https://doi.org/10.37815/rte.v34n4.960

Artículos
originales

Topologías
en el Internet de las Cosas Médicas (IoMT), revisión
bibliográfica

Topologies in the Internet of Medical Things
(IoMT), literature review

Wilson Chango1 https://orcid.org/0000-0003-3231-0153,

Teresa Olivares2  https://orcid.org/0000-0001-9512-2745, Francisco Delicado2 https://orcid.org/0000-0002-2150-7797

1Escuela Superior
Politécnica de Chimborazo, Riobamba, Ecuador

[email-masked]

2Universidad de
Castilla – La Mancha, Ciudad Real, España

[email-masked], [email-masked]

Enviado:         2022/07/03

Aceptado:       2022/12/13

Publicado:      2022/12/30

Resumen

Sumario: Introducción,
Metodología, Organización y discusión de la información encontrada, Análisis
de los resultados de la investigación, El Problema de La Topología De La
Red y Conclusiones.

Como citar: Chango, W., Olivares,
T. & Delicado, F. (2022). Topologías en el Internet de las Cosas
Médicas (IoMT), revisión bibliográfica. Revista
Tecnológica - Espol, 34(4), 120-136. http://www.rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/960

La revisión bibliográfica es una fase
fundamental en un proyecto de investigación, y debe garantizar la obtención de
la información más relevante en el campo de estudio. El objetivo principal de
este proyecto es conocer los trabajos relacionados con el Internet de las Cosas
Médicas, en adelante (IoMT). Se analiza un total de
535 artículos buscados en Association for Computing Machinery, en
Adelante ACM, Web of Science
y Scopus el dominio de búsqueda fue IoMT. Se establecieron tres parámetros, (problemática,
artefacto y evaluación del artefacto), esto de acuerdo a
la Investigación de la Ciencia del Diseño, en Adelante DSR, es un enfoque de
investigación para la construcción de artefactos para proporcionar una solución
útil a un problema en cada dominio. La ecuación (Internet de las cosas Y malla)
dio como resultado 535, (Internet de las cosas Y medicina) un total de 417 y
finalmente (Internet de las cosas Y malla médica) con 8, esto significa que hay
mucho por indagar en este dominio de investigación. Las ventajas identificadas
en este tipo de topología es llevar los mensajes de un nodo a otro por
diferentes caminos, no puede haber absolutamente ninguna interrupción en las
comunicaciones, cada servidor tiene sus propias comunicaciones con todos los
demás servidores. Los grandes datos procedentes de los dispositivos IoMT han influido drásticamente en las cuestiones de salud
e informática. En este documento, se realiza una revisión de la literatura
científica y se mapean las tendencias de investigación sobre el paradigma IoMT en el ámbito de la salud. Por último, este documento
amplía la literatura, y los resultados de este estudio pueden servir de base
para futuras investigaciones.

Palabras clave: IoMT, LPWAN,
revisión bibliográfica, topologías de red, configuraciones de malla.

Abstract

The bibliographic review is a fundamental
phase in a research project, and it must guarantee that the most relevant
information in the field of study is obtained. Our main objective was to know
the works related to the Internet of medical things, from now on (IoMT).  We analyzed a total of 535 articles searched
in Association for Computing Machinery in Adelante ACM, Web of Science and
Scopus the search domain was IoMT, we established 3 parameters, (problematic,
artifact and artifact evaluation), this according to the Research of Design Science
in Adelante DSR, is a research approach for the construction of artifacts to
provide a useful solution to a problem in each domain. The equation (Internet
of things AND mesh) resulted in 535, (Internet of things AND medicine) a total
of 417 and finally (Internet of medical things AND mesh) with 8, this means
that there is a lot to investigate in this research domain. The advantages
identified in this type of topology is to carry messages from one node to
another by different paths, there can be absolutely no interruption in
communications, each server has its own communica-tions with all other servers.
Health and IT issues have been drastically influenced by the large data from
IoMT devic-es. In this paper, we conducted a review of the scientific literature
and mapped research trends on the IoMT paradigm in the health domain. Finally,
this paper expands on the liter-ature, and the findings of this study can serve
as a basis for future studies.

Keywords: IoMT, LPWAN, bibliographic review, network
topologies, mesh configurations.

Introducción

El Internet de las Cosas Médicas (IoMT), capta o analiza datos y los envía a otros dispositivos donde
los usuarios finales son el personal sanitario. Esta información es útil para
la toma de decisiones por parte de estas unidades médicas. Las propuestas para
implementar este sistema utilizando las redes LPWAN como medio de comunicación
aportan importantes ventajas sobre otras similares en cuanto a coste, cobertura
y fácil adaptabilidad. Pero, ¿son las actuales
topologías de red utilizadas para transmitir esta información las mejores
opciones para el IoMT? Este artículo trata de
responder a esta importante pregunta de investigación.

El IoMTha introducido un cambio revolucionario al facilitar la
gestión de las enfermedades, mejorar los métodos de diagnóstico y tratamiento
de las mismas y reducir los costes y los errores de la
asistencia sanitaria. Este cambio ha tenido un gran impacto en la calidad de la
asistencia sanitaria tanto para los pacientes como para el personal sanitario
de primera línea. El IoMT es una combinación de
dispositivos y aplicaciones médicas que se conectan a través de redes.

Muchos proveedores
de servicios sanitarios están aprovechando las últimas tendencias de TI, como
la virtualización, la nube, la movilidad y el análisis de grandes datos, para
sentar las bases de las instalaciones de próxima generación. La mayoría de los
proveedores están considerando cuidadosamente cómo las comunicaciones de datos,
específicamente la red, pueden permitir la movilidad de los cuidadores,
conectar el ecosistema de médicos, pacientes y dispositivos médicos,
proporcionar una plataforma escalable para nuevos modelos de atención y, en
última instancia, salvaguardar los datos de los pacientes. Los proveedores de
servicios sanitarios deben tener en cuenta cinco requisitos esenciales para
cumplir la promesa de prestar una atención continua: Ofrecer rendimiento,
flexibilidad, seguridad, sencillez y economía (Performance, 2018).

Las LPWAN, son
redes de largo alcance, alta cobertura y bajo consumo de energía. Esto se
consigue realizando pequeñas transmisiones de datos con poco ancho de banda,
ahorrando energía para una mayor penetración. Algunos ejemplos de estas redes
son: Narrowband IoT (NB-IoT), Sigfox o LoRaWAN, una especificación de red creada por la LoRa Alliance. Sigfox y NB-IoT utilizan bandas con licencia, de ahí su coste de uso.
Mientras que LoRa utiliza la banda libre, por lo que
no tiene coste de uso. LoRaWAN tiene un bajo consumo
de energía, un bajo ancho de banda y está pensada para un tráfico casi
exclusivamente ascendente y una topología en estrella.

