Arquitectura Basada en Cloud Computing para Soportar Estrategias Apoyadas por las TIC en Intervenciones de Burnout

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1 Arquitectura Basada en Cloud Computing para Soportar Estrategias Apoyadas por las TIC en Intervenciones de Burnout Peter E. Pinchao, Rodrigo A. Ceron, Jose L. Arciniegas {peter, rceron, Resumen La computación en la nube es un conjunto de servicios de acceso ubicuo que se logra gestionando recursos de infraestructura (CPU, hipervisor, almacenamiento y redes) virtualizados. La computación en la nube está siendo catalogada como menos costosa, con bajo mantenimiento, totalmente seguro y compatible con las redes computacionales tradicionales, esto puede ser aprovechado en sistemas de salud como los sistemas de terapia ocupacional. Este trabajo describe una propuesta de arquitectura de computación en la nube para apoyar intervenciones de estrés laboral en particular el síndrome de burnout, esta intervención es decidida por un componente denominado motor de inferencia, la intervención seleccionada esta soportada por diversos servicios TICs. Este subsistema de inferencia está constituido por un sistema experto que decide la intervención a emplear empleando los algoritmos de inferencia dentro de una base de conocimiento y el perfil del usuario, permitiendo la selección adecuada de intervenciones bajo demanda y los recursos en la nube a usar para un paciente en una serie de intervenciones. Palabras Claves arquitectura del software, burnout, estrés laboral, Cloud Computing, sistema experto. E I. INTRODUCIÓN L mundo laboral ha experimentado una transformación importante en las últimas décadas en nuestro contexto sociocultural [1]. Así, las nuevas exigencias del trabajo y el desajuste entre los requisitos del puesto de trabajo en las organizaciones y las posibilidades de rendimiento de cada sujeto han originado la aparición de nuevo riesgos denominados psicosociales, entre ellos el síndrome de burnout (agotamiento emocional, despersonalización o deshumanización y falta de realización personal en el trabajo), cuya prevalencia se ha ido incrementando y que ha venido a constituirse en un problema social y de salud pública que conlleva, por tanto, un gran coste económico y social por lo que cualquier esfuerzo para su estudio debe ser bienvenido [1]. El rápido avance de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) e Internet en el transcurso de los últimos años ha afectado a un número importante de aspectos de la vida contemporánea incluida las atenciones en salud. Un gran número de ciencias como la psicología han explotado las numerosas capacidades y servicios de Internet y se han aprovechado de ellos para su beneficio. Más en particular, la psicología utiliza el Internet con el fin de crear programas para psicológica intervención, evaluación, orientación y asesoramiento especializado, como medio de prevención. El Internet no sólo constituye un nuevo medio de comunicación entre el paciente y el terapeuta pero es también el futuro de la psicología y la terapia ocupacional [2]. Un entorno de Internet diseñado y construido para fines de psicología puede utilizar herramientas tales como correo electrónico, salas de chat, foros de discusión y audio, videoconferencia y la web 2.0 para la comunicación y la interacción de la terapeuta con el paciente [3]. La computación en la nube es un conjunto de servicios de acceso ubicuo que se logra gestionando recursos de infraestructura (CPU, hipervisor, almacenamiento y redes) virtualizados. Este modelo según [4], se compone de cinco características esenciales, tres modelos de servicio (Software como servicio, Plataforma como servicio, Infraestructura como servicio) y cuatro modelos de despliegue (Nubes públicas, privadas, comunidad e hibridas). La nube en sí misma, es un conjunto de hardware y software, almacenamiento, servicios e interfaces que facilitan la entrada de la información como un servicio [5]. Los servicios de la nube incluyen el software, infraestructura y almacenamiento en Internet, bien como componentes independientes o como una plataforma completa basada en la demanda del usuario. Servicio de computación en nube por lo general se proporciona como un contrato de arrendamiento de la máquina virtual, y la gestión eficiente de la máquina virtual depende de la estrecha cooperación entre los gestores de los subsistemas de infraestructura [6]. Este trabajo describe una propuesta de arquitectura de computación en la nube para apoyar intervenciones de estrés laboral en particular el síndrome de burnout, con un componente de conectividad de componente de infraestructura, componentes que soportan diversos servicios utilizables en un proceso de intervención apoyada en TICs. Par lo cual propone el uso de un componente de interconexión de servicios que tener la capacidad de tomar decisiones del flujo de una intervención basado en un componente software que es un sistema experto llamaremos motor de inferencia. Un sistema experto es un sistema de inteligencia de un programa de computadora. El sistema puede utilizar una gran cantidad de conocimiento que proviene de la experiencia

