Väitöstutkimus pureutuu terveydenhuollon IoT-ratkaisuihin (Väitös: MSc Iman Azimi, 12.12.2019, terveysteknologiat)

Esineiden Internet (Internet of Things, IoT) tulee todennäköisesti mullistamaan tulevaisuuden terveydenhuollon laajentamalla terveydenseurannan perinteisen kliinisen ympäristön ulkopuolelle. Turun yliopistossa väittelevän MSc Iman Azimin tutkimus pureutuu tyypillisiin kotona ja sairaalassa käytettäviin terveydenhuollon IoT-monitorointiratkaisuihin. Tutkimuksessa järjestelmiä analysoidaan ja luokitellaan eri käyttöalueiden mukaan käyttäjänäkökulmasta.

IoT-ratkaisut voivat tulevaisuuden terveydenhuollossa mahdollistaa riskiryhmien terveydentilan jatkuvan monitoroinnin sekä diagnostisen hoidon, ennaltaehkäisevän hoidon ja aikaisen puuttumisen osana potilaiden jokapäiväistä arkea.

Azimin tutkimuksessa ehdotetaan terveydenhuollon IoT-pohjaisen järjestelmän tavoitteille personoitua data-analyyttista lähtökohtaa. Ratkaisulle esitellään uusi tietokonearkkitehtuuri, joka käyttää IoT-ratkaisun eri tasojen laskentaresursseja saavuttaakseen terveydenhuoltopalvelujen vaatimat korkea tasoiseen saatavuuden ja laadun.

– Tämä mahdollistaa koneoppimisalgoritmien hierarkkisen osioinnin näissä palveluissa mahdollistaen samalla käyttötarkoitukseen sopeutuvan järjestelmän, Azimi sanoo.

Lisäksi tutkimuksessa esitellään personoituun tiedon yhdistämiseen ja mallintamiseen soveltuva tekniikka, joka käyttää IoT-järjestelmien monimuuttuja- ja pitkittäisaineistoja parantamaan terveydenhuoltosovelluksen käyttäjäkokemuksen laatua.

– Reaaliaikainen ja joustava puuttuvan tiedon päätöksentekotekniikka sopeutuu erilaisiin aineistolähteisiin. Tämä tekniikka sovittaa erilaisia aineistolähteitä tarkkaan IoT-pohjaiseen päätöksentekoon ottamalla huomioon myös mahdolliset puuttuvat sensoriarvot, väittelijä sanoo.

Azimin tutkimuksessa esitellään myös personoitu malli, joka havaitsee pitkittäisaineistossa tapahtuvan vaihtelun lisäksi yksittäiset tapahtumat. Malli arvioi henkilöiden unenlaatua heiltä aiemmin kerätyn aineiston perusteella.

Lopuksi tutkielma arvioi näiden tietokonearkkitehtuurien suorituskykyä pureutumalla kahteen esimerkkitapaukseen. Ensimmäinen esimerkki koostuu sydämen rytmihäiriön reaaliaikaista tunnistamista sydänpotilaista kerätystä sydänsähkökäyrästä. Toisen esimerkin aineistona on äitiysterveyden seuranta-aineisto, jossa seurattiin kahtakymmentä äitiä raskauden aikana ja synnytyksen jälkeen yhteensä seitsemän kuukauden ajan.

***

MSc Iman Azimi esittää väitöskirjansa ”Personalized Data Analytics for Internet-of-Things-based Health Monitoring” julkisesti tarkastettavaksi Turun yliopistossa torstaina 12.12.2019 klo 12.00 (Turun yliopisto, Medisiina D, Säätiö-sali, Kiinamyllynkatu 10, Turku).

Vastaväittäjänä toimii professori Luca Mainardi (Politecnico di Milano, Italia) ja kustoksena professori Pasi Liljeberg (Turun yliopisto). Tilaisuus on englanninkielinen. Väitöksen alana on terveysteknologia.

Väittelijän yhteystiedot: 041 741 5196, imaazi@utu.fi 

Luotu 05.12.2019 | Muokattu 05.12.2019