• Beräkningsram (EoT) för tillhandahållande av hälso- och sjukvårdstjänster. • Portföljoptimeringsmetod för kostnadseffektivt tillhandahållande av hälso- och sjukvårdsdata. • Alternativa riktningsmetod för multiplikatorer (ADMM) för avlastning av hälso- och sjukvårdsdata.  A r t i c l e i n f o Edge-of-Things (EoT)-baserade hälso- och sjukvårdstjänster är kommande vårdfaciliteter relaterade till autonom och övertygande hälso- och sjukvård, där en EoT-mäklare vanligtvis arbetar som mellanhand mellan hälso- och sjukvårdens konsumenter (HSC) och tillhandahållare av datortjänster (CSP). Leverantörerna av datortjänster är leverantörer av avancerade datortjänster (ECSP) och tillhandahållare av molntjänster (CCSP). Sensorobservationer från en patients kroppsyta nätverk (BAN) och patienters medicinska och genetiska historiska data är mycket känsliga och har en hög grad av ömsesidigt beroende. Det innebär att EoT-baserade patientövervakningssystem eller tillämpningar är tätt kopplade och kräver envis synkronisering. Därför föreslår detta dokument en portföljoptimering lösning för valet av virtuella maskiner (VM) av kant och / eller molntjänster tjänsteleverantörer. Den dynamiska prissättningen för en EoT-beräkningstjänst beaktas av EoT-mäklaren för optimal tillhandahållande av virtuella maskiner i en EoT-miljö. Den föreslagna portföljoptimeringslösningen jämförs med den traditionella säkerhetsmetoden. Eftersom portföljoptimering är en centraliserad lösningsmetod föreslår detta dokument också en alternativ riktningsmetod för multiplikatorer (ADMM) baserad distribuerad avsättningsmetod för hälso- och sjukvårdsdata i EoT-datamiljön. En jämförande studie visar den kostnadseffektiva tillhandahållandet av hälso- och sjukvårdsdata genom portföljoptimering och ADMM-metoder över den traditionella säkerhet likvärdiga respektive giriga tillvägagångssätt.
Alam m.fl. I REF föreslogs en allmän ram för beräkning av uppgifter (EoTC) för tillhandahållande av hälso- och sjukvårdstjänster för att optimera kostnaden för databehandling.
Edge-of-things computing framework for cost-effective provisioning of healthcare data
{'venue': 'J. Parallel Distributed Comput.', 'journal': 'J. Parallel Distributed Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}