Исследование средней задержки в сетях связи, предоставляющих телемедицинские услуги

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. По данным исследований консалтинговой компании Global Market Insights, объем рынка телемедицины на территории Российской Федерации к 2025 году оценивается в 96 млрд. руб., что более чем в 3 раза превышает показатели 2023 года. Изменения в области систем и сетей телекоммуникаций напрямую влияют на пересмотр архитектуры сети и расширение перечня предоставляемых услуг. Так, появление сетей связи пятого поколения является вынужденной мерой для обеспечения высокой плотности устройств (1 млн. на 1 кв. м) и величины круговой задержки 1 мс.  Сети связи 2030 позволят расширить услуги первого набора телемедицинских услуг за счет голографических аватаров, услуг дополненной реальности, Тактильного Интернета. Цель. Определение зависимости задержки от интенсивности трафика и длительности облуживания пакетов для первого набора телемедицинских услуг в сетях связи пятого и последующих поколений. Анализ способов оценки качества предоставления услуг телемедицины. Методы. В работе использованы методы системного анализа, кластерного анализа и теории телетрафика. Выполнено математическое моделирование сети связи.Решение. Представлены характеристики медицинских данных, которыми оперирует телемедицинская сеть. Сформулированы показатели качества телемедицинских услуг. Разработана модель сети связи пятого и последующих поколений на основе качества предоставления услуг и кластеризации территории. Получены результаты расчетов для пиковых скоростей 5G и 4G, что позволяет определить зависимость задержки от коэффициента вариации длительности обслуживания и от коэффициента вариации интервала между заявками.Новизна. Элементами научной новизны обладает идея создания и расчета модели сети для предоставления первого набора телемедицинских услуг в сетях связи пятого и последующих поколений, а также использование термина «Quality of Experience» для оценки качества в сетях связи, предоставляющих услуги телемедицины.Значимость. Расположение центров обработки данных в областных или региональных центрах способно обеспечить повсеместное предоставление первого набора телемедицинских услуг в сетях связи с ультрамалыми задержками. За счет формирования цифровых кластеров повышается доступность обращений за медицинской помощью, что позволяет частично сократить цифровой разрыв без необходимости расширения числа медицинских организаций и увеличения численности кадров в удаленных населенных пунктах. Полученные в работе результаты могут быть использованы для определения характеристик оборудования, используемого для предоставления услуг реального времени в сетях связи пятого и последующих поколений.

Об авторах

М. А. Маколкина

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича

Email: makolkina@sut.ru
ORCID iD: 0000-0002-4251-2691
SPIN-код: 5815-3583

М. В. Шарлаева

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича

Email: masha110.97@mail.ru
ORCID iD: 0009-0008-6168-8001
SPIN-код: 1328-0650

Список литературы

  1. Волков А.Н., Мутханна А.С.А., Кучерявый А.Е. Сети связи пятого поколения: на пути к сетям 2030 // Информационные технологии и телекоммуникации. 2020. № 8. № 2. С. 32–43. doi: 10.31854/2307-1303-2020-8-2-32-43. EDN:ZWNTDB
  2. Информационные технологии в медицине // Цифровое здравоохранение на платформе N3.Health. URL: https://n3health.ru/informacionnye-tekhnologii-v-medicine (дата обращения 10.05.2024)
  3. Как внедрение телемедицины повлияло на работу поликлиник // ФГБУ «Редакция «Российской газеты». URL: https://rg.ru/amp/2022/08/31/telemost-s-vrachom.html (дата обращения 10.05.2024)
  4. Маколкина М.А. Разработка и исследование комплекса моделей трафика и методов оценки качества для дополненной реальности. дис. ... докт. техн. наук. СПб: СПбГУТ, 2020. 436 c. EDN:WTFOWG
  5. QoS //Яндекс.Облако. URL: https://yandex.cloud/ru/docs/glossary/qos (дата обращения 10.05.2024)
  6. Щукина О.Н. К моделированию трафика услуг IP TV с учетом массовой миграции пользователей в периоды рекламных пауз equation section (Next) // T-Comm - Телекоммуникации и Транспорт. 2011. Т. 5. № 7. С. 168‒171. EDN:OPICFZ
  7. Кодеки, стандарты и форматы кодирования видео // Технофорум Телекоммуникации. URL: https://forumtech.ru/novosti-v-sfere-telekommunikaczij/kodeki-standarty-formaty-video (дата обращения 10.05.2024)
  8. Rec. ITU-T P.10/G.100 (11/2017). Vocabulary for performance, quality of service and quality of experience.
  9. Владзимирский А.В. Матрица оценки качества телемедицинского консультирования «пациент-врач» // Журнал телемедицины и электронного здравоохранения. 2020. Т. 6. № 4. С. 37‒44. doi: 10.29188/2542-2413-2020-6-4-34-44. EDN:SLLMVO
  10. Захарова Т.В. Оптимальные размещения систем массового обслуживания с дисциплиной обслуживания FIFO // Вестник Московского университета. Серия 15: Вычислительная математика и кибернетика. 2007. № 4. С. 32‒37. EDN:JUVAYP
  11. Вихрова О.Г. Применение приближенного метода анализа времени установления сессии в подсистеме IMS // Всероссийская конференция с международным участием «Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем (Москва, Российская Федерация, 22–25 апреля 2014). М.: РУДН, 2014. С. 74‒76. EDN:UTBUIB
  12. Мордачев В.И. Необходимые ограничения на характеристики систем мобильной (сотовой) связи 4G/5G для обеспечения их безопасности для пользователей // Доклады Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники. 2022. Т. 20. № 3. С. 54‒62. doi: 10.35596/1729-7648-2022-20-3-54-62. EDN:BYMZMW
  13. Чистова Н.А. Исследование влияния на сокращение цифрового разрыва и разработка методов формирования цифровых кластеров сетей связи с ультра малыми задержками. Дис. ... канд. техн. наук. СПб: СПбГУТ, 2021. 124 c. EDN:GIIDBP

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».