Studio ed analisi di approcci basati su Complex Event Processing in ambito sanitario.

With the rapid development of Internet of Things (IoT), everyday enormous events are being produced. Complex Event Processing (CEP) is the key component of the IoT middleware. It is part of a class of systems called Information Flow Processing systems, i.e. tools developed in the last decades which aim is solving the problems related to the timely processing of large flows of information. The need to introduce a new class of systems derives from the spatial and temporal limitations of the classical approach of the DBMSs. First of all the aim of this thesis is the study and analysis of Complex Event Processing. Then it is in particular analyzed the health domain and scenarios related to the three healthcare pathways prevention, diagnosis and care. The last decade has witnessed a surge of interest in new sensing and monitoring devices for healthcare. As we shall see, in fact, permanent implants combined with wearable monitoring devices (sensors) can provide continuous assessment of critical physiological parameters of a patient, for the identification of precursors of major adverse events, and thus prevent critical situations for the patient's health. A significant change is indeed happening in the way healthcare is delivered: we are moving from an era where the Health Service Providers (HSP) work mostly in isolation towards a collaborative care arrangement, where more HSPs will work much more together on the clinical case of a patient. This obviously requires a high level of integration and interoperability between information systems. Were then analyzed the different technologies and systems, whether or not based on CEP, which are used today in the health sector for the prevention and monitoring of patients' health conditions. Finally, the ultimate goal of the thesis is to analyze an approach based on ontology, with the aim of formalizing a model on the basis of the analysis, and to deal in a general way the aspects of semantics, such as context- reasoning, context-awareness.

Con il rapido sviluppo dell'Internet of Things (IoT), enormi quantità di eventi sono prodotti ogni giorno. Il Complex Event Processing (CEP) è il componente chiave del middleware IoT. Esso fa parte di una classe di sistemi chiamati Information Flow Processing systems, ossia tool sviluppati negli ultimi decenni con l’obiettivo di risolvere i problemi legati alla elaborazione tempestiva di grandi flussi di informazioni. La necessità di introdurre una nuova classe di sistemi deriva dalle limitazioni spaziali e temporali del classico approccio dei DBMSs. Scopo di questo lavoro di tesi è stato innanzitutto lo studio e l'analisi del Complex Event Processing. Viene poi analizzato in particolare il dominio sanitario e gli scenari legati ai tre percorsi sanitari di prevenzione, diagnosi e cura. Nell'ultimo decennio abbiamo assistito ad un aumento di interesse verso nuovi dispositivi di rilevazione e monitoraggio per l'assistenza sanitaria. Come vedremo, infatti, impianti permanenti combinati con dispositivi di monitoraggio indossabili (sensori) possono fornire la valutazione continua dei parametri critici fisiologici di un paziente, per l'identificazione di precursori di eventi avversi importanti, e quindi prevenire situazioni critiche per la salute del paziente. Un significativo cambiamento sta infatti accadendo nel modo in cui viene fornita assistenza sanitaria: stiamo passando da un'epoca dove gli Health Service Providers (HSP) lavorano per lo più in isolamento verso una modalità di cura collaborativa, dove più HSPs lavoreranno molto più insieme sul caso clinico di un paziente. Questo richiede ovviamente un alto livello di integrazione e interoperabilità tra sistemi informativi. Sono state quindi analizzate le diverse tecnologie e sistemi, basati o meno sul CEP, che sono adoperati ad oggi in ambito sanitario per la prevenzione e il monitoraggio delle condizioni di salute dei pazienti. Per concludere, l’obiettivo ultimo della tesi è stato quello di analizzare un approccio basato sulle ontologie, con il fine di formalizzare un modello sulla base delle analisi fatte, e di trattare in maniera generale gli aspetti legati alla semantica, ad esempio context-reasoning, context-awareness.