El principal
interés de esta investigación consiste mejorar las redes y garantizar que se
cumplan los objetivos de rendimiento (disponibilidad de conexión, cobertura
global y, en ocasiones, en tiempo real), flexibilidad, seguridad, simplicidad y
economía (bajo consumo de batería para los sensores).  Este problema se llevará a cabo con la
verificación de la comunicación entre dispositivos utilizando una topología
adecuada, esto permite que los datos lleguen sin ningún problema a las unidades
de salud para su respectivo análisis y toma de decisiones. Como se ha
mencionado anteriormente, la topología utilizada en LoRaWAN
es una topología en estrella. Creemos que sería bueno ampliar esta topología en
estrella en determinados casos para aumentar principalmente la cobertura y
evitar problemas de saturación y colisión en la pasarela de destino. Por lo
tanto, este trabajo tiene como objetivo hacer un estudio de las topologías y
soluciones de comunicación más utilizadas en el IoMT,
analizar sus pros y sus contras e identificar aquellos aspectos de la
comunicación del IoMT que requieren un mayor
desarrollo e investigación para cumplir con los requisitos impuestos por el IoMT.

En este trabajo,
por lo tanto, se realiza una revisión de la literatura científica y se mapea
las tendencias de investigación sobre el paradigma de IoMT
en el dominio de la salud, centrándose en las topologías, de las tres
ecuaciones "Internet de las cosas Y malla", "Internet de las
cosas Y medicina" e "Internet de las cosas Y malla médica" la
última obtuvo un valor mínimo en comparación con las otras, esto significa que
hay mucho por investigar en este dominio de investigación. Las ventajas
identificadas en este tipo de topología es llevar los mensajes de un nodo a
otro por diferentes caminos, no puede haber absolutamente ninguna interrupción
en las comunicaciones, cada servidor tiene sus propias comunicaciones con todos
los demás servidores.

En este trabajo se
analizan las topologías más utilizadas en IoMT. El
esquema del trabajo es el siguiente: En la sección 2 se presenta la metodología
utilizada para el análisis bibliográfico aplicando criterios de búsqueda, en la
sección 3 se describen las investigaciones realizadas en IoT
e IoMT según la clasificación especificada en la
sección 2, mientras que en la sección 4 se presentan los objetivos del trabajo
en referencia a las topologías utilizadas en IoMT y,
por último, en la sección 5 se presentan las conclusiones obtenidas del trabajo.

Metodología

Para abordar el objetivo general identificado anteriormente,
se revisaron 570 artículos científicos de la web del sitio y la base de datos Scopus, las palabras clave que se utilizaron para encontrar
estos artículos fueron IoT, 'IoMT',
'Mesh Topology', en un
rango de fechas de 2016-2021. Los artículos de investigación se clasificaron en
tres grupos generales y se resumieron según el problema, el artefacto y la
evolución del artefacto. La ecuación (Internet de las cosas Y malla) dio como
resultado 276, (Internet de las cosas Y medicina) un total de 286 y finalmente
(Internet de las cosas médicas Y malla) con solo 8. Esto significa que todavía
queda mucho trabajo por hacer en las comunicaciones de IoMT
y de redes de malla.

Para facilitar el proceso de búsqueda, las palabras clave
debían estar presentes al menos en el título y en el resumen, además, los
artículos debían estar publicados en inglés, se excluyeron los artículos que no
estaban dentro del rango de fechas establecido, los que se encontraron
duplicados en WoS, Scopus y
los que no pertenecían a la informática, obteniendo un total de 570 artículos
para analizar y, finalmente, seleccionar los 70 más relevantes.

Figura 1

Esquema de la revisión del artículo

Organización y discusión de la información
encontrada

Journal
Citation Reports (JCR)
cubre las publicaciones revisadas por pares más citadas del mundo y permite
buscar el factor de impacto de una revista o grupo de revistas concreto y hacer
comparaciones entre ellas. Cada grupo temático de revistas se divide en cuatro
cuartiles: Q1, Q2, Q3, Q4, que corresponden respectivamente al grupo conformado
por el primer 25% de las revistas del listado, el grupo que ocupa del 25 al
50%, el que se posiciona entre el 50 y el 75% y, por último, el que se ubica
entre el 75 y el 100% del ranking ordenado. se confirma por aquellas que ocupan
el primer cuartil Q1.

Posteriormente,
mediante la lectura de los títulos, se excluyó cualquier artículo que no
estuviera claramente relacionado con la medicina y el uso de cualquier
topología, quedando una lista de 70 artículos, mientras que el resto se
consideró de poca relevancia. La relevancia se refería principalmente a la
conexión del artículo con el tema estudiado y a las publicaciones revisadas por
pares más citadas en el mundo que permiten buscar el factor de impacto de una
revista o grupo de revistas en particular y hacer comparaciones entre ellas.
Cada grupo temático de revistas se divide en cuatro cuartiles (Q1, Q2, Q3, Q4),
cuatro topologías de red (Start, Peer-to-Peer, Mesh, Hybrid) y el protocolo de comunicación utilizado en cada
una de las investigaciones (ver Figura 2).

Figura 2

Organización
de la información

La Figura 2 muestra las investigaciones realizadas en el ámbito de la
medicina (Cáncer Dental, Sistema Respiratorio, Enfermedades Renales,
Enfermedades Cardiovasculares, Enfermedades Digestivas, Virus, Glucosa,
Implantes Médicos, Monitorización de Laboratorio, Presión Arterial, Salud
Mental, Signos Vitales, Signos Vitales -Seguridad, Terapias) frente a la
topología de red

Análisis
de los resultados de la investigación

Figura
3

Aplicación
principal en un Internet de las Cosas Médicas (IoMT).

En
la Tabla
1 se puede observar las aplicaciones en medicina con sus
respectivas topologías. En cuanto al modelo de estrella se tiene un total de 41
de 70, esto significa que su uso es mayor; sin embargo, esta topología se basa
en la centralización del cómputo, almacenamiento y control.

Tabla 1

Clasificación
de los trabajos en grupos de enfermedades y topologías

Medicine

Estrella

Malla

Hibrido

Cáncer

(Palani & Venkatalakshmi, 2019),(Khan et al., 2019)

Dental

(Liu et al., 2020)

(Alarifi et al., 2019),(Vellappally et al., 2019)

Sistema Respiratorio

(Haoyu et al., 2019)

Enfermedad Renal

(Arulanthu & Perumal, 2020)

Cardiovascular

(Huang et al., 2019),(Al-Kaisey et al., 2020),(Pirbhulal et al., 2019)

(Cubillos-Calvachi et al., 2020)

(Karthick & Manikandan, 2019),(Kan et al., 2015)

Virus

(Rani et al., 2019),(Song et al., 2018)

Glucosa

(Leahy, 2008),(Gupta et al., 2019),(Cappon et al., 2017)

Implantes Médicos

(Santagati et al., 2020)

Laboratorio

(Kang et al., 2018)

Presión arterial

(Sood & Mahajan, 2019),(da Silva et al., 2019),(Farahani et al., 2020)

(Sharman et al., 2020)

Salud Mental

(Sayeed et al., 2019),(Zilani et al., 2020),(Yadav et al., 2019)

(Rachakonda et al., 2020),(Sarmento et al., 2020),(Rachakonda et al., 2019)

Signos vitales

(Awan et al., 2019),(Zanjal & Talmale, 2016),(Díaz de León-Castañeda, 2019)

(Xing et al., 2018),(Evangeline & Lenin, 2019),(Ullah et al., 2017)

(Hedrick et al., 2020),(Ng et al., 2020),(Rajasekaran et al., 2019)

(Sánchez et al., 2019),(Mavrogiorgou et al., 2019),(Han et al., 2020)

(Ignacio et al., 2019),(Qureshi & Krishnan, 2018),(Morzy et al., 2013)

(Chen et al., 2020),(Nørfeldt et al., 2019)

