Исследование средней задержки в сетях связи, предоставляющих телемедицинские услуги

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.

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