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

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).