Dyskretne czujniki i wszechobecna technologia obliczeniowa włączona do codziennego życia domowego osób starszych umożliwia rejestrowanie znaczących zmian w zdrowiu i aktywności w sposób ciągły przez miesiące lub lata, dostarczając ekologicznie ważnych, wysokiej częstotliwości, wielodomenowych danych do badań lub zastosowań klinicznych.
Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.
Artykuł metodologiczny
Metodologia tworzenia ogólnowspólnotowego laboratorium życiowego w celu pozyskiwania dyskretnych i ciągłych danych dotyczących zdalnej aktywności i zdrowia
W tym artykule
Podsumowanie
Streszczenie
Kompleksowy zestaw technologii został stworzony do dyskretnego i ciągłego monitorowania zmian zdrowotnych i aktywności zachodzących w codziennym życiu osób starszych przez dłuższy okres czasu. Technologia jest agregowana w system, który łączy w sobie zasady minimalnej natrętności, jednocześnie generując bezpieczne, chronione prywatnością, ciągłe obiektywne dane w świecie rzeczywistym (domowym) przez miesiące lub lata. System obejmuje pasywne czujniki obecności na podczerwień umieszczone w całym domu, czujniki kontaktowe zainstalowane na drzwiach zewnętrznych, podłączone urządzenia do monitorowania fizjologicznego (takie jak wagi), pudełka na leki i aktygrafy do noszenia. Czujniki jazdy są również instalowane w samochodach uczestników, a korzystanie z komputera (komputera, tabletu lub smartfona) jest śledzone. Dane są opisywane za pomocą częstych opcji samooceny online, które dostarczają istotnych informacji w odniesieniu do danych, które są trudne do wywnioskowania za pomocą czujników, takich jak stany wewnętrzne (np. ból, nastrój, samotność), a także dane odnoszące się do interpretacji wzorców aktywności (np. goście, przestawiane meble). Na podstawie uzyskanych danych opracowano algorytmy w celu zidentyfikowania domen funkcjonalnych kluczowych dla monitorowania zdrowia lub aktywności choroby, w tym mobilności (np. przejścia w pomieszczeniu, kroki, prędkość chodu), funkcji fizjologicznych (np. waga, wskaźnik masy ciała, puls), zachowań związanych ze snem (np. czas snu, wizyty w toalecie w nocy), przestrzegania zaleceń lekarskich (np. pominięte dawki), zaangażowania społecznego (np., czas spędzony poza domem, czas spędzony razem przez pary) oraz funkcje poznawcze (np. czas spędzony przy komputerze, ruchy myszy, charakterystyka wypełniania formularzy online, zdolność prowadzenia pojazdów). Wykrywanie zmian w tych funkcjach stanowi czuły marker do zastosowania w nadzorze zdrowotnym ostrych chorób (np. epidemii wirusowych) do wczesnego wykrywania zespołów otępienia prodromalnego. System jest szczególnie przydatny do monitorowania skuteczności interwencji klinicznych w badaniach historii naturalnej zespołów geriatrycznych oraz w badaniach klinicznych.
Wprowadzenie
Przeważające badania kliniczne są najeżone ograniczeniami w wiarygodności i ważności zebranych danych z powodu nieodłącznych niedociągnięć metodologii oceny. Wywiady są ograniczone czasem, w którym lekarz i pacjent mogą koordynować harmonogramy. Czas przeznaczony na badania jest ograniczony tym, o co wolontariusz może zostać poproszony podczas jednej sesji. Te krótkie, szeroko rozłożone w czasie sesje - nawet jeśli są uzupełnione okazjonalnymi rozmowami telefonicznymi lub zapytaniami internetowymi - poważnie ograniczają potencjał wykrycia znaczących zmian w funkcjonowaniu lub samopoczuciu w czasie. Obecne sesje testowe składają się w dużej mierze z próśb o informacje, które mogą być trudne do zapamiętania i zweryfikowania (np. "czy pamiętasz o zażyciu leków?") lub wykonywania sztucznych zadań (np. "wstań i usiądź tak szybko, jak możesz"; "zapamiętaj te dziesięć słów"). Oceny są często zaprojektowane tak, aby ograniczyć zmienność między testami, podczas gdy w rzeczywistości sama zmienność wydajności może być kluczową cechą diagnostyczną. Co więcej, te krótkie biopsje czasu są przeprowadzane w sztucznych warunkach, a nie w normalnym toku codziennego życia. W związku z tym mają one ograniczoną wartość ekologiczną. Wreszcie, obecny paradygmat z natury nie może zapewnić bezpośredniego powiązania współzależnych kluczowych wydarzeń lub wyników (np. snu, socjalizacji, aktywności fizycznej), ponieważ dane nie są oznaczone w czasie innym niż przypomniane.
