Wearable Computing - 123SeminarsOnly.com

Laurea magistrale in
Teoria e Tecnologia della Comunicazione
Corso di Ubiquitous Computing
anno accademico 2010-2011
Studenti:
Andrea Bene
Deianira Vitali
Matteo Ostuni
Prof.ssa A. Agostini
Di che cosa parleremo
 Definizione di Contesto
 Introduzione al Wearable Computing
 Stato dell’arte
 Esempio 1 (Monitoraggio personalizzato)
 Esempio 2 (WC per malattie coronariche)
 Esempio 3 (Monitoraggio delle aritmie)
 Sviluppi futuri
Context vs. Wearable
Il contesto è ogni informazione che può essere utilizzata
per caratterizzare lo stato di un’entità.
Un’entità è una persona, posto, oggetto considerato
rilevante per l’interazione tra un utente e
un’applicazione, inclusi l’utente e l’applicazione stessi.
Anind K. Dey
Context vs. Wearable (2)
I recenti sviluppi in questi campi si basano su l’assunto
che il contesto può essere considerato come la capacità
della tecnologia di rispondere ai cambiamenti
dell’ambiente.
Utente
Attività
Localizzazione
Context vs. Wearable (3)
 Raccogliere informazioni sullo stato fisico ed emozionale
dell’utente
 Analizzare le informazioni sia che si tratti di variabili
indipendenti o combinate con altre informazioni raccolte
nel presente o nel passato
 Eseguire una determinata azione sulla base dell’analisi
 Ripeti dallo step uno, tenendo conto dei cicli precedenti
Focus
Focus (2)
Parametri vitali
Informazioni di contesto
Temperatura esterna
ECG
Peso corrente
Pressione Sanguinea
Localizzazione:
Livello di zuccheri
indoor(gps), outdoor(ID cella gsm,
localizzazione punto d’accesso Wi-Fi)
Profilo
Medico
Paziente
Stato dell’arte
Monitoraggio personalizzato
Monitoraggio personalizzato
Soggetti coinvolti: disturbi cardiovascolari
• Diabetici
• Ipertesi
• Dislipidemici/dismetabolici (Es. Colesterolemia)
• Obesi
Monitoraggio personalizzato
Strumenti tradizionali
• Holter (24/48h)
• In caso di malessere il sistema non è in grado di
intervenire
• Il paziente deve fisicamente portare il dispositivo dallo
specialista
• Holter monitoring built-in mobile telephones
• Rimangono gli stessi problemi
Monitoraggio personalizzato
Strumenti innovativi
SMART-PHONES/PDA
•Alive technology;
•Vitaphone;
•Ventracor pocketview;
•Welch Allyn Micropaq
BUILDING PLATFORMS
•Mobihealth;
•Telemedicare;
•OSIRIS-SE
•Ph-Mon
•Myheart (progetto europeo indirizzato
alla realizzazione di vestiti intelligenti)
Monitoraggio personalizzato
Building platforms (2)
MYHeart:
http://www.hitechprojects.com/euprojects/myheart/en/objectives.html
Monitoraggio personalizzato
Smart-Phones/PDA
 A Wearable ECG-recording System for Continuous
Arrhytmia Monitoring in a Wireless Tele-HomeCare Situation. Norway
 Personal Heart Monitoring System Using Smart
Phones To Detect Life Threatening Arrhythmias.
Australia
Monitoraggio personalizzato
Smart-Phones/PDA
Monitoraggio personalizzato
Smart-Phones/PDA
IL SENSORE
2 contatti elettrici applicati sulla schiena del paziente
usando dei cerotti (“conducting hydrogel”) con dei
trasmettitori RF-radio
Facilmente sostituibile dal
paziente
ECG e sistema d’allarma
(built-in)
Il paziente non è più
“paziente” e può
condure la sua vita
regolarmente
Il paziente può lavarsi e fare
attività fisica
Monitoraggio personalizzato
Smart-Phones/PDA
IL PDA
Fujitsu_Siemens Pocket LOOX 700 using Microsoft Windows
Mobile Software 2003 for Pocket PC.
http://uk.ts.fujitsu.com/rl/servicesupport/techsupport/pda/LOOX700-Series/Docs/ds_pocket_loox_700.pdf
RS232 connector
RF-radio receiver,
converte il segnale
ECG in un segnale
digitale.
Monitoraggio personalizzato
Smart-Phones/PDA
Monitoraggio personalizzato
Smart-Phones/PDA
ALGORITMO DI ARITMIA
Y. Sun, S. Suppappola, and T.A. Wrublewski, “Microcontroller-BasedReal-Time QRS Detection”, Biomedical Instrumentation & Technology,
pp. 477 – 484, 1992.
Basato su una trasformata non lineare della detezione delle Rwave con soglia adattabile, con precisione del 99,2%.
Il medico setta la configurazione e definisce limiti, soglie e allarmi.
Inoltre può inviare messaggi incoraggianti o di allerta, prescrizioni
direttamente al PDA del paziente.
Monitoraggio personalizzato
Smart-Phones/PDA
INTERAZIONE
Il target impone una riflessione sull’interazione. Infatti si tratta di persone
solitamente anziane, pertanto l’interazione con il monitor dovrà essere
adattabile e settata sulle condizioni fisiche del paziente (ipovedenti,
ipoudenti).
Un esempio di soluzione potrebbe essere, nel caso di pazienti ipovedenti,
l’implementazione di vibrazioni, luci flash e interazioni vocali.
Corso SITI
WEARABLE COMPUTING PER
PAZIENTI CON MALATTIE
CORONARICHE
Il SISTEMA HEARTRONIC
WEARABLE COMPUTING PER
PAZIENTI CON MALATTIE CORONARICHE
 Maggior causa di morte (4.500.000 di persone all’anno
in europa)
 Monitoraggio continuo e in tempo reale dei pazienti

