ABSTRACT

Data stream management (DSM) for cyber-physical systems (CPSs) provides good quality care services in the medical domain. This is a very prominent field of research that includes sensing, processing, and networking of various medical devices. The DSM for CPS is a combination of computation using Cyber world (computers or WBANs), including wearable sensors and smart meters as well as communication between the processes through the networks. Data analytics and mobile computing include the usage of wireless sensors which plays a very significant role while handling uncertainties of data stream in healthcare domain. This paper presents a comprehensive review of DSM techniques, including the problem of concept drift in the healthcare domain using CPS, and the challenges associated with the domain. The complete taxonomy characterizes and classifies all the components and methods required for data management in healthcare. This paper provides a glimpse of futuristic techniques used for DSM in view of concept drift while handling real-time data management in healthcare and also identifies the fields for future research. The prime objective of this review is to provide a solution to aggregate health data streams using DSM, generated from different sources, clean and normalize them, and improve them for analysis, diagnosis, pattern identification for data analytics and complex event processing. It is supposed that the techniques discussed in this paper are relevant and useful for further research in the area of DSM for CPS in healthcare.

摘要

网络物理系统 (CPS) 的数据流管理 (DSM) 在医疗领域提供优质的护理服务。这是一个非常突出的研究领域，包括各种医疗设备的传感、处理和网络。CPS 的 DSM 是使用网络世界（计算机或 WBAN）进行计算的组合，包括可穿戴传感器和智能仪表以及通过网络在进程之间进行通信。数据分析和移动计算包括无线传感器的使用，这在处理医疗保健领域数据流的不确定性时起着非常重要的作用。本文全面回顾了 DSM 技术，包括使用 CPS 的医疗保健领域中的概念漂移问题，以及与该领域相关的挑战。完整的分类法对医疗保健数据管理所需的所有组件和方法进行了表征和分类。鉴于概念漂移，本文在处理医疗保健中的实时数据管理时提供了用于 DSM 的未来技术的一瞥，并确定了未来研究的领域。本次审查的主要目标是提供一种解决方案，以使用 DSM 聚合从不同来源生成的健康数据流，对其进行清理和规范化，并改进它们以用于数据分析和复杂事件处理的分析、诊断、模式识别。假设本文讨论的技术对于医疗保健中 CPS 的 DSM 领域的进一步研究是相关的和有用的。本文从概念漂移的角度提供了用于 DSM 的未来技术的一瞥，同时处理医疗保健中的实时数据管理，并确定了未来研究的领域。本次审查的主要目标是提供一种解决方案，以使用 DSM 聚合从不同来源生成的健康数据流，对其进行清理和规范化，并改进它们以用于数据分析和复杂事件处理的分析、诊断、模式识别。假设本文讨论的技术对于医疗保健中 CPS 的 DSM 领域的进一步研究是相关的和有用的。鉴于概念漂移，本文在处理医疗保健中的实时数据管理时提供了用于 DSM 的未来技术的一瞥，并确定了未来研究的领域。本次审查的主要目标是提供一种解决方案，以使用 DSM 聚合从不同来源生成的健康数据流，对其进行清理和规范化，并改进它们以用于数据分析和复杂事件处理的分析、诊断、模式识别。假设本文讨论的技术对于医疗保健中 CPS 的 DSM 领域的进一步研究是相关的和有用的。本次审查的主要目标是提供一种解决方案，以使用 DSM 聚合从不同来源生成的健康数据流，对其进行清理和规范化，并改进它们以用于数据分析和复杂事件处理的分析、诊断、模式识别。假设本文讨论的技术对于医疗保健中 CPS 的 DSM 领域的进一步研究是相关的和有用的。本次审查的主要目标是提供一种解决方案，以使用 DSM 聚合从不同来源生成的健康数据流，对其进行清理和规范化，并改进它们以用于数据分析和复杂事件处理的分析、诊断、模式识别。假设本文讨论的技术对于医疗保健中 CPS 的 DSM 领域的进一步研究是相关的和有用的。