Podejście do przezwyciężenia tych niedociągnięć polega na rozwoju systemów, które mogą być wbudowane w dom lub społeczność, które wykorzystują postęp w wszechobecnej technologii obliczeniowej i detekcyjnej, komunikacji bezprzewodowej i wielodomenowej analizie danych o wysokiej częstotliwości. Technologia i doświadczenie w tej dziedzinie stale się rozwijają i opracowano wiele systemów, ale są one ograniczone pod względem wdrożenia, funkcji lub długotrwałego doświadczenia1,2,3,4. W tym manuskrypcie opisujemy protokół opracowany jako sposób na zapewnienie w czasie rzeczywistym, ciągłej i podłużnej oceny danych istotnych dla zdrowia w domu w celu poprawy ograniczeń obecnego paradygmatu oceny stanu zdrowia. Centrum Starzenia się i Starzenia się w Oregonie Firma Technology (ORCATECH) opracowała domowy system oparty na wszechobecnej technologii obliczeniowej i czujnikowej, aby zapewnić ciągłą ocenę aktywności i zachowań związanych ze zdrowiem w czasie rzeczywistym. Przeniesienie oceny do domu, aby umożliwić w dużej mierze dyskretne i ciągłe monitorowanie aktywności w świecie rzeczywistym, znacznie przezwycięża obecne ograniczenia. Po pierwsze, ponieważ system rdzeniowy jest osadzony w przestrzeni życiowej uczestników jako część ich środowiska otoczenia, jest on z natury wygodny. Oceny wymagające dyskretnych odpowiedzi mogą być zbierane wtedy, gdy dana osoba czuje się najbardziej swobodnie, a w przypadku pasywnych metod zbierania, tak często, jak jest to konieczne, bez obciążania uczestnika. Po drugie, przebywanie w normalnej przestrzeni życiowej danej osoby daje możliwość zbierania danych, które są natychmiast istotne z ekologicznego punktu widzenia, nie tylko testowania wymyślonych miar funkcji, ale codziennego poznania. Na przykład potencjalna niewydolność pamięci, powszechna dolegliwość trudna do naturalistycznego zbadania w klinice, może być oceniana w domu poprzez automatyczne codzienne śledzenie zachowań związanych z przyjmowaniem leków, wykorzystując w ten sposób zarówno codzienne poznanie, jak i kluczowy wskaźnik wydajności, o którym wiadomo, że jest wrażliwy na zmiany poznawcze. Po trzecie, ponieważ dane są cyfrowe i oznaczone czasem, pomiar wielu powiązanych ze sobą miar wyrównanych w czasie jest ułatwiony. Na przykład czas spędzony przez telefon i czas spędzony poza domem (miary zaangażowania społecznego lub wycofania), korzystanie z komputera (pomiar inicjacji, aktywności psychomotorycznej i funkcji poznawczych) oraz inne wskaźniki, które, jak wykazano, zmieniają się wraz ze spadkiem funkcjonalności (zachowanie podczas snu, waga, prędkość chodzenia) mogą zwiększyć czułość sieci czujników, aby rozróżnić subtelne zmiany, które w innym przypadku mogłyby nie być widoczne. Co ważne, wpływ wydarzeń zdrowotnych i życiowych na funkcje poznawcze i funkcjonalne (np. tygodniowe raporty o bólu, zmianie leków, obniżonym nastroju) można również powiązać z tym strumieniem danych w momencie ich wystąpienia. Wreszcie, konwencjonalne testy i zapytania mogą być prezentowane za pośrednictwem komputera lub powiązanych interfejsów (np. tabletu, smartfona), co zapewnia niezrównane możliwości jednoczesnego porównywania wyników starszych testów z nowatorskimi cyfrowymi pomiarami pochodzącymi z tych samych testów, takimi jak czasy odpowiedzi lub pauzy, krzywe uczenia się i zmienność wewnątrz testu. To nowe podejście przekształca zatem obecną ocenę w bardziej wygodną, dyskretną, ciągłą, wielodomenową i naturalistyczną. Ostatecznie, podstawowa platforma technologii i metodologii oceny opartej na czujnikach w domu zapewnia system, który można dostroić i skalować, aby odpowiedzieć na szeroki zakres konkretnych pytań badawczych związanych ze zdrowiem i dobrym samopoczuciem, z zauważalną przewagą nad obecnie akceptowaną praktyką rzadkich ocen klinicznych lub telefonicznych.
Poniższy protokół opisuje proces wdrażania tej platformy do dyskretnego zbierania danych behawioralnych i zdrowotnych w domu. Opracowując tę platformę, kluczowym celem było zapewnienie podstawowego zestawu funkcji oceny, które mogą dostarczyć danych niezbędnych do wnioskowania zarówno o ogólnych domenach zdrowia i dobrego samopoczucia (fizycznych, poznawczych, społecznych, emotywnych), jak i bardziej szczegółowych zachowań (np. przyjmowanie leków, chodzenie, czynności związane ze snem, aktywność fizjologiczna). Rozwój platformy opierał się na kilku zasadach, w tym stosowaniu najbardziej pasywnych, dyskretnych podejść do wykrywania, minimalizowaniu bezpośredniego zaangażowania użytkownika w technologię, byciu "niezależnym" od technologii (tj. stosowaniu najlepszych urządzeń lub rozwiązań technicznych, a nie wymaganiu określonego podejścia lub produktu), trwałości (do długoterminowej oceny) i skalowalności oraz minimalizacji praktycznej konserwacji.