2 práctica de algunos especiales expertos de dominio en este caso terapeutas del burnout e imitan método para resolver los problema basados en la ayudad de los expertos proveen para la toma de decisiones al sistema, para hacer frente a estas complejas cuestiones de inferencia y el juicio artificial estos sistemas están dentro de una base de conocimiento y analizan variables y su relación dentro de esa base para tomar decisiones [7]. Son sistemas expertos son aquellos programas que se realizan haciendo explicito el conocimiento en ellos, que tienen información específica de un dominio concreto y que realizan una tarea relativa a este dominio [8]. Programas que manipulan conocimiento codificado para resolver problemas en un dominio especializado en un dominio que generalmente requiere de experiencia humana sistemas que contienen conocimiento declarativo (hechos a cerca de objetos, eventos y/o situaciones) como conocimiento de control (información acerca de los cursos de una acción), para emular el proceso de razonamiento de los expertos humanos en un dominio en particular y/o área de experiencia. [7], también incorpora conocimiento de experto sobre un dominio de aplicación dado, de manera que es capaz de resolver problemas de relativa dificultad y apoyar la toma de decisiones inteligentes en base a un proceso de razonamiento simbólico [9]. A. Alcances de la Propuesta El trabajo aquí describe una propuesta de arquitectura software basada en computación en la nube en la cual se despliegan un conjunto que podemos llamar inventario de servicios TICs, que pueden ser empleados en una secuencia lógica como recursos computaciones y de comunicaciones para de desarrollo de intervenciones de estrés laboral y en particular de síndrome de burnout. Un motor de inferencia que basa la decisión de la estrategia de intervención o mejor las técnicas o servicios aplicadas a una intervención, analiza su base de conocimiento y según el perfil del usuario y las variables de su diagnóstico como entradas a su motor de inferencias diseña una intervención para el usuario. II. TRABAJOS RELACIONADOS A. Computación en la Nube para salud. Son muchas las aplicaciones que al igual que [10] [11] y [12] han empleado servicios de computación en la nube para almacenar información de salud como un mecanismo de alojar el almacenamiento y servicios web de acceso a datos en sistemas de monitoreo de pacientes (datos biométricos), de esta forma los servicios para atención en psiquiatría y terapias ocupacionales que describe [2], pueden ser alojados en la nube. [13] Propone un marco de trabajo para abordar un estudio de cómo analizar una arquitectura de computación en la nube, que basándose en el trabajo de [14] resulta los aspectos más importantes en un análisis de estrategia de implementación dese la seguridad en infraestructura de computación en la nube para salud, también [13] presenta un modelo de arquitectura o de estructura de componentes para establecimiento de una solución computación en la nube para disponer sistemas de información de salud. [13] también resalta importancia de desplegar servicios en modelos de despliegue híbridos (nubes, públicas, privadas y de comunidad). La aproximación más cercana a una arquitectura de sistemas de computación en la nube es el proyecto MedCloud [15] esta investigación detalla el diseño arquitectónico para un sistema de registro personal clínico que utiliza e integra los servicios y presenta un análisis de rendimiento, evidenciando las viabilidad de un diseño de arquitectura para salud en la nube. B. Uso de TICs en intervenciones de burnout. Como menciona [2] son muchas las aplicaciones de las TICs en salud, presenta a continuación un breve análisis de la aplicación de estas para el síndrome de burnout. [16] es una suite de herramientas basadas en web para realizar intervenciones al estrés laboral que evidencia una aplicación de las mismas y sus óptimos resultados mientras también [17] emplea herramientas web para en tratamientos de 6 meses llegando a la conclusión de que estas intervenciones pueden tener los mismos resultado que la terapias cognitivas conductuales. Antti [18] describe un sistema con herramientas TICS de pacientes, app de bienes, web, blog, social media para diagnostico e intervenciones de estrés laboral. [19] y [20] describen el uso de [18] para el síndrome del burnout en terapias de corto plazo (máximo 6 meses) y terapias de seguimiento continuo (más de un año) respectivamente, ambas resalta lo evidenciado por [17]. Kennet compara intervenciones usando uso de Chat, e- mail, talleres mensajes de correo y un grupo de control (terapia presencial) para establecer comparativos deserción se evidencia que las pernas distantemente distribuidas continúan el tratamiento en la mayoría de los casos y [23] lo aplica para evaluar la efectividad evidenciando tasas de mejora 71% y recuperación fiable 52%. [22] Describe el protocolo que seguirá un estudio en curso para medir la eficacia y la relación costo-beneficio de un entrenamiento web para el manejo del estrés. Los autores proponen una intervención para el manejo de problemas de 7 semanas, con un seguimiento de 12 meses. C. Sistemas expertos y su aplicación en salud. Son muchas las aplicaciones que tienen los sistemas expertos en salud como lo afirma [7] y su aplicación sobre todo en sistemas de diagnóstico, pero estos sistemas se han implementado como componentes de sistemas diagnósticos más complejos como [25] que describe el uso de un sistema experto WEANPRO, mientras que el enfoque de este trabajo es emplear los sistemas expertos centrador en web. A este propósito [28] presenta la visualización y la construcción de un sistema de diagnóstico centrados en la atención sanitaria web inteligente en tiempo real usando Lenguaje Unificado de Modelado (UML ) para apoyar el diagnóstico de la diabetes

