REZULTATE

PL1 – Definire Cerințe Utilizator și Arhitectura

Obiective:
(1) Analiză cerinte utilizator;

Pentru a determina cerințele utilizatorilor pentru dezvoltarea unui sistem de asistare a persoanelor cu fragilitate, a fost elaborat un chestionar. Rezultatele cercetării au fost publicate într-un articol științific publicat la conferința ISI, CSCS2021, România, 2021. Obiectivul chestionarului a fost de a evidenția cerințele importante pentru potențialii utilizatori. Chestionarul a fost distribuit persoanelor care lucrează în/sau persoane asistate cu fragilitate.

Cercetarea a implicat 58 de participanți (66,5% femei și 34,5% bărbați) între 30 și 80 de ani. Gama de vârstă este largă, pentru că ne-am dorit să extragem informații despre percepția potențialilor utilizatori, precum și a celor care au nevoie de asistență. 74,1% dintre respondenți au fost în măsură să aibă pe cineva în îngrijire, iar 25,9% au fost îngrijiți de cineva.

Chestionarul a inclus și o serie de întrebări despre unii indicatori legați de fragilitate, precum greutatea corporală, pierderea echilibrului, nivelul de activitate fizică, senzația de epuizare și prezența amețelii.

Există un interes vizibil în rândul respondenților cu privire la unele caracteristici care ar trebui să fie furnizate de sistemul propus. Acestea sunt enumerate mai jos, ținând cont de ordinea priorităților pentru dezvoltarea sistemului:

1. Non-intruziv
2. Confidențialitate
3. Ușurință în utilizare
4. Securitate
5. Performanță
6. De încredere

(2) Specificatie proiectare arhitecturală system.

Soluția pentru locuința asistată propusă în acest proiect, îmbunătățește condițiile de viață ale vârstnicilor prin automatizarea inteligentă a mediului (casă) și monitorizarea parametrilor vitali ai acestora. Asistenta pentru autonomie la domiciliu asigura astfel un trai independent persoanelor in varsta si/sau care sufera de boli cronice sau psihice. Proiectul va oferi o platformă de monitorizare, automatizare și notificare/alertare evenimente bazată pe dispozitive IoT eterogene, o platformă de servicii de acces la date, analiză offline bazată pe inteligență artificială și notificări, utilități software pentru configurarea/adaptarea sistemului la nevoile beneficiarului, scalare, servicii pentru designer și integrator.

PL2 – Prototip inițial cINnaMON

Obiective:
(1) Raport specificare prototip inițial bec inteligent;

Cercetările s-au bazat pe un sistem eficient de poziționare a corpurilor de iluminat pentru interior, bazat pe senzori electronici. Sistemul este omniprezent și ieftin și asigură o monitorizare constantă la domiciliu. Corpurile de iluminat folosesc tehnologiile actuale și pot fi folosite pentru a supraveghea acțiunile persoanelor monitorizate. Funcționalitatea principală a platformei asociate corpurilor de iluminat este de a monitoriza persoanele acasă unde își desfășoară activitățile zilnice și de a găsi necontenit indivizii și de a le plasa pe harta locuinței.

(2) Raport specificare prototip inițial brățară inteligentă;

Pentru a detecta activitățile și energia consumată de persoanele care vor purta brățările, am integrat în arhitectura proiectului una dintre brățările Fitbit, astfel încât să putem procesa datele furnizate de senzorii din brățară. Pentru a măsura indicatorii relevanți pentru a determina nivelul de fragilitate emoțională, datele preluate de la senzorii brățării au fost: accelerometru, giroscop, senzor de orientare și senzor de ritm cardiac.

(3) Raport privind modulul inteligent de localizare într-o clădire;

Transmiterea și recepția valorilor RSSI se realizează prin microcontrolerul Arduino Mini Pro care conține modulul Bluetooth. În scopuri de testare, becurile inteligente au fost considerate plasate în trei încăperi diferite pentru amplasarea persoanei monitorizate în interiorul casei sau clădirii sale. Valoarea RSSI oferă informații despre distanța dintre telefonul inteligent al utilizatorului și becul inteligent.

