tanke på både helsemessige og praktiske krav, slik at foreldre og helsepersonell kan stole på systemene som overvåker barnet i sanntid.