Vers les systèmes IoT autonomiques et cognitifs, application pour la gestion des traitements des patients

Towards Autonomic and Cognitive IoT Systems, Application to Patients’ Treatments Management

• Auteur / Autrice : Emna Mezghani
• Direction : Khalil Drira, Ernesto José Exposito Garcia
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Réseaux, Télécommunications, Systèmes et Architecture
• Date : Soutenance le 15/12/2016
• Etablissement(s) : Toulouse, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : Mathématiques Informatique Télécommunications de Toulouse
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes - Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes [Toulouse] / LAAS
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Khalil Drira, Ernesto José Exposito Garcia, Marcos Da silveira, Walid Gaaloul, Mohamed Mosbah, Cedric Pruski
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Myriam Lamolle, Michael Mrissa

Mots clés

Mots clés contrôlés

Internet des objets

Médecine -- Informatique

Web sémantique

Données massives

Mots clés libres

Informatique Autonomique

Informatique Cognitive

Big Data

Web Sémantique

Objets Connectés

Informatique Médicale

Connaissance en tant que service

Architecture guidée par des modèles

Autonomic Computing

Model-driven systems

Ontologies

Medical systems

Semantic Web

Big Data

Cognitive computing

Résumé

Dans cette thèse, nous proposons une méthodologie basée sur les modèles pour gérer la complexité de la conception des systèmes autonomiques cognitifs intégrant des objets connectés. Cette méthodologie englobe un ensemble de patrons de conception dont nous avons défini pour modéliser la coordination dynamique des processus autonomiques pour gérer l’évolution des besoins du système, et pour enrichir les systèmes avec des propriétés cognitives qui permettent de comprendre les données et de générer des nouvelles connaissances. De plus, pour gérer les problèmes reliés à la gestion des big data et à la scalabilité du système lors du déploiement des processus, nous proposons une plate-forme sémantique supportant le traitement des grandes quantités de données afin d’intégrer des sources de données distribuées et hétérogènes déployées sur le cloud pour générer des connaissances qui seront exposées en tant que service (KaaS). Comme application de nos contributions, nous proposons un système cognitif prescriptif pour la gestion du plan de traitement du patient. Ainsi, nous élaborons des modèles ontologiques décrivant les capteurs et le contexte du patient, ainsi que la connaissance médicale pour la prise de décision. Le système proposé est évalué de point de vue clinique en collaborant avec des experts médicaux, et de point de vue performance en proposant des différentes configurations dans le KaaS.

In this thesis, we propose a collaborative model driven methodology for designing Autonomic Cognitive IoT systems to deal with IoT design complexity. We defined within this methodology a set of autonomic cognitive design patterns that aim at (1) delineating the dynamic coordination of the autonomic processes to deal with the system's context changeability and requirements evolution at run-time, and (2) adding cognitive abilities to IoT systems to understand big data and generate new insights. To address challenges related to big data and scalability, we propose a generic semantic big data platform that aims at integrating heterogeneous distributed data sources deployed on the cloud and generating knowledge that will be exposed as a service (Knowledge as a Service--KaaS). As an application of the proposed contributions, we instantiated and combined a set of patterns for the development of prescriptive cognitive system for the patient treatment management. Thus, we elaborated two ontological models describing the wearable devices and the patient context as well as the medical knowledge for decision-making. The proposed system is evaluated from the clinical prescriptive through collaborating with medical experts, and from the performance perspective through deploying the system within the KaaS following different configurations