Se cunoaște fiecare adresă MAC a fiecărui bec inteligent, precum și dimensiunile camerelor casei sau clădirii în care sunt amplasate becurile inteligente. Pozițiile becurilor inteligente sunt indicate pe hartă folosind cercuri roșii. Coordonatele lor sunt cunoscute pe baza poziției pe hartă.

Poziția telefonului mobil a persoanei monitorizate este caracterizată de coordonatele (x, y, z) care sunt preluate după aplicarea algoritmului de trilaterare. Acest lucru se face în raport cu cei trei becuri din apropiere aparținând casei sau clădirii persoanei monitorizate.

(4) Raport privind recunoașterea activității umane.

Pentru a determina nivelul de activitate fizică al unei persoane, activitatea de cercetare s-a concentrat pe determinarea unei formule matematice, care cu ajutorul datelor preluate de la senzorul accelerometru al brățării, să determine un nivel aproximativ. În acest sens, a fost implementat un algoritm de înregistrare a datelor eșantionate, pe care ulterior l-am folosit pentru a determina anumite activități.

(5) Raport privind modulul profilului personal al utilizatorului;

Utilizatorii sistemului cINnAMON își pot crea un cont și se pot autentifica pentru a avea acces la serviciile oferite de platforma digitală. Administratorul este responsabil să acorde acces utilizatorilor și trebuie să dea acreditările unui utilizator atunci când i se cere. Configurarea unui proiect este o parte foarte importantă a sistemului nostru, deoarece permite ca datele colectate ale pacientului să fie disponibile în aplicație pentru medicul său și pacientul însuși.

(6) Raport sistem de telemonitorizare;

Un proiect este reprezentarea digitală a configurației unui pacient. Proiectantul trebuie să meargă la locația pacientului, să instaleze senzorii, gateway-ul și apoi să le introducă în aplicație. Fiecare cont de tip pacient va avea o locație asociată.

(7) Raport aplicație web cINnAMON;

Medicii pot vizualiza datele colectate pentru pacienți sub formă de tabel sau ca diagrame. În modulul Scenarii de monitorizare și alerte, pacienții pot seta praguri pentru condițiile lor monitorizate. Notificările sunt trimise practicienilor și pacientului. Sistemul trimite o alertă unui pacient și medicului său atunci când o valoare pentru o afecțiune monitorizată este în afara intervalului normal.

(8) Raport privind confidențialitatea datelor;

Stabilirea și prevenirea cerințelor de securitate este extrem de importantă pentru fiecare sistem care prelucrează date personale confidențiale. Sistemul trebuie să asigure confidențialitatea datelor privind pacienții, personalul medical, utilizatorii finali și vizitatorii. Pentru a asigura acest lucru, trebuie să respectați reglementările Uniunii Europene privind protecția datelor cu caracter personal: Legea nr. 190/2018 transpune în legislația română reglementările Regulamentului General privind Protecția Datelor (GDPR). Introduce noi prevederi privind răspunderea, exprimând consimțământul pentru prelucrarea datelor cu caracter personal, reglementări extinse privind încălcările securității datelor și dreptul la ștergere. Această lege abrogă prevederile existente la nivelul UE prin Directiva 95/46/CE.

(9) Raport testare prototip initial.

Sistemul de testare a fost proiectat astfel încât funcționalitățile să fie testate independent de celelalte cu care comunică. Al doilea nivel de testare este testarea funcțională a întregului sistem. Funcționalitățile sunt interconectate și sunt verificate scenarii complexe care oferă cazuri reale de utilizare. Deși localizarea defectelor este dificilă, testele funcționale care vizează întregul sistem pot detecta erori care sunt imposibil de detectat prin testarea funcțională unitară, cum ar fi erori de conectare, erori de comunicare, breșe de securitate. Ultima componentă a testului funcțional este testarea componentei client. Acest lucru asigură că interacțiunea dintre utilizator și aplicație are loc conform specificațiilor.