(Kodali et al., 2016),(Cui et al., 2020)(Peng et al., 2017),(Plageras et al., 2016)(Medeiros et al., 2019),(Rajput & Brahimi, 2019a)

(Rajput & Brahimi, 2019b),(Silvestre-Blanes et al., 2020)

(Kang et al., 2018),(Quincozes et al., 2019)(Garbhapu & Gopalan, 2017),(Choi et al., 2019)

Terapias

(Lam et al., 2020)

(Yu, 2020)

En
cuanto a las redes Peer-to-Peer, se tiene un valor de
10 y su estructura consiste en que todos los nodos de la red están conectados
entre sí por un enlace. De este modo, los nodos de una topología Peer-to-Peer están conectados punto a punto con los demás nodos
de la red, mientras que los dispositivos finales están conectados al nodo de
red más cercano. Así, este tipo de configuración se adapta a la situación en la
que se encuentra la red con respecto al tráfico de información. Por último, las
redes Mesh, un total de 15, se componen básicamente
de tres clases de nodos: gateways o Dispositivos de
Funcionalidad Completa (FFD), sensores/actuadores-routers
o Dispositivos de Funcionalidad Reducida (RFD).

Por
último, la topología híbrida con un valor de 4 se deriva de la unión de dos
topologías de red (topología estrella-autobús topología estrella-anillo). Su
implementación es debido a la complejidad de la solución de red y tiene un
costo muy alto debido a su administración y mantenimiento. También proporciona
los beneficios que ofrecen los otros diseños. Esto significa que puede tener la
facilidad de localizar problemas de la organización en estrella o las
facilidades económicas que ofrece la red de bus. A continuación, se describen
de forma general las investigaciones realizadas en cada área de la medicina,
considerando las topologías descritas en el apartado anterior.

Tabla
2

Clasificación
de los trabajos en grupos de enfermedades y tecnologías

Medicine

Zigbee

WIFI

3G/4G/5G

LoraWan

Cáncer

(Palani &
Venkatalakshmi, 2019),(Khan et al.,
2019)

Dental

(Alarifi et al., 2019)

(Liu et al., 2020)

(Vellappally et al., 2019)

Sistema Respiratorio

(Haoyu et al., 2019)

Enfermedad Renal

(Arulanthu & Perumal, 2020)

Cardiovascular

(Huang et al., 2019),(Al-Kaisey et al., 2020),(Pirbhulal et al., 2019)

(Cubillos-Calvachi et al., 2020),(Ali et al., 2020),(Karthick & Manikandan, 2019)

(Kan et al., 2015)

Virus

(Rani et al., 2019),(Song et al., 2018)

Glucosa

(Leahy, 2008)

(Leahy, 2008),(Gupta et al., 2019)

(Cappon et al., 2017)

Implantes Médicos

(Mumtaz et al., 2018)

Laboratorio

(Kang et al., 2018)

Presión arterial

(Sood & Mahajan, 2019),(da Silva et al., 2019),(Farahani et al., 2020)

(Sharman et al., 2020)

Salud Mental

(Sayeed et al., 2019),(Rachakonda et al., 2020)

(Rachakonda et al., 2020)

(Yadav et al., 2019),(Sarmento et al., 2020)

Signos vitales

(Kodali et al., 2016),(Ullah et al., 2017),(Hedrick et al., 2020)

(Peng et al., 2017),(Rajasekaran et al., 2019),(Kang et al., 2018)

(Garbhapu & Gopalan, 2017),(Elsts et al., 2018),(Latif et al., 2020)

(Mavrogiorgou et al., 2019),(Rajput & Brahimi, 2019a),(Rajput & Brahimi, 2019b)

(Han et al., 2020),(Silvestre-Blanes et al., 2020)

(Zanjal & Talmale, 2016),(Díaz de León-Castañeda, 2019),(Xing et al., 2018)

(Evangeline & Lenin, 2019),(Ullah et al., 2017),(Quincozes et al., 2019)

(Plageras et al., 2016),(Medeiros et al., 2019),(Sánchez et al., 2019)

(Ignacio et al., 2019),(Qureshi & Krishnan, 2018),(Toor et al., 2020)

(Rubí & Gondim, 2019),(Choi et al., 2019),(Morzy et al., 2013)

(Chen et al., 2020),(Nørfeldt et al., 2019)

(Cui et al., 2020),(Zanjal & Talmale, 2016)

Terapias

(Yu, 2020),(Lam et al., 2020),(Sanders et al., 2019)

El
cáncer

Es
una enfermedad grave que ha matado a muchas personas durante los últimos años
debido al hábito alimenticio de los seres humanos. En 2019, (Palani &
Venkatalakshmi, 2019) proponen un nuevo modelado predictivo basado
en el Internet de las Cosas (IoT) mediante el uso del
aumento de clústeres difusos y la clasificación para predecir la enfermedad del
cáncer de pulmón; sin embargo, no se discute qué tipo de topologías, protocolos
y tecnologías utiliza, pero propone una arquitectura, utiliza una topología de
estrella como diseño de red y para la comunicación de dispositivos IoT se realiza por WIFI.

Los
dispositivos basados en WIFI necesitan una buena batería de respaldo si uno
quiere utilizarlos por más de 10 horas aproximadamente, una sola red basada en
WIFI puede tener un tamaño de red de hasta 2007 nodos, el WIFI ha sido
estandarizado de acuerdo al estándar IEEE 802.11.x. Existen varias versiones
del protocolo donde la x se sustituye por a, b, g, n, etc. que son diferentes
versiones de WiFi, utilizadas para redes de área PAN
y WLAN con un alcance medio de 30 a 100 metros, (Khan et al., 2019) propone
una infraestructura, en la que los mensajes no se envían directamente, es decir,
tienen que pasar por un nodo de acceso (módem/routers),
lo que podemos concluir que es una topología en estrella y utiliza la
tecnología WIFI.

Dental

En
2020, (Liu et al.,
2020) proponen un sistema inteligente de salud dental-IoT basado en hardware inteligente, aprendizaje profundo y
terminal móvil, con el objetivo de explorar la viabilidad de su aplicación en
el cuidado de la salud dental en el hogar.

La
arquitectura de red del sistema iHome dental health-IoT consta de tres capas de red: 1) capa de servicio
médico dental; 2) capa de servicio dental inteligente; 3) capa de adquisición
de datos de imágenes dentales. Los datos de las imágenes dentales se cargan en
la capa de servicio dental inteligente a través de la red (Wi-Fi,
3G/4G). A continuación, (Alarifi et
al., 2019) examinan continuamente los patrones faciales, las patologías y
la discrepancia cefalométrica para tomar la decisión sobre el proceso de
extracción y no extracción de dientes. Toda la información relacionada con los
dientes se transmite a través de la señal de radiofrecuencia, las redes Zigbee transmiten en radiofrecuencia, esto implica que si
se utiliza Zigbee como Z-Wave vamos a requerir un hub, puente o concentrador que
será el punto del sistema que se conecta a internet. Esta señal Wi-Fi se compartirá entre el resto de dispositivos
de la red sin necesidad de que cada uno de ellos se conecte al router de forma individual. Tanto Zigbee
como Z-Wave funcionan a través de una red de malla.