Opisywana platforma ewoluowała w ciągu ostatnich dwunastu lat, co ważne, dzięki informacjom wielu użytkowników końcowych, od "cyfrowo naiwnych" do wczesnych użytkowników. Okresowe ankiety i grupy fokusowe były kluczem do poinformowania o tym rozwoju5,6,7. Setki ochotników pozwoliły na ciągłe wdrażanie systemów w ich domach przez okres do jedenastu lat, wprowadzając iteracyjne modyfikacje w oparciu o postęp technologiczny, nowe zdolności funkcjonalne wymagane przez społeczność badawczą oraz kluczowy stały wkład osób mieszkających w domach, w których technologia została wdrożona. Kolektywnie, ci ochotnicy stworzyli "żywe" laboratorium w społeczności, które nazywamy "Laboratorium Życia", w którym ich domy i ciągłe dane zbierane przez cały dzień zapewniają unikalny poziom szczegółów na temat zdrowia, aktywności i przebiegu życia.
Podstawowa platforma technologii wykrywania stanowi szkielet całego systemu do ciągłego przechwytywania danych z domu. Elementy tej platformy są opisane poniżej. Podstawowa platforma jest modyfikowana (elementy mogą być dodawane lub usuwane) w oparciu o informacje uzyskane w procesie zbierania postaw użytkowników oraz przekonań i mierników wyników będących przedmiotem zainteresowania dla badania z wykorzystaniem platformy badawczej. Ponieważ protokoły transmisji danych są ustandaryzowane, system został zaprojektowany tak, aby umożliwić włączenie do sieci dowolnego urządzenia, które jest zgodne z tymi protokołami.
Podstawowa platforma opisana tutaj opiera się na przypadku użycia ochotników w Life Laboratory (LL), którzy wyrażają zgodę na wdrożenie platformy w swoich domach w celu zbierania danych o naturalnej aktywności i zachowaniu podczas ich normalnych czynności życiowych przez wiele lat (najdłuższe obecne ciągłe wdrożenie = 11 lat).
Komputer centralny i połączenie Ethernet/WiFi umożliwiają zbieranie danych z urządzeń systemowych i transmisję z powrotem do bezpiecznych serwerów w ORCATECH bez ingerencji uczestnika. Komputer koncentratora jest konfigurowany pod kątem konkretnego uczestnika i konfiguracji domowej po instalacji systemu za pomocą laptopa lub tabletu i panelu sterowania, który łączy się ze scentralizowanym cyfrowym systemem zarządzania uczestnikami. Dodatkowe urządzenia do zbierania danych (takie jak czujniki, MedTracker i waga) można skonfigurować, komunikując się z komputerem huba w ten sam sposób.
Konsola ORCATECH i System Zdalnego Zarządzania Technologią to niestandardowa technologia cyfrowa i system zarządzania danymi o nazwie "Konsola", który umożliwia uczestnikom konfigurację technologii domowej i konfigurację systemu, a także bieżące zdalne zarządzanie technologią domów, w tym bezpieczne zbieranie danych i monitorowanie. Ponadto, aby ułatwić wdrożenie systemu w społeczności, w której każdy dom może mieć unikalny układ, narzędzie do tworzenia wykresów oparte na interfejsie tabletu jest używane do automatycznego rejestrowania, gdzie znajdują się różne czujniki i ich prawidłowe fizyczne sąsiedztwo z innymi czujnikami (ilustracja 2). Jest to ważne w celach informacyjnych podczas zdalnego monitorowania systemu na poziomie domu.
Pasywne czujniki ruchu na podczerwień (PIR) są cyfrowo przypisywane do danego domu podczas instalacji systemu, komunikując się z komputerem huba za pomocą bezprzewodowego klucza USB. W każdym pomieszczeniu umieszcza się jeden czujnik, który wykrywa ruch w pomieszczeniu i uczestnik przechodzi z pokoju do pokoju. Prosta "linia czujników" składająca się z czterech czujników jest umieszczana na suficie korytarza lub innego obszaru, w którym uczestnik chodzi regularnie w stałym tempie. Ta linia czujników pozwala na dyskretne zbieranie prędkości chodzenia wiele razy dziennie. Z tych czujników aktywności można uzyskać inne wskaźniki, takie jak czas przebywania lub liczba przejść w pomieszczeniu. Czujniki styku z drzwiami są umieszczone w całym domu przy wszystkich drzwiach zewnętrznych, aby wykrywać uczestników wchodzących i wychodzących z domu, oraz na lodówce, aby określić ogólną częstotliwość dostępu do żywności.