PL3 – Prototip alfa cINnAMON

Obiective:

(1) Raport prototip bec inteligent – varianta alfa;

Raportul a propus un sistem eficient de poziționare a corpurilor de iluminat pentru interior, bazat pe senzori electronici. Trei becuri Philips Hue și alte trei becuri Zipato 2 au fost folosite pentru a fi comparate cu becul inteligent realizat în proiect. Partea stângă a figurii 7 prezintă un dispozitiv care a fost creat ca parte a proiectului de cercetare și include senzori pentru măsurarea temperaturii, umidității și a nivelurilor de compuși volatili. În centru este un bec inteligent disponibil în comerț, Philips Hue, în timp ce în dreapta este un alt bec inteligent din comerț, Zipato Bulb 2.

Figura 7 – Dispozitiv de iluminat inteligent dezvoltat ca parte a proiectului (stânga), becul Philips Hue (centru) și becul Zipato 2 (dreapta)

Testarea s-a realizat într-o casă unde pereții exteriori aveau 35 cm grosime și erau construiți din cărămidă, împreună cu ciment (Figura 8). Pereții interiori aveau 17 cm grosime și erau din cărămidă. Deoarece colțurile camerei au fost din beton armat, a avut loc absorbția semnalului. În timpul observării mișcării persoanei studiate au apărut interferențe și s-au constatat consecințele în rezultatele obținute prin calcularea poziției.

Figura 8 – Planul apartamentului pentru testele care au inclus corpuri de iluminat – becul nostru, becuri Philips Hue și Zipato pentru validarea sistemului tehnic. Săgețile arată mișcările utilizatorului (a) de la pat la dulap (albastru); (b), de la dulap la pat (verde); (c) de la pat la birou (magenta)

 

(2) Raport prototip inițial brățară inteligentă – varianta alfa;

Pentru prototip s-a urmărit măsurarea unor indicatori relevanți pentru determinarea nivelului de fragilitate prin analiza datelor de la senzori precum: accelerometru, giroscop, senzor de orientare și senzor de ritm cardiac (Figura 9).

Figura 9 – Arhitectura generală a prototipului

La nivelul brățării inteligente este instalată o aplicație care permite colectarea datelor brute direct de la senzorii încorporați. Datele accelerometrului sunt extrase pentru a măsura accelerația dispozitivului de-a lungul a trei axe ortogonale: X, Y și Z. Axa X este paralelă cu ecranul dispozitivului, aliniată cu marginile de sus și de jos în direcția stânga-dreapta. Axa Y este paralelă cu ecranul dispozitivului, aliniată cu marginile din stânga și din dreapta în direcția sus-jos, iar axa Z este perpendiculară pe ecranul dispozitivului în sus. Datele de la accelerometru sunt colectate cu accelerația gravitațională inclusă, fapt pentru care a trebuit să se efectueze o procesare în plus la nivelul serverului pentru a o elimina. Când dispozitivul este așezat pe o masă, accelerația de-a lungul axei Z indică valoarea accelerației gravitaționale (aprox. 9,8 m/), iar accelerația de-a lungul celorlalte doua axe este 0. Date suplimentare sunt colectate inclusiv de la senzori, precum giroscop, senzorul de orientare (foarte util în aflarea poziției unui pacient, sau identificarea tipului de activitate pe care acesta o practică), și senzorul de ritm cardiac. Toate aceste date sunt colectate și transmise către sistemul cINnAMON prin web sockets la o frecvență de 100 de Hz.