Enfermedades
respiratorias

Está
relacionado con el sueño. La prueba de referencia para el diagnóstico es la
polisomnografía, que requiere mucho tiempo y es cara. (Haoyu et al.,
2019), propone la siguiente arquitectura, todos los datos pasan por un
nodo o Gateway esto significa que en esta investigación se utiliza la topología
de estrella junto con la tecnología WIFI. La parte principal de esta sección es
el sensor de pulso y proximidad MAX3010X conectado al ESP32 que puede servir como
un módulo de transmisión de datos portátil a través de Wi-Fi.
Para la comunicación se establece una frecuencia de muestreo de 60 Hz con una
resolución de 10 bits. Una conexión en serie a través de Wi-Fi
se utiliza para enviar estas señales al módulo de remodelación y detección de
errores, las ventajas y desventajas de esta tecnología se describieron en la
sección de cáncer.

Enfermedad
renal

(Arulanthu
& Perumal, 2020), presentan un sistema de apoyo a las decisiones
médicas en línea (OMDSS) para la predicción de la enfermedad renal crónica
(ERC). El modelo presentado incluye un conjunto de etapas, a saber, la
recopilación de datos, el preprocesamiento y la clasificación de datos médicos
para la predicción de la enfermedad renal crónica, habiendo dicho que se
propone un nuevo OMDSS para la predicción de la ERC y ofrece servicios
sanitarios eficaces a los pacientes.

Los
datos de los pacientes son recogidos por dispositivos IoT.
En general, el sensor conectado al ser humano recoge datos regularmente en un
intervalo de tiempo específico. El OMDSS presentado hace uso de la red 4G para
transmitir los datos observados al CDS. Hay dos conceptos fundamentales que
sustentan el éxito de las redes de telefonía 4G, uno es el modelo de banda
ancha móvil y el otro es la convergencia de redes.

Enfermedades
cardiovasculares

(Huang et al.,
2019)  presentan
un sistema para la adquisición de datos de lípidos en sangre basado en un
smartphone para controlar el nivel de lípidos en sangre, la propuesta de
adquisición de datos fotoquímicos de lípidos en sangre basada en un smartphone
con la tira reactiva y la arquitectura IoMT para la
gestión de los lípidos en sangre. Esta información se envía al smartphone a
través del cable OTG. Esta parte puede considerarse como la capa de recogida de
parámetros de la función de lípidos en sangre en la arquitectura IoMT. Los datos serán finalmente subidos a la nube para su
cálculo y almacenamiento los pacientes y los médicos pueden acceder a los datos
en la nube desde sus respectivos terminales a través de la conexión WIFI.

(Al-Kaisey et
al., 2020) también utilizan para la comunicación un nodo de entrada para el
latido de las señales de ECG, también utiliza una topología en estrella, por su
parte (Pirbhulal et
al., 2019) proponen una arquitectura para resolver un
problema crítico en la implementación de la seguridad para la transmisión de la
información de salud, esto permite proporcionar la privacidad de los datos y la
validación de la información de un paciente sobre el entorno de la red de
manera eficiente en el uso de los recursos.

Virus

El
mosquito es uno de los insectos fatales que sopla varios patógenos como el Chikungunya, que es una enfermedad instintiva que se
propaga rápidamente en varias partes del país, por lo tanto, hay una necesidad
de medidas preventivas para esta enfermedad, los nodos sensores y los teléfonos
celulares se utilizan para detectar y recopilar datos para la comunicación
utilizando 4G y una topología de malla (Rani et al., 2019). Estos datos son procesados
antes de ser transmitidos a la nube.

Dicho
lo anterior, (Song et al., 2018) utilizan una topología de malla y diseñaron
una plataforma de cribado móvil basada en teléfonos inteligentes, sencilla y
barata, denominada "smart connected
cup" (SCC), para realizar diagnósticos moleculares rápidos, conectados y
cuantitativos. Esta plataforma combina el ensayo bioluminiscente en tiempo real
y la amplificación isotérmica mediada por bucle (BART-LAMP) con la detección
basada en el teléfono inteligente, la transmisión de los resultados de las
pruebas al registro del paciente y al consultorio del médico; y la comunicación
de las pruebas se realiza con el Sistema de Posicionamiento Global (GPS) y 4G,
el uso de teléfonos inteligentes mejora las capacidades más allá de lo que está
disponible con los instrumentos existentes.

Glucosa

El
suministro de insulina a través de sensores a personas con diabetes en un reto
para el IoT, la terapia de reemplazo celular más
prometedora para niños con diabetes tipo 1 es un páncreas artificial de bucle
cerrado que incorpora sensores de glucosa continuos y bombas de insulina, (Leahy, 2008) combina una bomba externa y un sensor con un
algoritmo de tasa de infusión de insulina variable diseñado para emular las
características fisiológicas de la célula, para la comunicación utiliza
tecnología WIFI y topología en estrella, (Cappon et
al., 2017) realizan la conexión de un sensor - App móvil - Transmisor
inteligente para la monitorización de la glucosa en personas con diabetes, los
resultados muestran una mejora estadísticamente significativa de todas las
métricas glucémicas.

Se
puede observar un sensor de aguja mínimamente invasivo, generalmente insertado
en el tejido subcutáneo, el abdomen o el brazo, que mide una señal de corriente
eléctrica generada por la reacción de la glucosa oxidasa. Esta señal es
proporcional a la concentración de glucosa disponible en el líquido
intersticial, que se convierte en una concentración de glucosa mediante un
procedimiento de calibración que suele realizarse dos veces al día. Los
dispositivos se conectan mediante WIFI para enviar la información.

Implantes
médicos

El
mayor obstáculo para los implantes en red es la naturaleza dieléctrica del
cuerpo humano, (Santagati et
al., 2020) han demostrado que se pueden generar y recibir ondas
ultrasónicas de forma eficiente con componentes milimétricos de baja potencia,
y que a pesar de la pérdida de conversión que introducen los transductores
ultrasónicos, a partir de esta investigación fundamental, construyó un
prototipo que puede ser la base para construir futuros implantes médicos y
dispositivos vestibles.

Por
último, (Mumtaz et
al., 2018) se dieron cuenta de que el uso de un enfoque
de estimación de la transmisión para mejorar la precisión de la fiabilidad de
la transmisión y la estimación de acuerdo con la dinámica del sistema, luego se
optimizó mediante la formulación de un problema de minimización restringido.

Signos
vitales

Se
está investigando mucho para reducir el costo y aumentar la eficiencia en la
industria médica, (Awan et al.,
2019)  diseñan
un protocolo de enrutamiento entre los nodos de sensores de tal manera que
tiene un retraso mínimo y un mayor rendimiento para los paquetes de emergencia
utilizando IoT y un consumo de energía óptimo para
una mayor vida útil de la red, así como la utilización eficiente de los
recursos escasos. El rendimiento del protocolo propuesto se evalúa con dos
técnicas de enrutamiento del estado de la técnica iM-SIMPLE
y enrutamiento optimizado rentable y eficiente de la energía, esto es crucial
para el seguimiento de la atención de la salud de los pacientes que no pueden
tener el acceso rápido a un hospital. Los datos fluyen a través de un nodo de
acceso (routers) y los dispositivos se comunican
utilizando el WIFI.