Tygodniowe raporty o zdrowiu i aktywności on-line są wymagane, aby uzyskać optymalny sens danych z pasywnego systemu urządzeń zbierających. Dane te mają kluczowe znaczenie dla analizy raportów uczestników o zdarzeniach w domu w odniesieniu do danych zebranych przez czujnik. Cotygodniową ankietę samoopisową online można wypełnić na dowolnym urządzeniu komputerowym (np. laptopie, tablecie, smartfonie) z połączeniem internetowym, aby zapytać uczestników o wycieczki poza domem, gości w domu, zmiany zdrowotne, zmiany przestrzeni w domu, samotność, depresję i poziom bólu. Cotygodniowe gromadzenie danych opiera się na stosunkowo krótkim oknie pamięci, co zapewnia znacznie wyższą rozdzielczość danych i prawdopodobieństwo dokładności niż na przykład coroczne lub półroczne kontrole. Co więcej, ten proces samoopisu pozwala również badaczom na zbadanie pasywnych wskaźników potencjalnego upośledzenia funkcji poznawczych, takich jak zmienność czasu potrzebnego do wypełnienia ankiety, różnice w liczbie kliknięć, zwiększone trudności z raportowaniem dokładnych dat lub markery upośledzenia w odpowiedziach tekstowych. W ramach podstawowej platformy instalujemy siedmiodniową elektroniczną skrzynkę na pigułki, która rejestruje, czy komora na wyznaczony dzień została otwarta i o której godzinie (godzinach) była otwierana każdego dnia. Dostarcza to informacji na temat przestrzegania zaleceń lekarskich, a także potencjalnego wskaźnika pogorszenia funkcji poznawczych w przypadku zmniejszenia regularności przyjmowania leków.
W łazience zainstalowano bezprzewodową cyfrową wagę bioimpedencji, która również zbiera puls, wskaźniki składu ciała, prędkość fali tętna, temperaturę otoczenia i poziom dwutlenku węgla w otoczeniu, dostarczając danych o codziennej wadze uczestników. Dane te można następnie skorelować z innymi zgłaszanymi zdarzeniami (np. stanem zdrowia, przyjmowanymi lekami), a także z innymi pasywnymi wskaźnikami zachowania, takimi jak przestrzeganie protokołu i częstotliwość stosowania w czasie.
W przypadkach, gdy nasi uczestnicy prowadzą samochód, instalujemy czujnik jazdy w ich pojazdach. Czujnik ten dostarcza informacji o nawykach jazdy, takich jak częstotliwość, czas, czas trwania i dystans podróży, a także częstotliwość gwałtownych hamowań lub gwałtownych przyspieszeń.
Urządzenie noszone na nadgarstku zbiera dane o aktywności fizycznej zarówno w domu, jak i poza nim. Kilka marek i modeli urządzeń do noszenia było używanych w domach Life Laboratory.
W zależności od projektu, badacz korzystający z platformy ORCATECH może zdecydować się na uzupełnienie podstawowego zestawu czujników o dodatkowe komponenty do zbierania danych. Przykłady testowane w przeszłości obejmują czujnik telefonu do monitorowania socjalizacji poprzez aktywność telefonu stacjonarnego, opracowanie i wdrożenie cyfrowej tablicy równowagi do testowania równowagi, tablet z okresowymi zadaniami poznawczymi, które uczestnik może wykonać we własnym domu, oraz zautomatyzowany system SMS-ów do oceny skuteczności przypomnień o lekach przez telefon.
Aby poradzić sobie z różnorodnymi danymi generowanymi przez ORCATECH Life Lab, do zbierania, opisywania, utrzymywania i analizowania obszernych danych dotyczących aktywności i zdrowia, używany jest dostosowany system informacji i danych. ORCATECH opracował niestandardowy system do zarządzania uczestnikami, samodzielnego gromadzenia i przetwarzania danych oraz ciągłego gromadzenia danych ze wszystkich urządzeń i czujników systemu. System opiera się na rozproszonym klastrze serwerów Cassandra NoSQL do przechowywania danych z czujników oraz architekturze lambda przy użyciu Kafka i Spark, co pozwala naszym możliwościom przetwarzania danych zbliżyć się do przetwarzania w czasie rzeczywistym. Za pomocą REST API dane są przesyłane do standardowych platform analizy danych i programów statystycznych do analizy danych.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Protokół
Wszyscy uczestnicy wyrazili pisemną świadomą zgodę. Uczestnicy Life Laboratory proszeni są o to, aby przeżyli swoje życie tak, jak normalnie, aby umożliwić im długotrwałe badanie obserwacyjne ich aktywności i wzorców życiowych przez resztę życia. Mogą wycofać się w dowolnym momencie, jeśli sobie tego życzą. Protokół badania został zatwierdzony przez Oregon Health & Instytucjonalna Komisja Rewizyjna Uniwersytetu Naukowego (OHSU) (Life Laboratory, OHSU IRB #2765).
1. Przygotowanie
- Przed wdrożeniem dodaj cały ekwipunek do systemu ekwipunku konsoli w trybie online. Przypisz nazwę do każdego urządzenia lub czujnika wraz z jego numerem seryjnym i adresem MAC, co pozwoli na przechowywanie go w systemie inwentaryzacji konsoli.
- Umieść znacznik z kodem QR na każdym elemencie wyposażenia, umożliwiając określone przypisanie lokalizacji domowej dla czujników i urządzeń po wdrożeniu w domu.