 

(3) Raport privind modulul inteligent de localizare într-o clădire – varianta alfa;

Experimentele au fost efectuate într-un apartament, folosind trilaterarea spațiului în n direcții, cu optimizarea Least Squares. Datele de intrare ale algoritmului sunt reprezentate de pozițiile cunoscute ale becurilor inteligente și distanțele între acestea și ținta monitorizată. Aceste distanțe sunt calculate pe baza valorilor RSSI înregistrate, a exponentului de pierdere în funcție de distanța parcursă și puterea semnalului măsurat.

 

Rezultatul metodei anterior menționate este centroidul care determină poziția persoanei monitorizate. Sunt necesare cel puțin trei becuri inteligente, împreună cu locațiile lor, pentru a permite calcularea poziției persoanei țintă. Algoritmul Levenberg-Marquardt este utilizat pentru a rezolva problema non-liniară Least Squares.

 

(4) Raport privind recunoașterea activității umane – varianta alfa;

Pentru a clasifica activitățile folosind datele achiziționate de senzorii unei brățări, se utilizează accelerațiile x, y și z obținute de la accelerometru, vitezele unghiulare X, Y și Z obținute din giroscop, q0, q1, q2 , q3, unde q0 reprezintă scalarul parte din cuaternion și q1, q2, q3 sunt factorii cuaternionului, din senzorul de orientare și variabilitatea ritmului cardiac obținut de la senzorul de puls (Figura 10).

Accelerometrul montat pe ceasul inteligent este folosit pentru a măsura accelerațiile instantanee ale unui element în mișcare de-a lungul a 3 axe ortogonale: X, Y și Z. Banda implicită a accelerometrului este de 100 Hz, ceea ce înseamnă că poate fi citit de 100 de ori pe secundă.

Figura 10 – Arhitectura generală de colectare a datelor

 

(5) Raport privind modulul profilului personal al utilizatorului – varianta alfa;

Utilizatorii sistemului cINnAMON se pot înregistra în cadrul sistemului informatic cINnAMON pentru a avea acces la serviciile oferite. Administratorul acordă acces utilizatorilor în funcție de rolul acestora (Figura 11). Noi proiecte pot fi adăugate în cadrul sistemului pentru a permite colectarea datelor provenite de la pacienți, acestea putând fi ulterior analizate de medicii asociați acestora.

Figura 11 – Adăugarea de utilizatori de către administrator

 

(6) Raport sistem de telemonitorizare – varianta alfa;

Fiecare nou proiect creat pe platforma cINnAMON este o reprezentarea a configurației senzorilor din casa unui pacient, pe baza unei locații asociate (Figura 12). Proiectantul se deplasează la locația pacientului, instalează senzorii, gateway-ul și apoi le introduce în aplicație pentru ca datele de la acestea să poată fi preluate.

Figura 12 – Vizualizarea pacientului monitorizat în cadrul unui proiect

 

(7) Raport aplicație web cINnAMON – varianta alfa;

Medicii pot vizualiza datele colectate pentru pacienți sub formă de tabel sau ca diagrame (Figura 13). În modulul Scenarii de monitorizare și alerte, pacienții pot seta praguri pentru condițiile lor monitorizate. Notificările sunt trimise practicienilor și pacientului. Sistemul trimite o alertă unui pacient și medicului său atunci când o valoare pentru o afecțiune monitorizată este în afara intervalului normal.

Figura 13 – Grafice privind valoarea medie a temperaturii, CO₂, calității aerului, umidității, fumului și luminii ambientale

 

(8) Raport testare prototip – varianta alfa;

În vederea verificării realizării funcționalităților din faza inițială de proiectare a prototipului cINnAMON, a fost realizat un plan de testare funcțională. Testarea funcțională este un tip de testare software care validează sistemul software în raport cu cerințele/specificațiile funcționale. Scopul testelor funcționale este de a testa fiecare funcție a aplicației software, prin furnizarea unei intrări adecvate, verificând rezultatul față de cerințele funcționale.

