Requirements and metrics for location and tracking for ambient assisted living

Location and tracking services and technologies are becoming fundamental components for supporting healthcare solutions. They facilitate patients’ tracking and monitoring processes and also allow for better and long-term daily activity recognition. Various location and tracking services have been developed, over the last years, to provide real time localization for different applications. However, most of these services are not designed particularly to comply with all the requirements of Ambient Assisted Living (AAL) and, as a result, they reduce the viability of adopting AAL services as an alternative for continuous healthcare services. In this paper we set out the general requirements for location and tracking services for AAL. The requirements are extracted from a typical scenario of AAL. From the scenario, we define the requirements and also we identify a set of metrics to be used as evaluation criteria. If the identified requirements and metrics are adopted widely, potential location and tracking services will fit the real needs of AAL, and thus will increase the accessibility to AAL services by a larger sector of people. Moreover, in the paper, we evaluate two of the existing location techniques through the use of the proposed metrics. The aim is to asses to which level these solutions fulfill the identified requirements.This work was supported by the FEDER program through the COMPETE and the Portuguese Science and Technology Foundation (FCT), within the context of the AAL4ALL (COMPETE 13852) and FCOMP-01-FEDER-0124-022674 projects

Localization System Supporting People with Cognitive Impairment and Their Caregivers

Localization systems are an important componentof Ambient and Assisted Living platforms supporting personswith cognitive impairments. The paper presents a positioningsystem being a part of the platform developed within the IONISEuropean project. The system’s main function is providing theplatform with data on user mobility and localization, whichwould be used to analyze his/her behavior and detect dementiawandering symptoms. An additional function of the system islocalization of items, which are frequently misplaced by dementiasufferers.The paper includes a brief description of system’s architecture,design of anchor nodes and tags and exchange of data betweendevices. both localization algorithms for user and item positioningare also presented. Exemplary results illustrating the system’scapabilities are also included

Behavioural modelling for ambient assisted living

Tese de doutoramento - MAP-i (University of Minho, Aveiro, and Porto)A mudança incomum na rotina diária ao nível da mobilidade de um idoso em sua casa, pode ser um sinal ou sintoma precoce para a possibilidade de vir a desenvolver um problema de saúde. O recurso a diferentes sensores pode ser um meio para complementar os sistemas de cuidados de saúde tradicionais, de forma a obter uma visão mais detalhada da mobilidade diária do individuo em sua casa, enquanto realiza as suas tarefas diárias. Acreditamos, que os dados recolhidos a partir de sensores de baixo custo, como sensores de presença e ocupação, podem ser utilizados para fornecer evidências sobre os hábitos diários de mobilidade dos idosos que vivem sozinhos em casa e detetar desta forma mudanças nas suas rotinas. Neste trabalho, validamos esta hipótese, desenvolvendo um sistema que aprende automaticamente as transições diárias entre divisões da habitação e hábitos de estadia em cada uma dessas divisões em cada momento do dia e consequentemente gera alarmes sempre que os desvios são detetados. Apresentamos neste trabalho um algoritmo que processa os fluxos de dados dos diferentes sensores e identifica características que descrevem a rotina diária de mobilidade de um idoso que vive sozinho em casa. Para isso foi definido um conjunto de dimensões baseadas nos dados extraídos dos sensores, como parte do nosso Behaviour Monitoring System (BMS). Fomos capazes de detetar com um atraso mínimo os comportamentos incomuns e ao mesmo tempo, durações de confirmação da deteção elevadas, de tal modo suficientes para um conjunto comum de situações anormais. Apresentamos e avaliamos o BMS com dados sintetizados, produzidos por um gerador de dados desenvolvido para este efeito e projetado para simular diferentes perfis de mobilidade de indivíduos em casa, e também com dados reais obtidos de trabalhos de investigação anteriores. Os resultados indicam que o BMS deteta várias mudanças de mobilidade que podem ser sintomas para problemas de saúde comuns. O sistema proposto é uma abordagem útil para a aprendizagem dos hábitos de mobilidade em ambientes domésticos, com potencial para detetar alterações comportamentais que ocorrem devido a problemas de saúde, e assim encorajar a monitorização dos comportamentos e dos cuidados de saúde dos idosos.Unusual changes in the regular daily mobility routine of an elderly at home can be an indicator or early symptoms for developing a health problem. Sensor technology can be utilised to complement the traditional healthcare systems to gain a more detailed view of the daily mobility of a person at home when performing everyday tasks. We hypothesise that data collected from low-cost sensors such as presence and occupancy sensors can be analysed to provide insights on the daily mobility habits of the elderly living alone at home and to detect routine changes. We validate this hypothesis by designing a system that automatically learns the daily room-to-room transitions and stays habits in each room at each time of the day and generates alarm notifications when deviations are detected. We present an algorithm to process the sensor data streams and compute features that describe the daily mobility routine of an elderly living alone at home. This was done by defining a set of sensor-driven dimensions extracted from the sensor data as part of our Behaviour Monitoring System (BMS). We are able to achieve low detection delay with confirmation time that is high enough to convey the detection of a set of common abnormal situations. We illustrate and evaluate BMS with synthetic data, generated by a developed data generator that was designed to mimic different users’ mobility profiles at home, and also with real-life dataset collected from prior research work. Results indicate BMS detects several mobility changes that can be symptoms of common health problems. The proposed system is a useful approach for learning the mobility habits at home environments, with the potential to detect behaviour changes that occur due to health problems, and therefore, motivating progress toward behaviour monitoring and elder’s care