Ricovero giornaliero 24h al giorno
 Costi elevati
 Gravi limitazioni nella qualità della vita
 Permettere una vita normale
 Aumentare l’aspettativa di vita
 Migliorare la qualità della vita
MOTIVAZIONE E CONTESTO
 Morte cardiaca improvvisa SCD
 Più comune ostruzione delle arterie coronarie CAD
 La maggior parte dei pazienti ne è minacciata
 La tempestività è il modo migliore per prevenire la SCD
 Serie di prove per determinare il rischio:




Ecocardiogramma
Elettrocardiogramma
Holter
Registrazione eventi
SISTEMA HEARTRONIC
Concetti di funzionamento
 Sistema di prevenzione
 Allarme precoce di eventi cardiovascolari (2/3 ore
prima)
 Monitoraggio continuo delle condizioni del cuore
 Rilevazione di qualsiasi anomalia in tempo reale
 Avvertire il medico responsabile
 Invio parametri sul PDA
 Diagnosi tempestiva e/o interveto per il paziente
SISTEMA HEARTRONIC (2)
Architettura a 3 livelli:



Client
Applicazioni
Dati
SISTEMA HEARTRONIC (3)
Sistemi di componenti





Heartronic t-shirt
Processing Unit Wearable (WPU)
Unità Remota (RU)
Application Server
Database
Prototipo Heartronic T-shirt
CONCLUSIONI
L'obiettivo di questo progetto è di sviluppare un sistema
indossabile in grado di monitorare continuamente e
analizzare le condizioni del cuore di pazienti con
malattia nota e quindi a rischio cardiovascolare.
Questo sistema dovrebbe consentire ai pazienti di
andare avanti con una vita normale, e di conseguenza
aumentare la loro aspettativa di vita e di migliorarne la
qualità.
LAVORO FUTURO
 Attualmente la maggior parte dei componenti del
sistema sono stati sviluppati e i primi test integrati
sono già in programma.
 Gli algoritmi per monitoraggio ECG e analisi sono
ancora in fase di collaudo
 Sensibilità in cui il riconoscimento dell'aritmia deve
essere impostata ed è ancora in fase di studio.
 Studi clinici e le ulteriori prove per affrontare la
questione.
 Aggiunta di comunicazione senza fili
Sistema innovativo eseguito
su PDA
per il monitoraggio continuo
di persone
Sistema innovativo eseguito su PDA
per il monitoraggio continuo di persone
Sistema innovativo eseguito su PDA
per il monitoraggio continuo di persone
Obiettivi del PDA:
 monitorare l'utente



Active Monitoring - sorveglianza attivia, monitoraggio di situazioni anomale senza il diretto
intervento dell’utente.
Universal Assistance - assistenza universale, uso delle comunicazioni wireless e PDA a
prescindere da tempo e luogo.
Vital Signs Monitoring - sorveglianza attiva di dati sensibili dei segni vitali dell’utente, inviati al
sistema di supporto alle decisioni che li analizza e genera un allarme se necessario.
 consentire la comunicazione tra la persona e il Centro
di Controllo