Principalul obiectiv al testării este asigurarea ca sistemul respecta toate cerințele specificate, inclusiv cele nefuncționale, si ca toate scenariile de funcționare sunt satisfăcute. Obiectivul secundar al testării este identificarea si raportarea tuturor defectelor si a riscurilor, comunicarea acestora echipei de dezvoltare si asigurarea ca toate aceste probleme sunt tratate într-o maniera corespunzătoare înainte de finalizarea implementării.

Pentru îndeplinirea obiectivelor de calitate este nevoie de o testare atentă și metodică a sistemului, de o raportare clară și completă a tuturor problemelor depistate și de tratarea adecvată a acestor probleme.

 

(9) Raport diseminare etapa 3.

Au fost prezentate și publicate 3 articole în cadrul unor conferințe internaționale.

Consorțiul își propune să păstreze informațiile de pe site de actualitate, precum și să întrețină site-ul web pe durata precum și după terminarea implementării proiectului.

Site-ul web al proiectului cINnAMON are următoarea structură, titlurile fiind în limba română:

• Pagina Principală – include o scurtă prezentare a proiectului, incluzând informațiile publice legate de buget și finanțarea primită;
• Consorțiu – scurtă prezentare a partenerilor de proiect;
• Abordare – informații legate de obiectivul principal al proiectului, și modul în care acesta urmează a fi îndeplinit;
• Rezultate – informații legate de rezultatele preconizate, precum și de rezultatele publice atinse ale proiectului;
• Activități – activitățile previzionate în cadrul proiectului, organizate în pachete de lucru;
• Evenimente – evenimentele curente din cadrul proiectului, cu precădere cele care beneficiază de o componentă publică;
• Publicații – lista publicațiilor științifice elaborare în cadrul proiectului;
• Contact – formularul de contact al consorțiului de proiect.

PL4 – Prototip final cINnAMON

Obiective:

(1) Raport prototip bec inteligent – versiune finală;

Acest raport a descris un sistem eficient de poziționare a corpurilor de iluminat pentru interior, bazat pe senzori electronici. Acest sistem utilizează becuri inteligente construite în jurul unui Raspberry Pi 3 Model B, care gestionează intensitatea luminii LED-urilor și colectează date despre mediu. Becurile inteligente sunt echipate cu senzori pentru măsurarea temperaturii, umidității, concentrației de CO2 și compuși organici volatili, luminozitate ambientală și nivelul de praf din mediu (Figura 14). De asemenea, ele includ senzori de mișcare și de localizare. Aceste becuri inteligente pot efectua scanări Bluetooth Low Energy (BLE) și se pot conecta la servere centrale utilizând conexiuni Wi-Fi și Ethernet.

 

Becurile inteligente utilizează protocolul MQTT pentru a comunica cu serverul central. Ele sunt conectate la o placă de circuite imprimate (PCI), care include un transformator pentru alimentare directă la rețea. PCI-ul este divizat în două părți, una pentru furnizarea de energie și cealaltă pentru monitorizarea mediului ambiental. Această configurație flexibilă permite plasarea componentelor în funcție de tipul becului (Figura 15).

 

Există trei tipuri principale de senzori în corpul de iluminat inteligent:

• Senzori de mediu/ambientali pentru temperatură, umiditate, lumină ambientală, praf, compuși organici volatili și CO2.
• Senzori de prezență pentru detectarea mișcării.
• Senzori de localizare pentru determinarea poziției persoanelor în interiorul camerei.

Toți senzorii au interfețe diferite și necesită alimentare cu tensiuni variate, iar datele lor sunt colectate și transmise către un server central pentru analiză și monitorizare. Sistemul utilizează o bază de date MongoDB pentru stocarea informațiilor despre domicilii, becuri inteligente, utilizatori și date de mediu. Comunicarea între becurile inteligente și server se realizează prin protocolul MQTT, iar datele sunt transmise în format JSON.

