Conception et adaptation des applications contextuelles

为了使人类能够不断适应新的情况，普遍存在的信息系统提出了背景应用（AC），它具有接收信息（健康、健康等）的能力。然后再把它接上。Les chercheurs tentent d'intégrer ces informations（contexte）dans l'informatique ubiquitaire afin de respondre à ces besoins évolutifs en temps réel. 我们认为医学应用领域有两个原因：a）医学，150万名患者患有慢性阻塞性肺病（MPOC），具有危险性，无需住院治疗，以及B）科学，生物系统复杂，但需要结合模型化和经验观察。Un contexte peut être defini comme étant l'ensemble d'informations permettant de comprendre l'état actuel du patient et prédire les changements potentiels. MPOC的AC测量一个CT（含氧SO2）环境，该环境可能不足以评估初始测量和历史测量基础上的风险。它们测量的其他参数如温度T（CT = {SO 2，T}）有很好的实用性。Sachant que l'on ne peut pas tout mesurer tout le temps，considerer trop ou peu de paramètres de CT peut induire à poser une mauvaise évaluation de risque [29].相应地，AC会识别相关参数、变更和Au上下文的动态适配器。Ceci soulève deux problèmes majeurs： i）Prédiction du contexte appropriate pour le domaine medical：Quels paramètres approprients doit-on surveiller pour évaluer l'état des patients？ ii）Conception d'un architectural pour gérer l'adaptation des AC，la connectivité et la puissance de calcul des infrastructures disponibles en profitant de la proximité des objets connectés，et de la capacité de calcul disponible dans le Cloud. 该研究方案包括解决一般性问题，并为需要继续进行监测的疾病患者监测（如MPOC）提供方案，但迈斯不需要住院治疗。Il proposed une méthodologie et un cadre architectural innovants des mesures par expectation.事实上，Les techniques de prediction de contexte correspondent，le kadre architectural adaptatif et l'intégration du concept Fog constituent manifestement des approches innovatrices. Notons que Fog is un paradigme des middlewares de l'IoT whi peut offrir la distribution de charge et l'amélioration de la performance [40]. Une platform d'adaptation des AC，intégrant ces concepts et techniques，sera réalisée permettant ainsi de renforcer la representation précoce de risque des patients et de réduire la liste d'attentes des patients et le costs de l'hospitalisation.

De la même manière que l'être humain adapte continuellement son comportement relativement aux nouvelles situations, les systèmes informatiques ubiquitaires proposent désormais des applications contextuelles (AC) ayant la capacité de recueillir des informations (environnement, santé, etc.) et de s'adapter en conséquence. Les chercheurs tentent d'intégrer ces informations (contexte) dans l'informatique ubiquitaire afin de répondre à ces besoins évolutifs en temps réel. Nous considérons le domaine d'application médical pour deux raisons : a) médicale, car 1,5 million de Canadiens sont atteints des maladies pulmonaires obstructives chroniques (MPOC) assez dangereuses et souvent ne nécessitent pas l'hospitalisation, et b) scientifique, grâce à la complexité des systèmes biologiques, dont la maîtrise exige une combinaison de modélisation et d'observations empiriques. Un contexte peut être défini comme étant l'ensemble d'informations permettant de comprendre l'état actuel du patient et prédire les changements potentiels. Les AC de MPOC mesurent un contexte CT (taux d'oxygène SO2) qui peut être insuffisant pour évaluer le risque en fonction des mesures initiales et de l'historique. Elles mesurent alors d'autres paramètres comme la température T (CT = {SO2, T}) ayant de bonnes chances d'être utiles. Sachant que l'on ne peut pas tout mesurer tout le temps, considérer trop ou peu de paramètres de CT peut induire à poser une mauvaise évaluation de risque [29]. Par conséquent, l'AC doit identifier les paramètres pertinents, les changements et s'adapter dynamiquement au contexte. Ceci soulève deux problèmes majeurs : i) Prédiction du contexte pertinent pour le domaine médical : Quels paramètres pertinents doit-on surveiller pour évaluer l'état des patients? ii) Conception d'un cadre architectural pour gérer l'adaptation des AC, la connectivité et la puissance de calcul des infrastructures disponibles en profitant de la proximité des objets connectés, et de la capacité de calcul disponible dans le Cloud. Ce programme de recherche consiste à résoudre cette problématique en général, et pour le cas de la surveillance de patients atteints de maladies (comme MPOC) nécessitant de la surveillance continue, mais pas d'hospitalisation. Il propose une méthodologie et un cadre architectural innovants des mesures par anticipation. En effet, les techniques de prédiction de contexte pertinent, le cadre architectural adaptatif et l'intégration du concept Fog constituent manifestement des approches innovatrices. Notons que Fog est un paradigme des middlewares de l'IoT qui peut offrir la distribution de charge et l'amélioration de la performance [40]. Une plateforme d'adaptation des AC, intégrant ces concepts et techniques, sera réalisée permettant ainsi de renforcer la reconnaissance précoce de risque des patients et de réduire la liste d'attentes des patients et le coût de l'hospitalisation.