Secondo i ricercatori, le malattie cardiache sono difficili da rilevare con mezzi convenzionali, ma fortunatamente, una delle specialità dell'intelligenza artificiale è riconoscere le anomalie nei dati, scoprendo sottigliezze in situazioni meno evidenti all'occhio umano.

Quindi, per risolvere questo problema, propongono che i dispositivi IoT (inclusi smartwatch e altri dispositivi indossabili) possano essere utilizzati per monitorare i segni vitali di una persona e quindi caricare tali dati nel cloud, dove vengono analizzati da un algoritmo AI. E per il monitoraggio, propongono il loro framework sanitario intelligente basato sull'intelligenza artificiale chiamato HealthFaaS.

Il framework HealthFaaS raccoglie i dati sulla salute dagli utenti tramite dispositivi IoT e li invia ai modelli di intelligenza artificiale distribuiti su un ambiente informatico serverless basato su Google Cloud Platform (GCP), grazie alla sua funzionalità di scalabilità dinamica. Offre inoltre vantaggi come una minore complessità operativa e prezzi a consumo.

Le prestazioni di cinque diversi modelli di intelligenza artificiale per il rilevamento del rischio di malattie cardiache vengono valutate e confrontate in base a parametri chiave come accuratezza, precisione, richiamo, F-Score e AUC. I risultati sperimentali dimostrano che il modello LightGBM offre il massimo successo nel rilevare le malattie cardiache con un tasso di precisione del 91,80%.

Tuttavia, la privacy e la sicurezza possono ancora essere un problema. Nel lavoro futuro, i ricercatori affermano che vorrebbero creare un nuovo framework per garantire sicurezza e privacy nei sistemi sanitari intelligenti. Vogliono anche esplorare modi per combinare l'intelligenza artificiale e l'elaborazione senza server per aumentare ulteriormente l'efficienza dell'elaborazione per le applicazioni IoT sensibili al fattore tempo, come il monitoraggio dei pazienti in tempo reale e i veicoli autonomi.