A Personalized Sensor Support Tool for the Training of Mindful Walking

The exploitation of sensor features offered by present smart mobile devices is a trend that becomes increasingly important in various domains. In healthcare, for example, these sensors are used to cheaply gather valuable data for chronic disease management or health care. Regarding the latter, health insurers crave for effective methods that can be offered to their customers. Moreover, smart mobile devices provide many advantages compared to approaches hitherto applied in the aforementioned contexts as they can be easily used in everyday life. Thereby, when taking these advantages properly into account, new mobile application types become possible. Body sensor networks are such an application type that aim at monitoring users in vivo. Furthermore, data gathered with body sensor networks may be a valuable basis to provide user interventions. This paper presents an application that shall support users to walk mindfully. The motivation was to create a mobile tool that can make mindful walking more effective to reduce stress and to target noncommunicable diseases such as diabetes or depression. It is a mobile personalized tool that senses the walking speed and provides haptic feedback thereof. The mindful walking procedure, the technical prototype as well as preliminary study results are presented and discussed in this work. The reported user feedback and the study results indicate promising perspectives for a tool that supports a mindful walking behavior. Altogether, the use of smart mobile device sensors constitutes a promising instrument for realizing mobile applications in the context of health care and disease management

MeditAid:a wearable adaptive neurofeedback-based system for training mindfulness state

A recent interest in interaction design is towards the development of novel technologies emphasizing the value of mindfulness, monitoring, awareness, and self-regulation for both health and wellbeing. Whereas existing systems have focused mostly on relaxation and awareness of feelings, there has been little exploration on tools supporting the self-regulation of attention during mindfulness sitting meditation. This paper describes the design and initial evaluation of MeditAid, a wearable system integrating electroencephalography (EEG) technology with an adaptive aural entrainment for real time training of mindfulness state. The system identifies different meditative states and provides feedback to support users in deepening their meditation. We report on a study with 16 meditators about the perceived strengths and limitations of the MeditAid system. We demonstrate the benefits of binaural feedback in deepening meditative states, particularly for novice meditators

A personalized support tool for the training of mindful walking: The mobile “MindfulWalk” application

Digital health prevention is a trend that becomes increasingly important in various domains. Health insurers crave for effective methods that can be offered to their customers. Moreover, smart mobile devices pose many advantages as they can be easily used in everyday life without being burdensome. Taking these advantages into account, completely new applications become possible. This thesis presents an application that is intended to support users to walk mindfully. It is a mobile personalized tool that senses the walking speed and provides haptic feedback thereof. The procedure of mindful walking, the technical prototype as well as preliminary study results are presented and discussed. The reported user experience and the study result indicate promising perspectives for a tool that supports a mindful walking behavior. Altogether, the use of modern smart mobile device sensors paves the way for useful mobile application in the context of health prevention in particular and health care in general

Design and evaluation in the large of health apps for the general population with case studies in mindfulness, neurological and psychological assessment

Nowadays, there is a high number of health apps, i.e. apps aimed at helping people learn, track and improve health conditions and behaviors, available on on-line app stores, such as Apple\u2019s App Store and Google Play, as well as on social networks, such as Facebook. However, very few of these apps have been created by healthcare experts or have been scientifically evaluated, posing the risk that they might be ineffective or even detrimental to people. In this thesis, we have explored how HCI design and evaluation methods can be applied for proposing effective health apps that target the general population. In particular, we focused on three domains, i.e. (i) mindfulness, (ii) psychological assessment, and (iii) neurological assessment, and proposed an app for each domain. Then, to improve their design or assess their efficacy in different contexts of use, we carried out quantitative and qualitative short- and long-term studies. To this purpose, we employed traditional HCI user-centered design methods, i.e. lab and in situ studies, as well as a recently proposed method, i.e. research in the large, to possibly recruit a large number of users. In the thesis, for each proposed health app, we discuss the results of the evaluations we carried out, as well as pointing out strengths and limitations of the particular study methodology employed. Finally, we outline possible future wor

Aplicaciones de sensores vestibles y teléfonos inteligentes en el bienestar personal: Cuantificación de la actividad física y control de la práctica de mindfulness