- Przed wdrożeniem wszystkie czujniki i urządzenia, które mają zostać zainstalowane, zostaną przypisane do domu poprzez zeskanowanie kodu QR na czujniku lub urządzeniu. Spowoduje to wyświetlenie strony internetowej, która umożliwia przypisanie czujnika lub urządzenia do tego konkretnego domu.
- Zainstaluj komputer koncentratora za pomocą karty SD, która zawiera narzędzie do zarządzania konfiguracją koncentratora.
- Spakuj wszystkie obecnie zinwentaryzowane czujniki i sprzęt, komputer koncentratora z zainstalowaną kartą SD do zestawu instalacyjnego (pudełka) do wdrożenia w domu.
- Sprawdź, czy w domu uczestnika znajduje się dostawca usług internetowych.
2. Wdrożenie domowe
- Skonfiguruj komputer koncentratora, wkładając bezprzewodowy klucz sprzętowy i główny klucz sprzętowy koordynujący ZigBee do komputera koncentratora. Podłącz Ethernet do komputera koncentratora. Na koniec podłącz przewód zasilający komputera koncentratora do gniazdka elektrycznego w centralnie umieszczonym pomieszczeniu i podłącz Ethernet do domowego połączenia internetowego.
Uwaga: Narzędzie do zarządzania konfiguracją upewni się, że korzysta z najnowszej wersji oprogramowania. - Podłącz urządzenie z dostępem do Internetu (laptop, tablet, telefon komórkowy) do sieci bezprzewodowej komputera koncentratora, aby uzyskać dostęp do lokalnej centrali webstrona. Na stronie internetowej panelu sterowania pojawi się stan komputera koncentratora, a także wszystkich czujników zainstalowanych w domu (Rysunek 3).
- Uruchom narzędzie do konfiguracji oprogramowania, upewniając się, że zainstalowano odpowiednie oprogramowanie. W tym celu należy przejść do panelu sterowania i uruchomić polecenie Aktualizuj.
- Przejdź do panelu sterowania, aby sprawdzić, czy komputer koncentratora komunikuje się z głównymi serwerami. Upewnij się, że usługi, które umożliwiają zbieranie danych z każdego zainstalowanego urządzenia i czujnika, są uruchomione.
- Dodaj czujniki do domu, zaczynając od czujników ruchu. Zacznij od otwarcia strony internetowej dotyczącej umieszczania czujników z panelu sterowania.
UWAGA: Jeśli dom wymaga więcej niż 16 czujników ruchu, podłącz klucz sprzętowy routera do komputera koncentratora i dodaj go do sieci domowej lub osobistej, zwanej również "PAN". Po dodaniu kluczy rozszerzających (w razie potrzeby) do PAN wyjmij je z komputera koncentratora i podłącz do gniazdek rozmieszczonych w całym domu, Tworzenie sieci wokół domu, która będzie wysyłać dane z czujnika ruchu do komputera koncentratora. - Na stronie internetowej poświęconej rozmieszczeniu czujników utwórz wirtualny plan domu, w tym wszystkie pomieszczenia i drzwi wyjściowe. Upewnij się, że wybrałeś Linię czujnika jako jeden z obszarów, które są dodawane do rzutu piętra. Dodaj wirtualne reprezentacje czujników do planu piętra. Na koniec połącz wirtualne reprezentacje obszarów domowych ze sobą - w sposób, który odzwierciedla fizyczny układ domu - oraz z wirtualnymi reprezentacjami czujników.
- Dodaj każdy kolejny czujnik do PAN - znanego jako sieć osobista - za pomocą narzędzia do umieszczania czujnika i fizycznie naciskając przycisk w pobliżu baterii czujnika. Następnie zacznij podłączać każdy czujnik do pomieszczenia lub obszaru w domu, który jest reprezentowany na wirtualnym planie piętra.
- Kontynuuj mocowanie czujników fizycznych do ścian domu. Umieść każdy czujnik ścienny na wysokości głowy w każdym pomieszczeniu (kuchnia, sypialnie, łazienki, salony), upewniając się, że czujnik rejestruje tylko aktywność w tym pomieszczeniu i nie odbiera aktywności z innego obszaru (na przykład unikaj sytuacji, w której czujnik podnosi osobę idącą korytarzem w pomieszczeniu obok korytarza).
UWAGA: Narzędzie do umieszczania czujników umożliwia identyfikowanie i tworzenie ścieżek między pomieszczeniami. - Zainstaluj rząd czterech czujników o ograniczonym polu (sufitowym) w prostym chodniku (korytarze lub inne obszary, w których uczestnicy muszą przejść obok każdego z czterech czujników bez zmiany tempa) na suficie, aby uchwycić prędkość chodzenia.
- Umieść te czujniki prędkości chodzenia w odległości 61 cm (2 stopy) od siebie.
- Zapisz dokładną odległość między czujnikami pola o ograniczonym dostępie na stronie internetowej dotyczącej umieszczania czujników.
- Zainstaluj czujniki drzwi na każdych drzwiach wyjściowych, ponownie korzystając z planu piętra na stronie internetowej rozmieszczenia czujników, aby wskazać ich fizyczną lokalizację.
