mHealth Crowdsensing Cloud-Lösung - mHealth Crowdsensing Cloud-Lösungs-Konzept für TrackYourTinnitus

Heinle, Jeremia (2020) mHealth Crowdsensing Cloud-Lösung - mHealth Crowdsensing Cloud-Lösungs-Konzept für TrackYourTinnitus. Bachelor thesis, Ulm University.

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Abstract

Track-your-Tinnitus (TyT) ist eine mHealth Crowdsensing Applikation. Nutzer können sich eine App auf ihr Smartphone laden, diese fordert die Nutzer dann mehrmals am Tag auf Fragebögen über den aktuellen Zustand ihres Tinnitus zu beantworten. Diese Art der Befragung wird Ecological Momentary Assesment genannt und verspricht bessere Genauigkeit im Vergleich zu klassischen Befragungen. TyT hat seinen Server in lokalen Rechenzentren an der Universität Ulm. Da die Vorteile der Cloud vielversprechend sind und TyT eine hohe Nutzeranzahl hat, ist eine Übersetzung von TyT in die Cloud sinnvoll. Da von TyT aber medizinische persönliche Daten verarbeitet werden, stellt sich hierbei der Datenschutz als Hindernis heraus. Diese Arbeit gibt zuerst einen Überblick über geltenden Datenschutz und entwickelt daraufhin ein Konzept für TyT. Die Ergebnisse zum Datenschutz in der Cloud ergeben, dass entweder eine Trusted Cloud verwendet werden muss oder die verarbeitenden Daten anonymisiert werden müssen. Das schlussendliche Konzept enthält einen zentralen Server der sich in einer Trusted Cloud befindet und ein global einsetzbaren Server, der für die Datensammlung zuständig ist und nur anonymisierte Daten sammelt. Das Fazit ist, dass das entwickelte Konzepte nicht den kompletten Service von TyT in der Cloud darstellen sollte, da es keine Möglichkeit für personalisiertes Feedback liefert, sondern es kann einen zusätzlichen Service darstellen, welcher globale Datensammlung erleichtert. Das Konzept liefert auch Anstöße in andere zu erforschende Richtungen, so ermöglicht das Konzept z. B. Edge Computing.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Subjects: DBIS Research > Master and Phd-Thesis
Divisions: Faculty of Engineering, Electronics and Computer Science > Institute of Databases and Informations Systems > DBIS Research and Teaching > DBIS Research > Master and Phd-Thesis
Depositing User: Ruediger Pryss
Date Deposited: 28 Apr 2020 10:41
Last Modified: 28 Apr 2020 10:41
URI: http://dbis.eprints.uni-ulm.de/id/eprint/1882

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