El teléfono móvil inteligente (Smartphone) se ha convertido en un dispositivo con una amplia aceptación entre la población y ha logrado cambiar nuestras vidas en muchos aspectos. Sus aplicaciones van más allá de la simple comunicación, llegando a acuñarse en los últimos años el término “mHealth”, como referencia al uso de dispositivos móviles (en particular teléfonos), en el ámbito de la salud.En el ámbito de la salud, los teléfonos móviles pueden servir como: Elementos de aprendizaje y formación, a través de la visualización de texto, vídeos, audios, etc. Elementos de monitorización, a través de los propios sensores del móvil (geolocalización, sensores inerciales), de sensores que se conectan al móvil o mediante encuestas automatizadas. De una forma u otra, el teléfono inteligente aporta varias características, entre otras, la posibilidad de recopilar una gran cantidad de datos, muchas veces de forma ubicua y transparente al usuario. La posibilidad de extraer información relevante de esos datos es un gran campo de investigación, con fundamento en aspectos como sensores vestibles, reconocimiento de patrones y aprendizaje automático, “big data”, entre otros.La capacidad de monitorización de los teléfonos inteligentes se complementa con los sensores vestibles (wearable) no integrados en el propio teléfono inteligente, que en diversos formatos permiten la medida de variables físicas y fisiológicas. Generalmente suelen ser complementos, componentes que se sujetan a la ropa, sensores integrados directamente en los tejidos u otros. En muchas ocasiones se conectan a una aplicación móvil para tratar y visualizar los resultados.En esta tesis se realizan varias aportaciones en el campo de la salud móvil y sensores vestibles, dentro de las actividades realizadas en el grupo EduQTech (grupo de referencia reconocido por la DGA ref. T49_17R) (EduQTech, 2018). En concreto se plantea avanzar en dos aplicaciones para bienestar: la cuantificación de la actividad física y el control de la práctica de mindfulness.Cuantificación de la actividad física: Para cuantificar la actividad física se ha utilizado el acelerómetro de un smartphone de gama media-baja (acelerómetros con un rango normal de ± 2g), el cual registra los movimientos realizados por el usuario. Posteriormente se ha hecho un análisis de los datos (creación de algoritmos) y los resultados se han comparado con los resultados aportados por un acelerómetro comercial dedicado para medir la actividad física (GT3X+, acelerómetro con un rango normal de ± 6g). Las recomendaciones de actividad física se establecen en función de la salida del acelerómetro en unidades llamadas “counts”. Nuestros resultados demuestran que es factible el uso de los acelerómetros incorporados en los smartphones comerciales. Uno de los algoritmos obtuvo una correlación Kappa ponderada de 0.874 (p-valor Control de la práctica de mindfulness: Mindfulness es una técnica de intervención basada en la meditación budista y que ha demostrado ser eficiente tanto en el mantenimiento del bienestar físico y mental personal, como en el apoyo a pacientes para el tratamiento de distintas enfermedades. Su monitorización puede ayudar a los profesionales a evaluar la eficacia de la práctica y, en consecuencia, aumentar los beneficios esperados de la misma, especialmente en el ámbito de la salud. En esta tesis se han desarrollado dos prototipos: El primer kit fue desarrollado para medir la estabilidad de los meditadores durante sus sesiones de mindfulness. En dicho estudio participaron 31 sujetos, de los cuales 27 no tenían experiencia meditando. Los resultados mostraron que no hubo diferencias significativas con respecto a qué ubicación era la mejor para medir la estabilidad salvo la región lumbar, que es menos sensible. Sin embargo, sí que se pudo ver que la cabeza y el dedo pulgar fueron los más sensibles a los movimientos de los practicantes. Además, se comprobó que el zafú (cojín de meditación) presenta una ligera ventaja sobre otros asientos. La medición del ritmo cardíaco y su variabilidad son también de gran importancia. La variabilidad del ritmo cardíaco es un indicador general de salud y varios estudios han mostrado que puede haber cambios durante la meditación. El kit propuesto para medir la variabilidad se basó en un sensor Amped usando el método de fotopletismiografía. En este estudio se contó con la participación de 10 meditadores expertos y 20 noveles, en el cual el objetivo era ver si había diferencias significativas entre los dos grupos. Los resultados mostraron que en los parámetros de la variabilidad de la frecuencia cardiaca SDNN, NN50, RMSSD, VLF y HF hay diferencias significativas con un p-valor <br /