- Dodaj bunkier do PAN, potwierdzając, że urządzenie zostało przypisane do inwentarza domowego. Następnie aktywuj urządzenie, otwierając jedną z jego pokryw. Ponieważ bunkier komunikuje się z komputerem koncentratora, upewnij się, że znajduje się wystarczająco blisko komputera koncentratora, aby można było wykryć jego sygnał.
Uwaga: Bunkier jest często przechowywany w kuchni lub łazience w zależności od preferencji uczestnika. - Aby skonfigurować wagę, przejdź do strony wagi, która znajduje się na karcie Urządzenia w panelu sterowania.
- Na wadze naciśnij boczny przycisk zasilania przez 10 sekund. Na wadze powinien pojawić się komunikat potwierdzający.
- Gdy waga pojawi się na liście urządzeń, kliknij przycisk Ustawienia po prawej stronie panelu sterowania, aby rozpocząć proces konfiguracji.
- Wprowadź wzrost i wagę uczestnika po wyświetleniu monitu w panelu sterowania.
- Jeśli uczestnik nie ma rozrusznika serca, przełącz przycisk Rozrusznik serca na panelu sterowania, informując wagę, że może zbierać dane dotyczące bioimpedencji.
- Umieść wagę w miejscu, które ma płaską, solidną powierzchnię, łatwo dostępną dla uczestnika (zazwyczaj w łazience).
- Poproś uczestnika, aby się zważył, upewniając się, że waga rejestruje jego początkową wagę, która jest wprowadzana do panelu sterowania.
- Skonfiguruj urządzenie noszone na nadgarstku, otwierając stronę konfiguracji ubieralnego panelu sterowania i dziesięciokrotnie naciskając przycisk resetowania znajdujący się z tyłu urządzenia.
- Gdy urządzenie pojawi się na liście urządzeń w panelu sterowania, kliknij przycisk Konfiguracja po prawej stronie panelu sterowania, aby rozpocząć proces instalacji.
- Po skonfigurowaniu konta skalibruj czas za pomocą narzędzia kółka na stronie konfiguracji.
- Zakończ konfigurację, synchronizując urządzenie do noszenia z komputerem koncentratora. Kliknij przycisk Synchronizuj w panelu sterowania, aby potwierdzić, że urządzenie łączy się prawidłowo, a czas jest ustawiony na ten sam czas, co komputer koncentratora.
- Wskaż w konsoli, na którym nadgarstku uczestnik ma nosić urządzenie do noszenia.
UWAGA: Różne urządzenia mogą wymagać różnych procedur w zależności od producenta. Można również wdrożyć i zintegrować ze strumieniem danych dodatkowe czujniki i urządzenia, takie jak oprogramowanie komputerowe i czujniki jazdy. Procedury ich dodawania są podane poniżej.
- Zainstaluj komercyjne oprogramowanie monitorujące korzystanie z komputera na komputerze uczestnika i zapisz jego adres e-mail. Te adresy e-mail są używane do wysyłania i odbierania cotygodniowych ankiet online dotyczących zdrowia i aktywności.
- Sprawdź, czy komputerowy system operacyjny uczestnika jest kompatybilny z komercyjnym oprogramowaniem do monitorowania korzystania z komputera.
- Zainstaluj oprogramowanie na komputerze uczestnika za pomocą programu instalacyjnego umieszczonego na dysku flash USB.
- Sprawdź, czy oprogramowanie działa na komputerze, otwierając Menedżera zadań i sprawdzając, czy oprogramowanie znajduje się na liście aplikacji.
- W systemie inwentaryzacji konsoli skojarz program z profilem uczestnika.
UWAGA: Zapoznaj się z tabelą materiałów, aby zapoznać się z konkretnym używanym oprogramowaniem do użytku z komputera (inne dostępne na rynku oprogramowanie monitorujące można zastąpić).
- Konfiguracja czujnika jazdy dla uczestników
- Sprawdź, czy samochód uczestnika został wyprodukowany po 1996 roku i czy samochód jest obsługiwany przez oprogramowanie czujnika jazdy.
- Zainstaluj aplikację urządzenia do monitorowania jazdy na urządzeniu mobilnym i użyj aplikacji, aby skonfigurować adapter.
- Gdy samochód jest wyłączony, podłącz zasilacz do portu diagnostyki pokładowej (ODB) samochodu.
- Poczekaj, aż aplikacja rozpozna adapter i połączy się z nim. Powinno to zająć 2 - 4 minuty.
- Włóż kluczyk samochodowy do stacyjki. (Jeśli samochód jest wyposażony w zapłon bezkluczykowy, naciśnij przycisk uruchamiania samochodu). Przekręć kluczyk do pozycji, w której włącza zasilanie elektryczne bez uruchamiania silnika.
- Poczekaj, aż aplikacja zakończy konfigurowanie adaptera.
- W systemie inwentaryzacji konsoli dodaj informacje o koncie uczestnika z aplikacji, aby umożliwić przesyłanie danych adaptera do serwerów ORCATECH za pomocą interfejsu programowania aplikacji (API) oprogramowania komercyjnego.