(2) Raport prototip brățară inteligentă – versiune finală;

O brățară inteligentă Fitbit a fost folosită în cadrul sistemului cINnAMON pentru monitorizarea și detectarea semnelor timpurii de fragilitate la persoanele în vârstă (Figura 16). Această dezvoltare vine în contextul creșterii populației în vârstă și a necesității de a îmbunătăți calitatea vieții acestora. Acesta este un sistem care folosește senzori și tehnologie pentru a colecta și procesa date relevante despre starea de sănătate a utilizatorilor, cu scopul de a identifica semnele precoce ale fragilității.

 

Principalele aspecte ale prototipului includ:

– Colectarea de date: Senzorii, cum ar fi accelerometrul, giroscopul, senzorul de orientare și senzorul de ritm cardiac, sunt folosiți pentru a monitoriza diferiți parametri legați de sănătate și activitățile utilizatorilor.

– Comunicare și securitate: Datele sunt colectate de la brățară inteligentă și transferate către un server cloud securizat prin intermediul unei aplicații însoțitoare. Comunicarea este securizată prin criptare SSL și OAuth 2.0 pentru autorizare.

– Stocare și procesare: Datele colectate sunt stocate într-o bază de date MongoDB și procesate pentru a identifica semnele precoce ale fragilității.

– Interfață utilizator: Utilizatorii pot accesa datele lor și pot urmări evoluția stării lor de sănătate printr-o interfață web.

– Testarea și performanța: Prototipul a fost testat cu succes în condiții de laborator pentru a evalua performanța sa în termeni de colectare a datelor, utilizare a resurselor de server și fiabilitate.

– Comparare cu alte sisteme: Prototipul a fost comparat cu alte sisteme similare de monitorizare a fragilității și a fost constatat că oferă o soluție predictivă și fiabilă pentru detectarea semnelor timpurii de fragilitate.

Rezultatele testelor au arătat că prototipul este capabil să funcționeze în mod fiabil și să ofere date utile pentru monitorizarea sănătății utilizatorilor. Acest sistem are potențialul de a îmbunătăți calitatea vieții persoanelor în vârstă prin detectarea precoce a riscurilor legate de fragilitate și intervenția adecvată pentru prevenirea consecințelor negative.

(3) Raport privind modulul inteligent de localizare într-o clădire – versiune finală;

Modul inteligent de localizare într-o clădire a fost realizat prin utilizarea unor dispozitive cu Bluetooth și tehnici de prelucrare a datelor. Metodologia experimentală a fost similară în două locații diferite. Dispozitivele au fost instalate și conectate la un server. O persoană a rămas staționară în diverse locuri din încăperi pentru a colecta date. Un telefon mobil cu Bluetooth activat a fost plasat pe persoana monitorizată, iar valorile semnalului RSSI au fost înregistrate și trimise la server pentru analiză ulterioară.

Evaluarea s-a bazat pe măsurarea distanței euclidiene și s-a folosit filtrarea Kalman și o euristică numită „look-back-k” pentru a îmbunătăți precizia localizării. Rezultatele au arătat că filtrarea Kalman și euristica look-back-k au redus erorile de localizare în medie.

De asemenea, s-a testat o rețea neuronală artificială pentru localizare, iar rezultatele au arătat că, cu un număr crescut de straturi ascunse și epoci de antrenament, precizia localizării a crescut semnificativ (Figura 17). Cu toate acestea, antrenarea rețelei pentru mai multe locații ar necesita mai mult timp.

 

În comparație cu alte metode de localizare în interior, cum ar fi trilaterarea și utilizarea semnalului WiFi, metoda propusă a obținut rezultate competitive, cu erori medii de localizare mai mici. Acest mod inteligent de localizare într-o clădire are potențialul de a îmbunătăți semnificativ precizia localizării în medii interioare.