Terapias

La
lentitud, la falta de fiabilidad y la desorganización en el sistema de
diagnóstico médico de lesiones deportivas, (Yu, 2020) lo mejora mediante una aplicación para el
diagnóstico móvil y la gestión de datos del usuario. En primer lugar, la capa
de aplicación, la capa de red y la estructura de la capa de percepción IoT se utilizan para planificar la jerarquía general del
sistema médico de lesiones deportivas, y luego el sistema se divide en tres
módulos, que son el módulo de adquisición de parámetros fisiológicos del
usuario, el módulo de procesamiento de parámetros fisiológicos del usuario y el
módulo de diagnóstico de daños por movimiento, Por último, los sensores (red de
malla), los servidores, los protocolos de comunicación específicos, representan
un cambio inteligente hacia procesos de fabricación más interconectados en los
que las entidades individuales dentro de la cadena de suministro se comunican
entre sí para lograr una mayor flexibilidad y capacidad de respuesta en la
fabricación general y una fabricación más eficiente para reducir el costo de
producción (Lam et al.,
2020), esto debido a que un gran número de personas deben utilizar
prótesis (Sanders et
al., 2019).

Salud
mental

La
epilepsia se caracteriza por la recurrencia de convulsiones espontáneas y tiene
un impacto negativo considerable en la calidad y la esperanza de vida del
paciente. La tecnología UWB solo transmite en distancias cortas (hasta 10
metros), pero tiene la ventaja de lograr un ancho de banda muy elevado (hasta
480 Mbps), consumiendo poca energía. Es ideal para la transferencia inalámbrica
de contenidos multimedia de alta calidad, como vídeos, entre dispositivos
electrónicos de consumo y periféricos informáticos (Sayeed et
al., 2019). Además, los métodos de evaluación de la Ataxia son engorrosos y
no permiten un control y seguimiento regular de los pacientes. Una de las
tareas más difíciles es detectar las diferentes anomalías de la marcha en los
pacientes con Ataxia (Zilani et
al., 2020). El estrés crónico, el consumo de alimentos incontrolado o no
supervisado y la obesidad están estrechamente relacionados, incluso implicando
ciertas adaptaciones neurológicas (Rachakonda et
al., 2020). En conclusión, los accidentes
cerebrovasculares se encuentran entre las tres principales causas de muerte en
todo el mundo. Además, los accidentes cerebrovasculares son una de las
principales causas de morbilidad, hospitalizaciones y discapacidades adquiridas
(Sarmento et
al., 2020).

Presión
arterial

La
hipertensión es una enfermedad crónica que provoca riesgo de diferentes tipos
de trastornos, como ataques de hipertensión, accidentes cerebrovasculares,
insuficiencia renal y enfermedades cardiovasculares (Sood &
Mahajan, 2019), lo más importante es controlar las
prescripciones designadas y revisar constantemente la presión arterial para
evitar el conocido "efecto bata blanca" (da Silva et
al., 2019). Del mismo modo, la relación entre la tecnología y la atención
sanitaria, debido al auge del Internet de las cosas inteligentes (IoT), la inteligencia artificial (IA) y la rápida adopción
pública de wearables de grado médico, se ha
transformado drásticamente en los últimos años. En el mismo contexto, (Farahani et
al., 2020)  proponen
una arquitectura holística de IoT eHealth
impulsada por la IA y basada en el concepto de aprendizaje automático
colaborativo, en la que la inteligencia se distribuye a través de la capa del
dispositivo, la capa del borde/la niebla y la capa de la nube, actualmente hay
más de 3. 000 dispositivos de AP disponibles en el mercado, pero muchos de ellos
no tienen publicados datos de pruebas de precisión según los estándares
científicos establecidos (Sharman et
al., 2020).

Laboratorio
de monitorización

Las
operaciones ininterrumpidas y la continuidad del negocio son requisitos clave
para cualquier edificio altamente automatizado situado bajo el paradigma de la
industria 4.0, para lo cual la Calidad de la Energía juega un papel importante.
(Alonso-Rosa
et al., 2018)  describen
un novedoso sensor de bajo coste para el Internet de las Cosas que mide y
analiza la calidad de la energía a la entrada de cualquier dispositivo de
corriente alterna (CA), proporcionando un sistema de detección y análisis
temprano que monitoriza aquellas variables críticas que varían dentro de la
instalación y permite anticiparse a los fallos con alertas en fase temprana
basadas en el procesamiento del flujo de datos.

El
Problema de La Topología De La Red

Existen
tres modelos topológicos básicos para la IOT: el modelo en estrella, el modelo
en malla y el modelo híbrido. Estructuralmente, el modelo en estrella se basa
en la centralización de la computación, el almacenamiento y el control. En una
red Star IoT, un
dispositivo final solo está conectado a un único nodo de red, que actúa como
nodo central para el dispositivo. A su vez, cada uno de estos nodos de red está
conectado a un nodo servidor, que podría ser una conexión a otro nodo de red
con capacidades superiores o funcionalidades diferentes, cumpliendo este último
el papel de nodo central de mayor jerarquía (K. &
Desai, 2016).

De
esta forma, para que dos dispositivos finales se comuniquen entre sí, la
información debe viajar hasta el nodo central que comunica las rutas a ambos
dispositivos y luego completar el camino desde el nodo central hasta el
destinatario. Este tipo de estructura de red tiene ventajas en un entorno IoT debido a su facilidad de configuración, refiriéndose a
ella como añadir y eliminar dispositivos finales y detectar fallos. Además,
esta configuración, normalmente cargada en un dispositivo central que supervisa
la resolución de todas esas complejas situaciones, permite que el rendimiento
de la red sea consistente, predecible y bueno: baja latencia y suficiente ancho
de banda. La latencia, una preocupación para las aplicaciones de IoT, disminuiría con el uso de este tipo de topologías, ya
que se reduce el número de saltos necesarios para transportar la información
hasta el destino. A pesar de todo esto, las redes en estrella tienen serias
desventajas que afectan al rendimiento en entornos IoT.
La centralización de las funcionalidades resuelve muchos problemas, pero
presenta una de las desventajas más graves: un único punto de fallo. Si el
dispositivo central con el que se comunican los diferentes nodos de la red
falla, el rendimiento de la red se ve completamente perjudicado. En cambio, si
los nodos más cercanos a los dispositivos finales fallan -hablando de una red
en estrella en forma jerárquica- el sector de la red que falla puede aislarse
rápidamente, mientras el resto de la red funciona correctamente. Las redes en
estrella también suelen tener dificultades con respecto a las interferencias de
radio, el alcance de la transmisión (limitado al alcance de la transmisión del
dispositivo que actúa como nodo central) y el consumo de energía, que depende
de la distancia entre los dispositivos conectados, recordando que los
dispositivos de la IO funcionan en su mayoría con baterías.

Tabla
3

Topologías
Usadas en IoT

Topologías

Resultado

Start

41

Peer-to-Peer

10

Mesh

15

Hybrid

4

Sum

70

En
cuanto a las redes Peer-to-Peer, tienen una
estructura en la que todos los nodos de la red están conectados entre sí, es
decir, existe un enlace permanente entre cada nodo de la red. De este modo,
este tipo de configuración permite una conexión adaptativa a la situación en la
que se encuentra la red con respecto al tráfico de información. Las redes peer-to-peer no son tan fáciles de configurar, ya que es
necesario establecer los enlaces entre cada uno de los nodos de la red añadidos
y los existentes, y luego conectar los dispositivos finales a ellos. En una
topología de malla cada nodo de la red está conectado a al menos otros dos
nodos, mientras que la topología híbrida se divide en topología estrella y
topología anillo (Montiveros
et al., 2018).

