Überwachung der täglichen Aktivitäten für unabhängiges Leben bei Senioren

Mit dem Alter ziehen es viele Leute vor, unabhängig zu Hause zu leben. Allerdings kann diese Unabhängigkeit manchmal Risiken mit sich bringen, besonders wenn sie Schwierigkeiten haben, alltägliche Aufgaben zu erledigen. Forscher arbeiten an Möglichkeiten, um diese täglichen Aktivitäten zu überwachen, insbesondere für ältere Menschen, um ihre Sicherheit und ihr Wohlbefinden zu gewährleisten. Ein Ansatz war die Verwendung von Sensorsystemen im Haushalt, die alltägliche Aktivitäten automatisch erkennen können.

#Die Rolle der Sensoren

In den letzten Jahren hat die Nutzung von Sensoren in Haushalten deutlich zugenommen. Diese Sensoren können verschiedene Aktivitäten verfolgen, ohne aufdringlich zu sein. Indem man Häuser mit Sensoren ausstattet, können Pflegekräfte oder Familienmitglieder überwachen, ob eine ältere Person gut drauf ist. Zum Beispiel könnten Sensoren erkennen, wann der Wasserkocher läuft, was darauf hinweist, dass jemand ein heisses Getränk zubereitet.

Das Hauptziel ist es, sicherzustellen, dass die Person an täglichen Routinen wie Essen, Putzen oder Sozialisieren teilnimmt. Wenn Sensoren beobachten, dass jemand den Kühlschrank und dann den Schrank öffnet, könnte das darauf hindeuten, dass sie eine Mahlzeit zubereiten.

#Aktivitäten des täglichen Lebens (ADLs)

ADLs beziehen sich auf die grundlegenden Aktivitäten, die die meisten Menschen täglich erledigen. Dazu gehören Aufgaben wie Essen, Ankleiden, Baden und sich bewegen. Es ist wichtig, diese Aktivitäten zu überwachen, denn wenn jemand sie nicht erledigen kann, könnte das darauf hindeuten, dass sie Hilfe benötigen oder potenzielle Gesundheitsprobleme haben.

Die Überwachung von ADLs hilft Pflegekräften und Familienmitgliedern zu erkennen, ob jemand mit seinem täglichen Leben zu kämpfen hat. Wenn jemand Schwierigkeiten hat, sich anzuziehen, könnte das zusätzliches Hilfe oder eine Überprüfung ihrer Lebenssituation erfordern.

#Aktuelle Technologie

Die aktuelle Technologie kombiniert Sensoren mit Datenanalyse, um diese täglichen Aktivitäten unauffällig zu überwachen. Durch die Nutzung einer Technologie namens Internet der Dinge (IoT) können verschiedene Geräte im Haushalt miteinander kommunizieren, um Aktivitäten effektiv zu verfolgen.

Diese Technologie erfordert nicht, dass die Teilnehmer Sensoren tragen, sondern überwacht weiterhin das Verhalten durch Geräte, die in ihrem Zuhause platziert sind. Eine typische Einrichtung könnte Bewegungssensoren, Kontaktsensoren für Türen und smarte Steckdosen umfassen, um den Gebrauch elektrischer Geräte zu messen.

#Benutzerstudie

Um herauszufinden, wie gut diese Technologie funktioniert, führten die Forscher eine Studie mit älteren Erwachsenen durch, die unabhängig zu Hause lebten. Sie installierten etwa 20 Sensoren in den Wohnungen der Teilnehmer und überwachten deren Aktivitäten über einen längeren Zeitraum.

Die Forscher hielten auch Besprechungen mit den Teilnehmern ab, um zu erklären, wie die Technologie funktionierte. Sie sammelten Feedback, um die Genauigkeit der erfassten Aktivitäten zu bewerten. Die Teilnehmer gaben Rückmeldung, ob die Sensoren ihre Handlungen korrekt identifizierten.

#Die Bedeutung von Trainingsdaten

Damit die Sensoren alltägliche Aktivitäten genau erkennen können, benötigten die Forscher Trainingsdaten. Diese Daten sind entscheidend, da sie Muster und Regeln erstellen helfen, die das System in der Zukunft zur Identifizierung von Aktivitäten verwenden kann.

Während der Studie sammelten die Forscher Informationen basierend auf dem Feedback der Teilnehmer während der Einweisungen. Diese Trainingsdaten ermöglichen es dem System auch, sich im Laufe der Zeit zu verbessern. Je mehr Daten es sammelt, desto besser wird es darin, Aktivitätsmuster zu erkennen.

#Analyse der Sensordaten

Nachdem genügend Daten gesammelt wurden, analysierten die Forscher sie mithilfe einer Methode namens Assoziationsregel-Mining. Diese Technik hilft, Beziehungen innerhalb der Daten zu finden, zum Beispiel welche Sensoraktivierungen typischerweise zusammen auftreten, wenn eine Person bestimmte Aktivitäten ausführt.

Wenn zum Beispiel das Küchenlicht angeht und der Wasserkocher benutzt wird, kann das System feststellen, dass die Person wahrscheinlich Tee macht. Die Idee ist, diese Kombinationen zu nutzen, um höhere Aktivitäten basierend auf einfachen Sensormessungen abzuleiten.

#Herausforderungen bei der Dateninterpretation

Obwohl die Technologie vielversprechend ist, kann die Interpretation roher Sensordaten kompliziert sein. Ein Beobachter muss nach Mustern in den Daten suchen, um die höheren Aktivitäten zu verstehen, die durchgeführt werden. Wenn zum Beispiel der Sensorsignal an der Haustür angeht, bedeutet das nicht zwangsläufig, dass die Person das Haus verlassen hat. Es könnte auch bedeuten, dass jemand an die Tür geklopft hat oder ein Paket geliefert wurde.