(4) Raport privind recunoașterea activității umane – versiune finală;

Modul de recunoaștere a activității umane a colectat date pentru patru tipuri de activități: plimbare rapidă, mers lent, odihnă și urcatul scărilor. Datele au fost înregistrate de senzori dintr-un dispozitiv Fitbit Versa și procesate într-un server MongoDB. Apoi, un modul de învățare automată a fost dezvoltat pentru a recunoaște tipurile de activități (Figura 18).

 

Rezultatele au arătat că modelele de învățare automată, în special Gradient Boosting și Random Forest, au obținut performanțe bune în recunoașterea activităților. Seturile de date mai ușoare au arătat că datele reduse, cum ar fi mărimea vectorului de accelerație și datele de orientare, pot fi folosite eficient pentru recunoașterea activităților.

Cu toate acestea, au fost identificate și limitări, cum ar fi variabilitatea datelor colectate între diferiți indivizi și nevoia de a măsura și analiza mai mulți parametri fiziologici. De asemenea, s-au subliniat considerente etice legate de colectarea datelor personale și securitatea acestora.

Algoritmul de identificare umană se bazează pe temperatură și mișcare (Figura 19), cu o atenție deosebită la poziția și orientarea unei persoane în picioare sau întinse. Căderea este detectată atunci când poziția umană trece de la în picioare la întinsă și rămâne nemișcată pentru o perioadă de timp definită.

În final, modulul dezvoltat ar putea fi utilizat pentru detectarea activităților zilnice ale persoanelor vârstnice, având potențialul de a identifica semne timpurii de fragilitate. Cu toate acestea, sunt necesare cercetări suplimentare pentru a depăși limitările și a dezvolta un sistem mai robust și etic.

 

(5) Raport privind modulul profilului personal al utilizatorului – varianta finală;

Administratorul poate înregistra noi utilizatori, inclusiv doctori, pacienți, proiectanți și alți administratori de sistem, folosind o interfață intuitivă. Utilizatorii se autentifică introducând adresa de e-mail și parola furnizate de administrator, având astfel acces la aplicație. Administratorul poate gestiona accesul utilizatorilor și poate furniza acreditările acestora pentru a asigura că au permisiunile corecte și pot accesa funcționalitățile necesare. Acest rol al administratorului este crucial pentru menținerea securității și integrității sistemului, garantând că doar persoanele autorizate pot accesa resursele și datele sensibile ale aplicației.

 

(6) Raport sistem de telemonitorizare – versiune finală;

Proiectanții pot crea și configura proiecte, inclusiv adăugarea de pacienți, locații și senzori relevanți pentru fiecare proiect. Acest proces este esențial pentru a facilita colectarea și accesul la datele pacientului prin intermediul aplicației. Practicienții, la rândul lor, au posibilitatea de a monitoriza pacienții și de a accesa rapoarte detaliate privind starea lor de sănătate. Medicul poate adăuga observații și instrucțiuni pentru pacienți bazate pe datele rapoartelor (Figura 20). De asemenea, sistemul generează notificări pentru practicieni în cazul apariției alertelor legate de pacienții monitorizați. Pacienții pot accesa observațiile medicale înregistrate și pot primi îndrumări clare privind acțiunile necesare pentru menținerea sănătății lor. Acest modul asigură o gestionare completă și eficientă a datelor de monitorizare și a interacțiunilor între profesioniști și pacienți.