3 empleando un sistema experto web. De este trabajo evidencia el uso de un motor de inferencia basado en un sistema experto como se verá más adelante uno de los componentes llamado motor de inferencia descrito en Fig. 2. PaaS : JBoss & PostgresSQL Inv. Servicios III. DESCRIPCIÓN DE LA PROPUESTA. A continuación se describe la arquitectura compuesta inicialmente se desde el punto de vista de distribución e interacción delos componentes a nivel macro. Motor Inferencia Fig. 2. Infraestructura y plataforma de la máquina virtual del sistema de intervenciones. Fig. 1. Vista computacional de la arquitectura. Representa los tres componentes computacionales lo del cliente servicios y datos. A. Descripción básica del sistema. La siguiente figura presenta la arquitectura vista desde un enfoque computacional, en ella se destacan tres componentes, el primero es el cliente que presenten los diferentes terminales de acceso ubico que puede usar tanto el terapeuta como el paciente, el de la parte inferior representa al infraestructura de almacenamiento que presenta SDMS y directorios de archivos entre otros. El componente central es el de los servicios que está compuesto por un inventario de servicios representados por los hexágonos, que son inventariado por un sistema de registro de servicios, el componente de registro de servicios almacena y provee información de los servicios que dispone el sistema, uno de los usuarios de esta información el motor de inferencia de la intervención, que es el componente o sistema experto encargado de analizar la base de datos de conocimiento sobre intervenciones a la ves con las variables de diagnóstico del paciente y el perfil tecnológico del mismo, para establecer las reglas de composición de un servicio de intervención que será ofrecido mediante un portal web que se muestra. Una cuando se alquila una máquina virtual en la nube se está consumiendo un servicio de infraestructura como servicio Iaas, porque lo que se consume o por lo que se paga son recursos de PCU, Memoria RAM, Disco Duro y a lo sumo un un switch virtual (vswitch) o un port-group (equivalente a una VLAN dentro de un vswitch) y estos recurso son de infraestructura. La figura 1 muestra la máquina virtual VM_Servidor_Aplicaciones donde se instancia la plataforma de despliegue JBoss_&_PostgresSQL para el aplicativo web Ap. Internvencion desde donde acceden los usuarios al sistema. Dentro de esta misma plataforma (Fig. 1) se encuentra el motor de inferencia o el sistema experto Motor Inferencia (se propone sea Drools) quien analiza la solitud de intervención hecha a través del servidor web recibe como entrada el usuario con sus perfiles (tecnológico y diagnóstico del síndrome con sus indicadores) y el inventario de servicios, analiza las reglas considerando estos datos y la base de conocimiento que los terapeutas han enseñado o configurado al sistema experto y retorna una estrategia de intervención al aplicativo quien a su vez consulta al inventario de servicios aquéllos que están disponibles para el usuario en cuestión, la ubicación de los mismos y el mecanismo de acceso a ellos para poder ofrecerlo a través del aplicativo web al usuario, esta secuencia de eventos la representa la Fig 2. en donde retorna servicios de un foro en particular y uno o varios videos a ser reproducidos a través del aplicativo. : Paciente <<boundary>> : 1 : SolicitaIntervencion() 8 : listaservicios 2 : consultaperfiles() <<control>> : Motor Inferencia 3 : SolicitaIntervencion() 4 : ConsultaServicios() 7 : ServiciosSelecionados 9 : consumeservicios() 10 : ParticipaEnElForo 5 : ServiciosDisponibles <<entity>> : Inv. Servicios 6 : SelecionaServicios() 11 : ReproduceVideo : Servicio Foro : Servicio Video Streaming Fig. 3. Secuencia de eventos de para una intervención. Para explicar mejor el despliegue en la nube de estos sistemas en Fig. 4. Se diagrama la instancia de un host dentro de un data center en una nube privada gestionado por una plataforma de cloud computing (se propone XenServer o Xen Cloud Plataform) llamado el conjunto de servicios de infraestructura compuesto por todas las máquinas y switch (se propone un port-group) virtuales en donde se encuentras alojados los servicios TICS para las intervenciones que se agrupan en el paquete IaaS: Inventario VM y se presentan algunos ejemplos de estos posibles servicios en Fig. 4.

