Abstract-Enligt Världshälsoorganisationen, ökar andelen människor som är 60 år eller äldre snabbare än någon annan åldersgrupp i nästan varje land, och denna trend kommer inte att förändras inom en snar framtid. Eftersom äldre personer löper stor risk att drabbas av icke smittsamma sjukdomar som kräver långtidsvård, kommer denna trend att utmana hela hälso- och sjukvårdssystemets hållbarhet. Genomträngande databehandling kan ge innovativa metoder och verktyg för tidig upptäckt av hälsoproblem. I denna uppsats föreslår vi en ny metod som bygger på medicinska modeller, som tillhandahålls av kognitiva neurovetenskap forskare, beskriver onormala aktivitetsrutiner som kan indikera uppkomsten av tidiga symtom på mild kognitiv försämring. En icke-inträngande sensorbaserad infrastruktur förvärvar lågnivådata om samspelet mellan individen och hushållsapparater och möbler samt data från miljösensorer. Baserat på dessa data, en ny hybrid statistisk-symbolisk teknik används för att upptäcka först de aktiviteter som utförs och sedan onormala aspekter vid utförandet av dessa aktiviteter, som kommuniceras till det medicinska centrumet. Annorlunda från relaterade arbeten, vår metod kan upptäcka onormala beteenden på en finkornig nivå, vilket ger ett viktigt verktyg för att stödja den medicinska diagnosen. För att utvärdera vår metod har vi utvecklat en prototyp av systemet och förvärvat en stor datauppsättning av onormala beteenden som utförs i ett instrumenterat smart hem. Experimentella resultat visar att vår teknik har en hög precision samtidigt som den genererar ett litet antal falska positiva.
FABER REF är ett genomträngande system som är utformat för att upptäcka onormala beteenden för medicinska tillämpningar.
Fine-grained recognition of abnormal behaviors for early detection of mild cognitive impairment
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}