Die Herausforderung besteht darin, sinnvolle Informationen von Lärm in den Daten zu unterscheiden. Manchmal können mehrere Sensoren aktiviert werden, ohne dass es einen klaren Zusammenhang mit den täglichen Aktivitäten gibt, was zu Verwirrung führen kann.

#Der Bedarf an Automatisierung

Die manuelle Interpretation der Sensordaten kann für Pflegekräfte belastend sein. Idealerweise sollte das System dies automatisch erledigen. Durch die Verfeinerung von Methoden zur Aktivitätenidentifizierung durch Datenanalyse zielen die Forscher darauf ab, die Arbeitsbelastung der Pflegekräfte zu reduzieren.

Diese Automatisierung könnte zu zeitnaheren Interventionen führen, wenn jemand Anzeichen von Schwierigkeiten bei den Aktivitäten zeigt. Zum Beispiel, wenn Sensoren einen Mangel an Aktivität über ein paar Tage anzeigen, könnten Familienmitglieder alarmiert werden.

#Benutzererfahrung und Feedback

Während der Studie war es für die Forscher wichtig, den physischen Kontakt mit den Teilnehmern zu minimieren, insbesondere während der COVID-19-Pandemie. Die meisten Interaktionen fanden über Videokonferenzen statt. Die Teilnehmer gaben Feedback zu ihrer Benutzererfahrung und der Benutzerfreundlichkeit des Systems.

Das erhaltene Feedback war entscheidend für die Verbesserung der Technologie und dafür, dass sie den Bedürfnissen der Teilnehmer gerecht wurde. Das Verständnis ihrer Perspektive half den Forschern, das System zu verfeinern, sodass es benutzerfreundlicher und effektiver wurde.

#Überwachungsaktivitäten

Während der Studie konzentrierten sich die Forscher darauf, vier spezifische ADLs zu überwachen, die aufgrund ihrer Bedeutung im Alltag ausgewählt wurden. Diese Aktivitäten wurden basierend auf den Merkmalen der Teilnehmer und der Möglichkeit ausgewählt, die Sensoren zur genauen Erfassung zu verwenden.

Die ausgewählten Aktivitäten umfassten Ankleiden, Essen/Trinken, Baden und das Verlassen des Hauses. Angesichts der Einschränkungen der Sensoren versuchten die Forscher, die Anzahl der Aktivitäten mit der Fähigkeit zur effektiven Überwachung in Einklang zu bringen.

#Einrichtung der Technologie

Um den erfolgreichen Einsatz der Technologie zu gewährleisten, führten die Forscher Hauskonfigurationsbewertungen durch. Sie trafen sich mit den Teilnehmern, um über den Grundriss und die Routine ihrer Wohnung zu sprechen, was half, den optimalen Standort der Sensoren zu bestimmen.

Die Installationsbesuche fanden unter strengen Gesundheitsprotokollen statt. Forscher und Techniker sorgten dafür, dass alles korrekt eingerichtet wurde und die Sicherheitsmassnahmen eingehalten wurden.

#Datensammlung

Die von den Sensoren gesammelten Daten wurden über mehrere Wochen verarbeitet, um Muster des täglichen Verhaltens zu erstellen. Diese Informationen wurden dann genutzt, um Regeln zur Erkennung von ADLs zu erstellen. Die Forscher trainierten das System, um spezifische Aktivitäten basierend auf den Sensormessungen und dem gesammelten Feedback zu erkennen.

#Verwendung von Assoziationsregel-Mining

Das Team wandte Assoziationsregel-Mining an, um die Sensordaten zu analysieren. Dieser Ansatz ermöglicht es, Muster und Assoziationen zwischen den verschiedenen erkannten Aktivitäten zu entdecken. Beispielsweise könnte das Regel-Mining zeigen, dass, wenn die Küchenbeleuchtung und Bewegungssensoren interagieren, das häufig bedeutet, dass eine Mahlzeit zubereitet wird.

Die Forscher entwickelten eine Reihe von Regeln aus den Daten, um die Fähigkeit des Systems zur automatischen Erkennung von Aktivitäten zu verbessern. Diese Regeln helfen dabei, zukünftige Aktivitäten basierend auf früheren Beobachtungen vorherzusagen.

#Fazit und Ausblick

Die durchgeführte Arbeit hebt vielversprechende Fortschritte bei der Nutzung von Technologie zur Überwachung täglicher Aktivitäten von älteren Erwachsenen, die zu Hause leben, hervor. Durch die Nutzung von Sensordaten und deren Analyse mithilfe ausgeklügelter Methoden können Pflegekräfte und Familienmitglieder Einblicke gewinnen, wie gut eine Person mit täglichen Aufgaben zurechtkommt.

Die Fähigkeit, die Erkennung von ADLs zu automatisieren, wird wahrscheinlich zu einer besseren Unterstützung für das unabhängige Leben älterer Menschen beitragen. Zukünftige Bemühungen werden darauf abzielen, die Anzahl der überwachten Aktivitäten zu erweitern und die Genauigkeit des Systems zu verfeinern.

Darüber hinaus kann die fortlaufende Rückmeldung von Nutzern helfen, die Technologie kontinuierlich zu verbessern. Das Ziel ist es, ein zuverlässiges System zu schaffen, das nicht nur Aktivitäten verfolgt, sondern auch die Lebensqualität älterer Menschen verbessert, sodass sie unabhängig leben können, während sie die notwendige Unterstützung erhalten.