4 autenticación que consiste en la validación de entidad permite confirmar la identificación de un participante en una comunicación y el de autorización que consiste autenticación de mensaje o autenticación de origen de datos que permite confirmar que el originador de un mensaje es auténtico, generalmente para el acceso recursos de un sistema. Un servicio que se encuentra en una nube pública debe ser consumido no sin antes haber pasado por una de estas autenticaciones por eso en Fig. 5. se incluye otro componente para la nube privada que el servidor de dominio seguridad (se propone Servicio de directorio Samba 4) para estos fines. Fig. 4. Nube privada. Note que VM_Servidor_Aplicaciones y otros se recomiendan en una nube privada en el análisis hecho hasta el momento. Note en el diagrama también la dependencia que tiene todo el inventario de máquinas virtuales IaaS: Inventario VM de la infraestructura virtualizada de red y de almacenamiento. B. Aspectos de seguridad de servicios. Otros aspectos son importantes a considerar ya que [13] resalta la pertinencia de trabajar con nubes hibridas para minimizar costes es donde el modelo de despliegue del inventario de servicios juega un papel importante. Por ejemplo en el caso supuesto que la implementación de un servidor de video streaming, un sistema de video conferencias o un call-center que representan la adquisición de un canal dedicado síncrono y sin reúso de acceso internet para soporte un tráfico de datos elevado sube los costes asociados a la nube privada, se puede pensar en emplear una nube publica o de comunidad, pero el problema de seguridad acceso e interoperabilidad es una barrera a considerar [13]. Una solución es desplegar el uso de nubes públicas o de comunidad para la infraestructura de estos servicios de esta forma serán accedidos a través de internet por la nube privada y el usuario, pero como todo sistema en la red requiere de inicios de sesión para proveer seguridad a nivel de acceso, la arquitectura debe proveer un sistema de autenticación. Para hacer públicos estos servicio o mejor para habilitarlos públicamente hacia la red pública de internet todos los servicios del inventario deben pasar por un Gestión Unificada de Amenazas. (Unified Threat Management, ). Este dispositivo se encarga de las características de enrutamiento (protocolo NAT) y firewall. Existen dos modelos de despliegue de este tipo de servicios la primera es tener un appliance externo como lo propone la Fig. 6. Fig. 6. Aspecto de enrutamiento a red pública con físico. Note que la relación de dependencia en el diagrama esta entre el paquete IaaS: Inventario VM para presentar que todas las máquinas virtuales dependen del para que sus servicios puedan salir a la red pública Nube Publica Nube Comunidad VM_Social_Net VM_Call_Center Pero otra opción más flexible, escalable y a la vez más económica es usar un virtual appliance, que es un como máquina virtual que realiza las mismas funciones pero sobre las redes virtualizados este esquema se presenta en la Fig 7. Para lograrlo el debe estar en una zona desmilitarizada de la red WAN del proveedor de servicios y requiere también de la virtualización de otro port-group o de otro vswitch (se propone un switch) llamamos IaaS:Virtual Pub Net para lograr el enrutamiento entre la red local virtual del inventario de servicio y un acceso a la red pública. Fig. 5. Dominio de seguridad, para la autenticación y acceso a recurso de nubes públicas e hibridas. En [24] diferencian dos tipos de servicios: el de

5 Fig. 7. Aspecto de enrutamiento a red pública con virtual appliance. En esta figura note que necesitamos un segmento de red pública virtualizada. Note también que el paquete del inventario de servicios depende de como en la Fig. 6. A continuación presentamos la vista completa de despliegue del sistema en la Fig. 8. Inv. Servicios Motor Inferencia IaaS:Virtual Pub Net IaaS:Virtual Pub Net Fig. 8. Diagrama completo de componentes. Con esto podemos concluir que es factible representar arquitectura de computación en la nube con UML. REFERENCIAS. Nube Publica Nube Comunidad VM_Social_Net VM_Call_Center [1] Pedro R. Gil-Monte, El síndrome de quemarse por el trabajo (burnout), Ediciones