UWAGA: Zapoznaj się z tabelą materiałów, aby zapoznać się z konkretnym używanym urządzeniem do monitorowania jazdy.
3. Potwierdzenie systemu
- Gdy wszystkie urządzenia znajdą się w swoich końcowych miejscach w domu, potwierdź, że komputer koncentratora działa poprawnie, przechodząc do panelu sterowania. Sprawdź, czy komputer koncentratora może komunikować się z głównymi serwerami w celu przesyłania danych i czy są uruchomione usługi zbierające dane dla każdego typu urządzenia.
- Sprawdź, czy dane są przesyłane strumieniowo z każdego urządzenia, przechodząc do strony zbierania danych w panelu sterowania.
- Podejdź do czujników ruchu zainstalowanych w każdym pomieszczeniu w domu, aby upewnić się, że każdy czujnik zbiera dane o ostatnich ruchach. Sprawdź czujniki ruchu, przeglądając na żywo wykres danych czujnika ruchu aktywowanego podczas przechodzenia przez dom.
- Sprawdź bunkier, otwierając i zamykając kilka razy każde z drzwi przedziału bunkra. Przejrzyj stronę zbierania danych w panelu sterowania, aby sprawdzić, czy ta ostatnia aktywność została zmierzona i zebrana.
- Sprawdź wagę, ważąc siebie lub uczestnika. Upewnij się, że te dane są prawidłowo zsynchronizowane i przesłane, przechodząc do kolumny Zsynchronizowane na stronie Urządzenia wagi w panelu sterowania.
- Sprawdź, czy urządzenie ubieralne jest prawidłowo zsynchronizowane i przesyła dane, przechodząc do kolumny Zsynchronizowane na stronie Urządzenia ubieralne w panelu sterowania.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Wyniki
Zestaw technologii ORCATECH umożliwia gromadzenie wyjątkowo bogatego zbioru danych na temat wzorców życia ludzi podczas ich codziennych aktywności. System czujników pozwala na dyskretne i ciągłe monitorowanie ochotników w ich własnych domach. System ten został wykorzystany w dziesiątkach badań z udziałem setek ochotników w ramach analiz kluczowych obszarów zdrowia i funkcjonowania, takich jak prędkość chodu i mobilność, zachowania związane z przyjmowaniem leków, nastrój, czas przebywania ...
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Dyskusja
Opisaliśmy podstawowy system lub platformę umożliwiającą teledetekcję w domu i społeczności oraz ciągłe raportowanie istotnych wskaźników zdrowia i dobrostanu. W tej chwili system jest przeznaczony przede wszystkim do wykorzystania w badaniach.
Tam, gdzie to możliwe, system korzysta z narzędzi i czujników typu open source lub urządzeń korzystających z dostępnych interfejsów API i zestawów narzędzi programistycznych (SDK). System został zaprojektowany tak, aby był "niezależny" od technologii, d...
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Oświadczenia
Autorzy nie mają nic do ujawnienia.
Podziękowania
Opisane tutaj badania były wspierane przez granty z National Institutes of Health, National Institute on Aging (U2CAG054397, P30 AG024978, P30 AG008017, R01 AG042191, R01 AG024059), Intel, Foundation for the National Institutes of Health oraz Robert Wood Johnson Foundation.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Materiały
| Nazwa | Firma | Numer katalogowy | Komentarze |
|---|---|---|---|
| Raspberry Pi 3 Model B | Raspberry Pi Foundation | Raspberry Pi 3 Model B | |
| Czujnik ruchu | NYCE Sensors Inc | NCZ-3041-HA | |
| Czujnik drzwi/okien | NYCE Sensors Inc | NCZ-3011-HA | |
| Czujnik ruchu kurtyny | NYCE Sensors Inc | NCZ-3045-HA | |
| iSort | TimrCap | iSort | |
| Strona główna Rejestrator telefonu USB | Stealth Fiho | Fi3001B | |
| Automatic Pro | Automatyczna | waga cardio ciała AUT-350C | |
| Nokia | WBS04 | ||
| Activite/Steel Monitor aktywności | Nokia | HWA01 STEEL | |
| Alta 2 | Fitbit | FB406 | |
| Charge 2 | Fitbit | FB407 | |
| Flex 2 | Fitbit | FB403 | |
| Zigbee USB | Stick Silicon Labs | ETRX3USB | |
| WorkTime | Nestersoft | WorkTime Corporate |
Bibliografia
- Peetoom, K. K., Lexis, M. A., Joore, M., Dirksen, C. D., De Witte, L. P. Literature review on monitoring technologies and their outcomes in independently living elderly people. Disabil Rehabil Assist Technol. 10 (4), 271-294 (2015).
- Liu, L., Stroulia, E., Nikolaidis, I., Miguel-Cruz, A., Rios Rincon, A. Smart homes and home health monitoring technologies for older adults: A systematic review. Int J Med Inform. 91, 44-59 (2016).
- Kim, K. I., Gollamudi, S. S., Steinhubl, S. Digital technology to enable aging in place. Exp Gerontol. 88, 25-31 (2017).
