Vi presenterar ett exempel på diskret, kontinuerlig övervakning i hemmet i syfte att bedöma tidiga hälsoförändringar. Sensorer inbäddade i miljön fångar beteende och aktivitetsmönster. Förändringar i mönster upptäcks som potentiella tecken på att hälsan förändras. Vi presenterar först resultaten av en förstudie som undersöker 22 funktioner som utvunnits ur sensordata i hemmet. En 1-D larmalgoritm implementerades sedan för att generera hälsovarningar till kliniker i en senior bostadsanläggning. Kliniker analyserar varje varning och ger en bedömning av den kliniska relevansen. Dessa betyg används sedan som grund för att träna och testa klassificeringar. Här presenterar vi metoden för fyra klassificeringsmetoder som sammanställer multisensordata. Resultaten visas med hjälp av inbäddade sensordata och hälsovarningsbetyg som samlats in på 21 seniorer över nio månader. De bästa resultaten visar liknande prestanda för två tekniker, där den ena metoden endast använder domänkunskap och den andra använder övervakad inlärning för utbildning. Slutligen föreslår vi en modell för detektering av hälsoförändringar baserad på dessa resultat och klinisk expertis. Systemet med interna sensorer och algoritmer för automatiserade hälsovarningar ger en metod för att upptäcka hälsoproblem mycket tidigt så att tidig behandling är möjlig. Denna metod för passiv hemmaanalys lindrar problem med efterlevnad. INDEX TERMS Behavioral bio-markörer, äldrevård övervakning, hälsovarningar, hemmaanalys.
Skubic m.fl. REF presenterade det preliminära arbetet med automatiserade hälsovarningar med hjälp av diskreta sensorer i hemmet.
Automated Health Alerts Using In-Home Sensor Data for Embedded Health Assessment