Hvordan realisere effekter fra velferdsteknologi : erfaringer fra tre caser i norske kommuner

Masteroppgave informasjonssystemer- Universitetet i Agder, 2014Velferdsteknologi har blitt en viktig del for å løse utfordringene i helse- og omsorgssektoren. Dette er teknologi som bidrar til en tryggere og sikrere hverdag for eldre og andre med behov for tilrettelegging, uavhengig av bosted. Det kan være forskjellige teknologier, fra trygghetsalarm som den mest brukte løsningen i dag til moderne smarthusteknologier. Smarthusteknologi innebærer flere ulike velferdsteknologier og sensorer tilknyttet et system. Det er fortsatt mye usikkerhet knyttet til hvilke effekter som oppstår som følge av velferdsteknologi. Derfor er det vanskelig å måle og hente ut effekter, og det er et behov for å forsterke måloppnåelsen i denne type prosjekter. En måte dette kan gjøres på er å ta i bruk gevinstrealisering. Dermed er vår problemstilling: «Hvordan realisere effekter fra velferdsteknologi?» For å svare på denne problemstillingen har vi tatt utgangspunkt i litteraturen på eHelse og velferdsteknologi på den ene siden, og på den andre siden gevinstrealisering og offentlige verdier. Det har vært lite forskning som knytter de to områdene sammen. Denne studien ble gjennomført som en kvalitativ flercasestudie gjennom intervjuer og dokumentanalyse av prosjektdokumentasjon. Intervjuene har vært gjennomført individuelt med oppmøte hos kommunene, og i noe grad over telefon. Totalt har vi foretatt 11 intervjuer fordelt på 3 prosjekter. Denne studien har vist at det er mange potensielle gevinster innenfor velferdsteknologi. De to kommunene som vi har sett på har tilpasset metoder for å styre denne type prosjekter. Metodene inneholder blant annet elementer for å identifisere behov og sette mål for å oppnå resultater. Undersøkelsene vi har gjort, belyser hvor viktig det er å dokumentere effektene som oppstår og ha en oppfølgingsplan. Å ta i bruk en metode for å kartlegge gevinstene er viktig både før, under og etter prosjektslutt. Bruk av slike metoder gir en pekepinn på hvilke effekter som oppstår og hvor man kan forvente å oppnå dem. Erfaringer fra prosjektene viser at det kan være svært motiverende for de ansatte å ta i bruk gevinstrealiseringsaktiviteter. Innspill fra de ansatte bidrar til viktig informasjon om behovet. Fordi de er eksperter på brukernes behov, og kjenner pasientene best. Dermed kan de sammen med ledelse og leverandør bidra til innovasjon i sektoren ved å ta i bruk enkle gevinstrealiseringsaktiviteter, som gevinstplaner. Plan over gevinstene er derfor en essensiell del av prosjektene. Hver enkelt gevinst bør knyttes opp til ansvar for måling og tiltak for oppfølging. Sammen med en risikovurdering av hver gevinst. Dette er noen av kriteriene for å lykkes med gevinstrealisering i velferdsteknologiprosjekter. Vi har sett at gevinstrealisering fungerer i velferdsteknologiprosjekter, men at det finnes utfordringer på dette området. Undersøkelsen bidrar med empiriske erfaringsdata som det finnes lite av både i forhold til effekter fra velferdsteknologi, og bruk av gevinstrealiseringsmetoder. Erfaringene viser hvordan de ansatte opplever vi gevinstrealisering, som del av sine arbeidsoppgaver i velferdsteknologiprosjekter. Vi bidrar til litteraturen med praktiske funn på hvordan det kan gjøres, hvilke effekter som kan forventes, hva som kan forbedres og forslag til fremtidig forskning