- Kaye, J. Making pervasive computing technology pervasive for health & wellness in aging. Public Policy & Aging Report. 27 (2), 53-61 (2017).
- Wild, K., Boise, L., Lundell, J., Foucek, A. Unobtrusive in-home monitoring of cognitive and physical health: Reactions and perceptions of older adults. Journal of Applied Gerontology. 27 (2), 181-200 (2008).
- Wild, K., Boise, L. In-Home Monitoring Technologies: Perspectives and Priorities of Older Adults. , (2012).
- Boise, L., et al. Willingness of older adults to share data and privacy concerns after exposure to unobtrusive in-home monitoring. Gerontechnology: international journal on the fundamental aspects of technology to serve the ageing society. 11 (3), 428(2013).
- Hayes, T. L., Hagler, S., Austin, D., Kaye, J., Pavel, M. Engineering in Medicine and Biology Society, 2009. EMBC 2009. Annual International Conference of the IEEE. , 7248-7251 (2009).
- Kaye, J., et al. One walk a year to 1000 within a year: Continuous in-home unobtrusive gait assessment of older adults. Gait & posture. 35 (2), 197-202 (2012).
- Petersen, J., Austin, D., Mattek, N., Kaye, J. Time out-of-home and cognitive, physical, and emotional wellbeing of older adults: A longitudinal mixed effects model. PloS one. 10 (10), 0139643(2015).
- Hayes, T. L., Riley, T., Mattek, N., Pavel, M., Kaye, J. A. Sleep habits in mild cognitive impairment. Alzheimer disease and associated disorders. 28 (2), 145(2014).
- Hayes, T. L., Larimer, N., Adami, A., Kaye, J. A. Medication adherence in healthy elders: small cognitive changes make a big difference. Journal of aging and health. , (2009).
- Kaye, J., et al. Unobtrusive measurement of daily computer use to detect mild cognitive impairment. Alzheimer's & Dementia. 10 (1), 10-17 (2014).
- Seelye, A., et al. Computer mouse movement patterns: A potential marker of mild cognitive impairment. Alzheimer's & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring. 1 (4), 472-480 (2015).
- Seelye, A., et al. Embedded online questionnaire measures are sensitive to identifying mild cognitive impairment. Alzheimer Dis Assoc Disord. 30 (2), 152-159 (2016).
- Dodge, H., Mattek, N., Austin, D., Hayes, T., Kaye, J. In-home walking speeds and variability trajectories associated with mild cognitive impairment. Neurology. 78 (24), 1946-1952 (2012).
- Austin, J., Klein, K., Mattek, N., Kaye, J. Variability in medication taking is associated with cognitive performance in nondemented older adults. Alzheimer's & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring. 6, 210-213 (2017).
- Austin, J., et al. A smart-home system to unobtrusively and continuously assess loneliness in older adults. IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine. 4, 1-11 (2016).
- Dodge, H. H., Mattek, N. C., Austin, D., Hayes, T. L., Kaye, J. A. In-home walking speeds and variability trajectories associated with Mild Cognitive Impairment. Neurology. 78 (24), 1946-1952 (2012).
- Kaye, J. A., et al. Intelligent systems for assessing aging changes: home-based, unobtrusive, and continuous assessment of aging. The Journals of Gerontology Series B: Psychological Sciences and Social Sciences. 66, suppl 1 180-190 (2011).
- Wang, Z., Yang, Z., Dong, T. A Review of Wearable Technologies for Elderly Care that Can Accurately Track Indoor Position, Recognize Physical Activities and Monitor Vital Signs in Real Time. Sensors. 17 (341), (2017).
- Skubic, M., Alexander, G., Popescu, M., Rantz, M., Keller, J. A smart home application to eldercare: Current status and lessons. Technol. Health Care. 17 (3), 183-201 (2009).
- Campbell, I. H., et al. Engineering in Medicine and Biology Society, EMBC, 2011. Annual International Conference of the IEEE. , 6793-6796 (2011).
- Austin, D., Cross, R. M., Hayes, T., Kaye, J. Regularity and predictability of human mobility in personal space. PloS one. 9 (2), 90256(2014).
- Buysse, D. J., Reynolds, C. F., Monk, T. H., Berman, S. R., Kupfer, D. J. The Pittsburgh Sleep Quality Index: a new instrument for psychiatric practice and research. Psychiatry research. 28 (2), 193-213 (1989).
- Cummings, J. L. The Neuropsychiatric Inventory Assessing psychopathology in dementia patients. Neurology. 48, 5 Suppl 6 10-16 (1997).
- Teng, E., et al. Utility of the Functional Activities Questionnaire for distinguishing mild cognitive impairment from very mild Alzheimer's disease. Alzheimer disease and associated disorders. 24 (4), 348(2010).
- Wild, K. V., Mattek, N., Austin, D., Kaye, J. A. "Are You Sure?" Lapses in Self-Reported Activities Among Healthy Older Adults Reporting Online. Journal of Applied Gerontology. , (2015).
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Przedruki i uprawnienia