Conclusiones

En este artículo se presenta una
metodología para realizar una revisión bibliográfica, como es la Ciencia del
Diseño que es una metodología de investigación en tecnologías de la información
basada en resultados analizando tres parámetros importantes como son el
problema, el artefacto y la forma en que el artefacto fue evaluado, a través de
una macro búsqueda que permite identificar los documentos relacionados con el
tema de investigación. Las estrategias de búsqueda, organización y análisis de
la información, permiten tanto la obtención de los
documentos referentes a un tema de investigación, como su sistematización y
estructuración para analizar las principales características del conjunto de
documentos en estudio. Se presentó un caso sobre un tipo de aplicación de IoT, el tema se denomina "Internet de las cosas
médicas (IoMT) un reto en la topología", donde
los principales problemas son las topologías utilizadas.

Referencias

Al-Kaisey, A. M.,
Koshy, A. N., Ha, F. J., Spencer, R., Toner, L., Sajeev, J. K., Teh, A. W.,
Farouque, O., & Lim, H. S. (2020). Accuracy of
wrist-worn heart rate monitors for rate control assessment in atrial
fibrillation. International Journal of Cardiology, 300, 161–164.
https://doi.org/10.1016/j.ijcard.2019.11.120

Alarifi,
A., AlZubi, A. A., & Al-Maitah, M. (2019). Study of soft-tissues borderline
class I malocclusion on tooth extraction and non-extraction process using
medical IoT device. Measurement: Journal of the International Measurement
Confederation, 134, 923–929.
https://doi.org/10.1016/j.measurement.2018.11.087

Ali,
M. M., Haxha, S., Alam, M. M., Nwibor, C., & Sakel, M. (2020). Design of
Internet of Things (IoT) and Android Based Low Cost Health Monitoring Embedded
System Wearable Sensor for Measuring SpO2, Heart Rate and Body Temperature
Simultaneously. Wireless
Personal Communications, 111(4), 2449–2463. https://doi.org/10.1007/s11277-019-06995-7

Alonso-Rosa, M., Gil-de-Castro, A.,
Medina-Gracia, R., Moreno-Munoz, A., & Cañete-Carmona, E. (2018). Novel
internet of things platform for in-building power quality submetering. Applied
Sciences (Switzerland), 8(8). https://doi.org/10.3390/app8081320

Arulanthu,
P., & Perumal, E. (2020). An intelligent IoT with cloud centric medical
decision support system for chronic kidney disease prediction. International
Journal of Imaging Systems and Technology, 30(3), 815–827.
https://doi.org/10.1002/ima.22424

Awan,
K. M., Ashraf, N., Saleem, M. Q., Sheta, O. E., Qureshi, K. N., Zeb, A.,
Haseeb, K., & Sadiq, A. S. (2019). A priority-based congestion-avoidance
routing protocol using IoT-based heterogeneous medical sensors for energy
efficiency in healthcare wireless body area networks. International Journal
of Distributed Sensor Networks, 15(6).
https://doi.org/10.1177/1550147719853980

Cappon,
G., Acciaroli, G., Vettoretti, M., Facchinetti, A., & Sparacino, G. (2017).
Wearable continuous glucose monitoring sensors: A revolution in diabetes
treatment. Electronics (Switzerland), 6(3), 1–16.
https://doi.org/10.3390/electronics6030065

Chen,
C. L., Yang, T. T., Deng, Y. Y., & Chen, C. H. (2020). A secure Internet of
Things medical information sharing and emergency notification system based on
nonrepudiation mechanism. Transactions on Emerging Telecommunications
Technologies, February, 1–21. https://doi.org/10.1002/ett.3946

Choi,
J., Choi, C., Kim, S. H., & Ko, H. (2019). Medical information protection
frameworks for smart healthcare based on IoT. ACM International Conference Proceeding Series.
https://doi.org/10.1145/3326467.3326496

Cubillos-Calvachi, J.,
Piedrahita-Gonzalez, J., Gutiérrez-Ardila, C., Montenegro-Marín, C.,
Gaona-García, P., & Burgos, D. (2020). Analysis of
stress’s effects on cardiac dynamics: A case study on undergraduate students. International
Journal of Medical Informatics, 137(September 2019).
https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2020.104104

Cui,
F., Ma, L., Hou, G., Pang, Z., Hou, Y., & Li, L. (2020). Development of
smart nursing homes using systems engineering methodologies in industry 4.0. Enterprise Information Systems, 14(4), 463–479.
https://doi.org/10.1080/17517575.2018.1536929

da Silva, V. J., Souza, V. da S., da
Cruz, R. G., de Lucena, J. M. V. M., Jazdi, N., & Junior, V. F. de L.
(2019). Commercial devices-based system designed to improve the
treatment adherence of hypertensive patients. Sensors (Switzerland), 19(20), 1–31.
https://doi.org/10.3390/s19204539

Díaz de León-Castañeda, C. (2019). Electronic
health (e-Health): a conceptual framework for its implementation in health
services facilities. Gaceta de México, 155(2), 161–168.
https://doi.org/10.24875/gmm.m19000251

Elsts,
A., Fafoutis, X., Woznowski, P., Tonkin, E., Oikonomou, G., Piechocki, R.,
& Craddock, I. (2018). Enabling Healthcare in Smart Homes: The SPHERE IoT
Network Infrastructure. IEEE Communications Magazine, 56(12),
164–170. https://doi.org/10.1109/MCOM.2017.1700791

Evangeline,
C. S., & Lenin, A. (2019). Human health monitoring using wearable sensor. Sensor
Review, 39(3), 364–376. https://doi.org/10.1108/SR-05-2018-0111

Farahani,
B., Barzegari, M., Shams Aliee, F., & Shaik, K. A. (2020). Towards
collaborative intelligent IoT eHealth: From device to fog, and cloud. Microprocessors
and Microsystems, 72, 102938. https://doi.org/10.1016/j.micpro.2019.102938

Garbhapu,
V. V., & Gopalan, S. (2017). IoT Based Low Cost Single Sensor Node Remote
Health Monitoring System. Procedia Computer Science, 113,
408–415. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.08.357

Gupta,
A., Chakraborty, C., & Gupta, B. (2019). Smartphone Under IoT Framework.
283–308. https://doi.org/10.1007/978-981-13-7399-2

Han,
T., Zeng, M., Zhang, L., & Sangaiah, A. K. (2020). A Channel-Aware Duty
Cycle Optimization for Node-to-Node Communications in the Internet of Medical
Things. International Journal of Parallel Programming, 48(2),
264–279. https://doi.org/10.1007/s10766-018-0587-5

Haoyu,
L., Jianxing, L., Arunkumar, N., Hussein, A. F., & Jaber, M. M. (2019). An
IoMT cloud-based real time sleep apnea detection scheme by using the SpO2
estimation supported by heart rate variability. Future Generation Computer
Systems, 98, 69–77. https://doi.org/10.1016/j.future.2018.12.001

Hedrick,
T. L., Hassinger, T. E., Myers, E., Krebs, E. D., Chu, D., Charles, A. N.,
Hoang, S. C., Friel, C. M., & Thiele, R. H. (2020). Wearable technology in
the perioperative period: Predicting risk of postoperative complications in
patients undergoing elective colorectal surgery. Diseases of the Colon and
Rectum, 4, 538–544. https://doi.org/10.1097/DCR.0000000000001580

Huang,
X., Li, Y., Chen, J., Liu, J., Wang, R., Xu, X., Yao, J., & Guo, J. (2019).
Smartphone-Based Blood Lipid Data Acquisition for Cardiovascular Disease
Management in Internet of Medical Things. IEEE Access, 7, 75276–75283. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2922059

Ignacio, J., Luna, V., Javier, F.,
Rangel, S., Francisco, J., & Aceves, C. (2019). MONITOREO DE SIGNOS
VITALES USANDO IoT. 41(134), 751–769.

