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RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação
versión impresa ISSN 1646-9895
Resumen
KINJO, Erika Midori; LIBRANTZ, André Felipe Henriques; SOUZA, Edson Melo de y SANTOS, Fábio Cosme Rodrigues dos. Modelagem Bayesiana aplicada para cálculo da probabilidade de falha em Sistemas de Saúde IoT. RISTI [online]. 2022, n.47, pp.87-108. Epub 30-Sep-2022. ISSN 1646-9895. https://doi.org/10.17013/risti.47.87-108.
A implantação da tecnologia da Internet das Coisas (IoT) traz benefícios à vida, como controle remoto de pragas na agricultura, monitoramento da cadeia de suprimentos, melhoria na educação e monitoramento de pacientes. No entanto, apesar dos benefícios, existem desafios embutidos na implementação desta tecnologia. Um dos maiores desafios da área é a violação de privacidade e segurança de dados. Portanto, é necessário avaliar a probabilidade de falha dos elementos e, consequentemente, a causa desse problema. Assim, é neste contexto que este trabalho se propõe a identificar, modelar e calcular a probabilidade de falha através de uma análise sistemática, utilizando Redes Bayesianas. Os resultados mostraram que através do uso do modelo proposto foi possível avaliar diferentes cenários para o uso de redes de Internet das Coisas, bem como simular o efeito da probabilidade de falha nos elementos críticos do sistema.
Palabras clave : Rede Bayesianas; Falha; Saúde; Internet das Coisas; Noisy-OR.