Scenario 1: I dati inviati dai sensori vengono memorizzati in un database locale nel PDA, per
rispondere alle domande formulate attraverso servizi Web. Nel tempo i dati vengono scaricati
nel database globale e usati dal centro di controllo.
Scenario 2: I sensori specializzati catturano i segnali ECG e li inviano al PDA nel quale un agente
specializzato li interpreta e rende disponibili a altre componenti del sistema.
Scenari: tele-assistenza e monitoraggio
delle aritmie
Tecniche: Semantic Web, Mobile Computing e Networking; MedOnt elemento chiave dei componenti di
supporto alle decisioni che si occupa di gestire i dati ricevuti; SOAP (Simple Object Access Protocol).
Esempi: PDA con comunicazioni senza fili: doc @ HOME e Tele MediCare;
Dispositivi per applicazioni specifiche per fornire assistenza, es. Sensatex ; Vital Sign che usa il sistema di
scambio messaggi SOAP
Scenari: tele-assistenza e monitoraggio
delle aritmie
Tecniche: Beat Classifier (Weka e AnswerTree), Beat Detector (Automaton), Rhythm Classifier con linguaggio
informatico, Arrhythmia Identification Service servizio web per monitoraggio offerto ai medici.
Esempi: Classificazione ECG a distanza Vitaphone e MobiHealt; Classificazione locale @ Home e PhMon.
Sistema innovativo eseguito su PDA
per il monitoraggio continuo di persone
Dati Rilevati:
 Dati fisiologici o di ubicazione


L’agente, associato ad un sensore che cattura la percentuale di ossigeno nel sangue,
riceve/elabora le informazioni e le manda al componente di supporto alle decisioni.
Battiti e ritmo cardiaco inviati come pacchetti e riconosciuti con diversi livelli di rischio.
 GPS

NMEA1 (protocollo standard che il GPS usa per dare informazioni sulla posizione dell'utente,
velocità, direzione, altitudine, ecc). I dati inviati dai sensori vengono memorizzati in un database
locale nel PDA, per rispondere alle domande formulate attraverso servizi Web
Sistema innovativo eseguito su PDA
per il monitoraggio continuo di persone
Conclusione
1. Il PDA è il nucleo di questo sistema.
2. Caratteristiche: portability e locality.
3. Nello sviluppare il sistema al fine di ottimizzare comunicazioni senza
fili tra il PDA ed il centro di controllo si è tenuto conto:
 della quantità di dati trasmessi
 del numero di situazioni che devono essere monitorate presso il Centro di
Controllo
 delle problematiche legate all’autonomia della batteria
Sviluppi futuri
Intelligent Shoes ADIDAS
 http://video.google.com/videoplay?docid=41221621755
22637326#
Sensore MicroNavCross
 http://www.youtube.com/watch?v=LD7FDy-QIZg
Conclusione
Bibliografia
 Valter Rocha, Ricardo Seromenho, Joao Correia, Alessandro Mascioletti, Alfredo Picano,
Gil Goncalves, "Wearable computing for patients with coronary diseases," aqtr, vol. 3,
pp.37-42, 2008 IEEE International Conference on Automation, Quality and Testing,
Robotics, 2008 leggi on-line
 Rune Fensli, Einar Gunnarson, Torstein Gundersen, "A Wearable ECG-Recording System
for Continuous Arrhythmia Monitoring in a Wireless Tele-Home-Care Situation," cbms,
pp.407-412, 18th IEEE Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS'05), 2005
leggi on-line
 M.I. Bagues, J. Bermudez, A. Burgos, A. Goni, A. Illarramendi, J. Rodriguez, A. Tablado,
"An Innovative System that Runs on a PDA for a Continuous Monitoring of People," cbms,
pp.151-156, 19th IEEE Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS'06), 2006
leggi on-line
 Peter Leijdekkers, Valerie Gay, "Personal Heart Monitoring System Using Smart Phones
To Detect Life Threatening Arrhythmias," cbms, pp.157-164, 19th IEEE Symposium on
Computer-Based Medical Systems (CBMS'06), 2006 leggi on-line
 Intelligent Wearable Interfaces, by Yangsheng Xu, When J. Li, and Ka Keung C. Lee.
 Grazie per l’attenzione