K., J., & Desai, A. (2016). IoT:
Networking Technologies and Research Challenges. International Journal of
Computer Applications, 154(7), 1–6.
https://doi.org/10.5120/ijca2016912181

Kan,
C., Chen, Y., Leonelli, F., & Yang, H. (2015). Mobile sensing and network
analytics for realizing smart automated systems towards health Internet of
Things. IEEE International Conference on Automation Science and Engineering,
2015-Octob, 1072–1077. https://doi.org/10.1109/CoASE.2015.7294241

Kang,
S., Baek, H., Jun, S., Choi, S., Hwang, H., & Yoo, S. (2018). Laboratory
environment monitoring: Implementation experience and field study in a tertiary
general hospital. Healthcare Informatics Research, 24(4),
371–375. https://doi.org/10.4258/hir.2018.24.4.371

Karthick,
T., & Manikandan, M. (2019). Fog assisted IoT based medical cyber system
for cardiovascular diseases affected patients. Concurrency Computation ,
31(12), 1–9. https://doi.org/10.1002/cpe.4861

Khan,
S. U., Islam, N., Jan, Z., Din, I. U., Khan, A., & Faheem, Y. (2019). An
e-Health care services framework for the detection and classification of breast
cancer in breast cytology images as an IoMT application. Future Generation
Computer Systems, 98, 286–296.
https://doi.org/10.1016/j.future.2019.01.033

Kodali,
R. K., Swamy, G., & Lakshmi, B. (2016). An implementation of IoT for
healthcare. 2015 IEEE Recent Advances in Intelligent Computational Systems,
RAICS 2015, December, 411–416.
https://doi.org/10.1109/RAICS.2015.7488451

Lam, C., Van Velthoven, M. H., &
Meinert, E. (2020). Application of internet of things in cell-based therapy
delivery: Protocol for a systematic review. JMIR Research Protocols, 9(3),
1–6. https://doi.org/10.2196/16935

Latif,
G., Shankar, A., Alghazo, J. M., Kalyanasundaram, V., Boopathi, C. S., &
Arfan Jaffar, M. (2020). I-CARES: advancing health diagnosis and medication
through IoT. Wireless Networks, 26(4), 2375–2389.
https://doi.org/10.1007/s11276-019-02165-6

Leahy,
J. L. (2008). Fully Automated Closed-Loop Insulin Delivery Versus Semiautomated
Hybrid Control in Pediatric Patients With Type 1 Diabetes Using an Artificial
Pancreas. Yearbook of Endocrinology, 2008, 55–57.
https://doi.org/10.1016/s0084-3741(08)79222-9

Liu,
L., Xu, J., Huan, Y., Zou, Z., Yeh, S. C., & Zheng, L. R. (2020). A Smart
Dental Health-IoT Platform Based on Intelligent Hardware, Deep Learning, and
Mobile Terminal. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 24(3),
898–906. https://doi.org/10.1109/JBHI.2019.2919916

Mavrogiorgou,
A., Kiourtis, A., Perakis, K., Pitsios, S., & Kyriazis, D. (2019). IoT in
Healthcare: Achieving Interoperability of High-Quality Data Acquired by IoT
Medical Devices. Sensors (Basel, Switzerland), 19(9).
https://doi.org/10.3390/s19091978

Medeiros,
V. N., Silvestre, B., & Borges, V. C. M. (2019). Multi-objective routing
aware of mixed IoT traffic for low-cost wireless Backhauls. Journal of
Internet Services and Applications, 10(1).
https://doi.org/10.1186/s13174-019-0108-9

Montiveros, M., Murazzo, M.,
Garabetti, M. M., Ros, J. S., & Rodríguez, N. (2018). Análisis de las
Topologías IoT en Entornos Fog Computing mediante simulación. Libro de Actas
JCC&BD 2018, 90–100.

Morzy, T., Härder, T., & Wrembel,
R. (2013). Advances in Intelligent Systems and Computing: Preface.
In Advances in Intelligent Systems and Computing: Vol. 186 AISC.
https://doi.org/10.1007/978-3-030-37218-7

Mumtaz, S., Bo, A., Al-Dulaimi, A.,
& Tsang, K. F. (2018). Guest Editorial 5G and beyond Mobile
Technologies and Applications for Industrial IoT (IIoT). IEEE Transactions
on Industrial Informatics, 14(6), 2588–2591.
https://doi.org/10.1109/TII.2018.2823311

Ng,
C. L., Reaz, M. B. I., & Chowdhury, M. E. H. (2020). A Low Noise Capacitive
Electromyography Monitoring System for Remote Healthcare Applications. IEEE
Sensors Journal, 20(6), 3333–3342.
https://doi.org/10.1109/JSEN.2019.2957068

Nørfeldt,
L., Bøtker, J., Edinger, M., Genina, N., & Rantanen, J. (2019).
Cryptopharmaceuticals: Increasing the Safety of Medication by a Blockchain of
Pharmaceutical Products. Journal of Pharmaceutical Sciences, 108(9),
2838–2841. https://doi.org/10.1016/j.xphs.2019.04.025

Palani,
D., & Venkatalakshmi, K. (2019). An IoT Based Predictive Modelling for
Predicting Lung Cancer Using Fuzzy Cluster Based Segmentation and
Classification. Journal of Medical Systems, 43(2).
https://doi.org/10.1007/s10916-018-1139-7

Peng,
Y., Wang, X., Guo, L., Wang, Y., & Deng, Q. (2017). An efficient network
coding-based fault-tolerant mechanism in WBAN for smart healthcare monitoring
systems. Applied Sciences (Switzerland), 7(8).
https://doi.org/10.3390/app7080817

Performance,
D. (2018). Five Requirements of a Good Strategy.pdf.