 

(7) Raport aplicație web cINnAMON – versiune finală;

Modulul aplicației web cINnAMON – Versiunea Finală reprezintă o platformă cuprinzătoare dezvoltată pe un server Apache 2.4 și baza de date MySQL, utilizând instanțe multiple de NodeJS pentru procesarea informațiilor în timp real. Acest modul integrează mai multe componente esențiale, inclusiv înregistrare și autentificare a utilizatorilor, raportare zilnică a stării și a greutății, vizualizarea datelor automate precum ritmul cardiac și istoricul somnului, precum și o funcționalitate de monitorizare în timp real a mișcării și a consumului de energie bazată pe modele de machine learning. De asemenea, include module pentru monitorizarea locației utilizatorului, detectarea căzăturilor și evaluarea fragilității utilizatorilor. Această aplicație web complexă oferă o suită completă de instrumente pentru gestionarea și analiza stării de sănătate a utilizatorilor, facilitând îngrijirea adecvată și evaluarea detaliată a stării acestora (Figura 21).

 

(8) Raport testare și validare prototip – versiune finală;

În cadrul testării și validării prototipului cINnAMON – Versiunea Finală, s-a implementat un plan meticulos de testare funcțională pentru a evalua funcționalitățile software în raport cu cerințele și specificațiile inițiale. Testarea a inclus verificarea conexiunii, validarea certificatului de securitate, asigurarea afișării corecte a aplicației web, testarea conexiunii cu serverul FitBit, instalarea și utilizarea aplicației pe brățară, verificarea conexiunii multiple și a stabilității platformei, precum și teste ample de monitorizare a datelor și a funcționalității interfeței utilizatorului.

De asemenea, s-a desfășurat un studiu pilot pentru validarea brățării Fitbit și a sistemului cINnAMON la un grup de participanți cu vârsta de 65 de ani sau mai mult, fără antecedente de boli neurodegenerative. Participanții au completat chestionare pentru evaluarea fragilității și a satisfacției legate de utilizarea brățării. Rezultatele preliminare au indicat o percepție pozitivă și o performanță acceptabilă a sistemului.

De asemenea, s-au dezvoltat și testat modele de inteligență artificială pentru detectarea tipului de activitate fizică, obținându-se rezultate cu o acuratețe de peste 90% (Figura 22). Aceste modele au fost folosite pentru determinarea consumului de energie și evaluarea timpului sedentar. Interfața front-end a sistemului a permis afișarea datelor în timp real și a fost actualizată la fiecare 5 secunde pentru a oferi utilizatorilor informații actuale.

În concluzie, prototipul cINnAMON – Versiunea Finală a trecut cu succes prin procesul de testare și validare, rezultând într-un sistem fiabil și funcțional, pregătit pentru a fi utilizat în scopurile propuse, în special în monitorizarea stării de sănătate a persoanelor în vârstă și în promovarea unui stil de viață sănătos.

 

(9) Raport diseminare etapa 4.

Articolele publicate în conferințe și jurnale au acoperit diverse aspecte legate de proiect, inclusiv securitatea dispozitivelor IoT, detectarea depresiei și asistența pentru persoanele cu fragilitate. Aceste articole au fost publicate în conferințe și jurnale de specialitate, contribuind astfel la schimbul de cunoștințe în domeniul tehnologiei medicale.

Site-ul web al proiectului, accesibil în limba engleză și română, a furnizat o platformă pentru prezentarea proiectului, partenerilor de proiect și rezultatelor obținute. Acesta a inclus informații despre obiectivele proiectului, rezultatele și activitățile acestuia, precum și date de contact pentru consorțiul de proiect.

Alte forme de diseminare au inclus colaborarea cu mass-media și participarea la evenimente de diseminare (Figura 23). Acest efort a avut ca scop atragerea atenției publicului larg și promovarea soluțiilor dezvoltate în cadrul proiectului.

 

Pentru viitor, se planifică continuarea diseminării prin participarea la conferințe și evenimente, publicarea de articole și studii, organizarea de webinar-uri și prezentări online, utilizarea platformelor de socializare, crearea de materiale video și demo-uri, și participarea la târguri și expoziții pentru atragerea colaboratorilor și partenerilor din industrie. Toate aceste acțiuni vor contribui la creșterea vizibilității proiectului și la promovarea soluțiilor dezvoltate în cadrul acestuia.