Pirámide, 2005, pp [2] González Gerardo M, W. John, M. Sertic, S. Jesus, P. Carolyn, and Mendoza,Sonia, Bilingual Computerized Speech Recognition Screening for Depression Symptoms: Comparing Aural and Visual Methods, in Hispanic Journal of Behavioral Sciences, vol. 31, 4 vols., pp [3] Adela Lau and Eric Tsui, Social Web Evolution: Integrating Semantic Applications and Web 2.0 Technologies, in Application of Web 2.0 Technology for Clinical Training, 2009, pp [4] Peter Mell and Timothy Grance, The NIST Definition of Cloud Computing. National Institute of Standards and Technology, [5] Luis Joyanes Aguilar, Computación en la Nube e innovaciones tecnológicas, [6] Chao-En Yen Jyun-Shiung Yang, Pangfeng Liu, and Jan-Jan Wu, Roystonea: A Cloud Computing System with Pluggable Component Architecture, presented at the 17th International Conference on Parallel and Distributed Systems, [7] Lu Binjie, Researchof Knowledge Based Expert System Used in Maternity Diagnosis, presented at the International Conference on Computer Application and System Modeling, Pignani Juan Manuel, Sistemas Expertos Sistemas Expertos.. [8] Enrique Castillo, José Manuel Gutierrez, and Ali S. Hadi, Sistemas Expertos y Modelos de Redes Probabil ısticas.. [9] Carlos Oberdan Rolim, Fernando Luiz Koch, and Carlos Becker Westphall, A Cloud Computing Solution for Patient s Data Collection in Health Care Institutions, presented at the Second International Conference on ehealth, Telemedicine, and Social Medicine, [10] Zulqarnain Rashid, Umar Farooq, Jae-Keun Jang, and Seung-Hun Park, Cloud Computing aware Ubiquitous Health Care System, presented at the Proceedings of the 3rd International Conference on E-Health and Bioengineering - EHB 2011,, Iaşi, Romania, [11] N. Karthikeyan and R. Sukanesh, Cloud Based Emergency Health Care Information Service in India, [12] W. Liu, e-healthcare Cloud Computing Application Solutions: Cloudenabling Characteristics, Challenges and Adaptations., presented at the International Conference on Computing, network and Comunications, [13] L. Chung, security Data In The Cloud: 10 Critacal Cuestion to ask Your Provider Cloud, Symplicity White Paper [14] Dalia Sobhy, Yasser El-Sonbaty, and Mohamad Abou Elnasr, MedCloud : Healthcare Cloud Computing System, presented at the The 7th International Conference for Internet Technology and Secured Transactions, [15] M. Smit, «'Interapy' burnout: Prevention and therapy of burnout via the internet,» Verhaltenstherapie, vol. 14, nº 3, pp , [16] Dan Hasson, «Psychophysiological effects of a web-based stress management system A prospective, randomized controlled intervention study of IT and media workers,» BMC Public Health, vol. 5, nº 78, pp. 1-14, 25 Julio [17] Antti P, «P4Well Concept to Empower Self-Management of Psychophysiological Wellbeing and Load Recovery,» de 3 ª Conferencia Internacional sobre Pervasive Computing Technologies for Healthcare - generalizado de la Salud 2009, [18] G. Brattberg, «Internet-based rehabilitation for individuals with chronic pain and burnout: a randomized trial.,» MEDLINE, vol. 29, nº 3, pp , Septiembre [19] G. Brattberg, «Short Communication: User friendly and 'useworthy' Stress Barometer,» Stress and Health, vol. 22, p , Agosto [20] Kenneth R. Weingardt, «A Randomized Trial Comparing Two Models of Web-Based Training in Cognitive Behavioral Therapy for Substance Abuse Counselors,» NIH Public Access, vol. 37, p , [21] Elena Heber, «Efficacy and cost-effectiveness of a web-based and mobile stress-management intervention for employees design of a randomized controlled trial,» BMC Public Health, Julio [22] Jeroen Ruwaard (2012). The Effectiveness of Online Cognitive Behavioral Treatment in Routine Clinical Practice. Amsterdam, The Netherlands. De [23] Michael Howard y Adam Shostack, Autenticación y autorización en servicios Web con cabeceras y extensiones SOAP DoNetMania Vol. III Número [Online] disponible en: [24] P.M.Beulah Devamalar, Visualization and construction of real time web centric intelligent health care diagnostic system using UML, [25] D. A. Tong, WEANPRO: A WEAMNG mtocol EXPERT SYSTEM, in Clinical Decision Support Systems I, 1989.

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