Pirbhulal,
S., Samuel, O. W., Wu, W., Sangaiah, A. K., & Li, G. (2019). A joint
resource-aware and medical data security framework for wearable healthcare
systems. Future Generation Computer Systems, 95, 382–391.
https://doi.org/10.1016/j.future.2019.01.008

Plageras,
A. P., Psannis, K. E., Ishibashi, Y., & Kim, B. G. (2016). IoT-based
surveillance system for ubiquitous healthcare. IECON Proceedings (Industrial
Electronics Conference), 0, 6226–6230.
https://doi.org/10.1109/IECON.2016.7793281

Quincozes, S., Emilio, T., &
Kazienko, J. (2019). MQTT protocol: Fundamentals, tools
and future directions. IEEE Latin America Transactions, 17(9),
1439–1448. https://doi.org/10.1109/TLA.2019.8931137

Qureshi,
F., & Krishnan, S. (2018). Wearable hardware design for the internet of
medical things (IoMT). Sensors (Switzerland), 18(11).
https://doi.org/10.3390/s18113812

Rachakonda,
L., Mohanty, S. P., & Kougianos, E. (2020). ILog: An Intelligent Device for
Automatic Food Intake Monitoring and Stress Detection in the IoMT. IEEE
Transactions on Consumer Electronics, 66(2), 115–124.
https://doi.org/10.1109/TCE.2020.2976006

Rachakonda,
L., Mohanty, S. P., Kougianos, E., & Sundaravadivel, P. (2019).
Stress-Lysis: A DNN-Integrated Edge Device for Stress Level Detection in the
IoMT. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 65(4), 474–483.
https://doi.org/10.1109/TCE.2019.2940472

Rajasekaran,
M., Yassine, A., Hossain, M. S., Alhamid, M. F., & Guizani, M. (2019). Autonomous
monitoring in healthcare environment: Reward-based energy charging mechanism
for IoMT wireless sensing nodes. Future Generation Computer Systems, 98,
565–576. https://doi.org/10.1016/j.future.2019.01.021

Rajput,
A., & Brahimi, T. (2019a). Characterizing internet of medical
things/personal area networks landscape. In Innovation in Health
Informatics: A Smart Healthcare Primer. Elsevier Inc.
https://doi.org/10.1016/B978-0-12-819043-2.00015-0

Rajput,
A., & Brahimi, T. (2019b). Characterizing IOMT/personal area networks
landscape. ArXiv, 1–29.

Rani,
S., Ahmed, S. H., & Shah, S. C. (2019). Smart health: A novel paradigm to
control the chickungunya virus. IEEE Internet of Things Journal, 6(2),
1306–1311. https://doi.org/10.1109/JIOT.2018.2802898

Rubí,
J. N. S., & Gondim, P. R. L. (2019). IoMT platform for pervasive healthcare
data aggregation, processing, and sharing based on oneM2M and openEHR. Sensors (Switzerland), 19(19), 1–25.
https://doi.org/10.3390/s19194283

Sánchez, A. A., González Guerrero,
E., & Barreto, L. E. (2019). Modelo informático integrado AmI-IoT-DA para
el cuidado de personas mayores que viven solas. Revista Colombiana de
Computación, 20(1), 59–71. https://doi.org/10.29375/25392115.3607

Sanders, J. E., Garbini, J. L.,
McLean, J. B., Hinrichs, P., Predmore, T. J., Brzostowski, J. T., Redd, C. B.,
& Cagle, J. C. (2019). A motor-driven adjustable prosthetic
socket operated using a mobile phone app: A technical note. Medical
Engineering and Physics, 68, 94–100.
https://doi.org/10.1016/j.medengphy.2019.04.003

Santagati,
G. E., Dave, N., & Melodia, T. (2020). Design and performance evaluation of
an implantable ultrasonic networking platform for the internet of medical
things. IEEE/ACM Transactions on Networking, 28(1), 29–42.
https://doi.org/10.1109/TNET.2019.2949805

Sarmento,
R. M., Vasconcelos, F. F. X., Filho, P. P. R., & de Albuquerque, V. H. C.
(2020). An IoT platform for the analysis of brain CT images based on Parzen
analysis. Future Generation Computer Systems, 105, 135–147.
https://doi.org/10.1016/j.future.2019.11.033

Sayeed,
M. A., Mohanty, S. P., Kougianos, E., & Zaveri, H. P. (2019). Neuro-Detect:
A Machine Learning-Based Fast and Accurate Seizure Detection System in the
IoMT. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 65(3), 359–368.
https://doi.org/10.1109/TCE.2019.2917895

Sharman,
J. E., O’Brien, E., Alpert, B., Schutte, A. E., Delles, C., Hecht Olsen, M.,
Asmar, R., Atkins, N., Barbosa, E., Calhoun, D., Campbell, N. R. C., Chalmers,
J., Benjamin, I., Jennings, G., Laurent, S., Boutouyrie, P., Lopez-Jaramillo,
P., McManus, R. J., Mihailidou, A. S., … Stergiou, G. (2020). Lancet Commission
on Hypertension group position statement on the global improvement of accuracy
standards for devices that measure blood pressure. Journal of Hypertension,
38(1), 21–29. https://doi.org/10.1097/HJH.0000000000002246

Silvestre-Blanes,
J., Sempere-Payá, V., & Albero-Albero, T. (2020). Smart sensor
architectures for multimedia sensing in iomt. Sensors (Switzerland), 20(5),
1–16. https://doi.org/10.3390/s20051400

Song,
J., Pandian, V., Mauk, M. G., Bau, H. H., Cherry, S., Tisi, L. C., & Liu,
C. (2018). Smartphone-Based Mobile Detection Platform for Molecular Diagnostics
and Spatiotemporal Disease Mapping. Analytical Chemistry, 90(7),
4823–4831. https://doi.org/10.1021/acs.analchem.8b00283

Sood,
S. K., & Mahajan, I. (2019). IoT-fog-based healthcare framework to identify
and control hypertension attack. IEEE Internet of Things Journal, 6(2),
1920–1927. https://doi.org/10.1109/JIOT.2018.2871630

Toor,
A. A., Usman, M., Younas, F., Fong, A. C. M., Khan, S. A., & Fong, S.
(2020). Mining massive e-health data streams for IoMT enabled healthcare
systems. Sensors (Switzerland), 20(7), 1–24.
https://doi.org/10.3390/s20072131

Ullah,
F., Habib, M. A., Farhan, M., Khalid, S., Durrani, M. Y., & Jabbar, S.
(2017). Semantic interoperability for big-data in heterogeneous IoT
infrastructure for healthcare. Sustainable Cities and Society, 34,
90–96. https://doi.org/10.1016/j.scs.2017.06.010

Vellappally,
S., Al Kheraif, A. A., Anil, S., & Wahba, A. A. (2019). IoT medical tooth
mounted sensor for monitoring teeth and food level using bacterial optimization
along with adaptive deep learning neural network. Measurement: Journal of
the International Measurement Confederation, 135, 672–677.
https://doi.org/10.1016/j.measurement.2018.11.078

Xing,
F., Peng, G., Liang, T., & Jiang, J. (2018). Challenges for deploying IoT
wearable medical devices among the ageing population. In Lecture Notes in Computer
Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and
Lecture Notes in Bioinformatics): Vol. 10921 LNCS. Springer International
Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-91125-0_25

Yadav,
N., Jin, Y., & Stevano, L. J. (2019). AR-IoMT Mental Health Rehabilitation
Applications for Smart Cities. HONET-ICT 2019 - IEEE 16th International
Conference on Smart Cities: Improving Quality of Life Using ICT, IoT and AI,
166–170. https://doi.org/10.1109/HONET.2019.8907997

Yu,
H. (2020). Research and optimization of sports injury medical system under the
background of Internet of things. Transactions on Emerging
Telecommunications Technologies, 31(12), 1–14.
https://doi.org/10.1002/ett.3929

Zanjal,
S. V., & Talmale, G. R. (2016). Medicine Reminder and Monitoring System for
Secure Health Using IOT. Physics Procedia, 78(December 2015),
471–476. https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.02.090

Zilani,
T. A., Al-Turjman, F., Khan, M. B., Zhao, N., & Yang, X. (2020). Monitoring
movements of ataxia patient by using UWB technology. Sensors (Switzerland),
20(3), 1–16. https://doi.org/10.3390/s20030931