Методология создания лаборатории жизнь всей общины для захвата ненавязчивым и непрерывное удаленное деятельности и медицинских данных
Summary
Ненавязчивая датчики и широко распространенных компьютерных технологий включены в повседневной домашней жизни пожилых взрослых позволяет значимые здравоохранения и изменения активности регистрироваться непрерывно месяцев лет, обеспечивая экологически допустимых, высокой частоты, Многоотраслевая данные для исследования или клинического использования.
Abstract
Конец в конец набор технологий был создан для ненавязчивой и непрерывный мониторинг здоровья и активности изменений, происходящих в повседневной жизни пожилых людей более продолжительных периодов времени. Технологии объединены в систему, которая включает принципы навязчивости минимально, генерируя безопасную, конфиденциальность, непрерывный объективных данных в реальном мире (домашний) параметры для месяцев до лет. Система включает в себя пассивные инфракрасные присутствие датчиков, размещенных по всему дому, дверь контактных датчиков, установленных на наружные двери, подключенных устройств физиологического мониторинга (например, весы), коробки лекарств и носимых actigraphs. Управляя датчики также устанавливаются в автомобилях участников и отслеживается использования компьютера (компьютер, планшет или смартфон). Данных помечается через частые онлайн самоотчета опции, которые предоставляют жизненно важную информацию в отношении данных, которые трудно вывести через датчики таких состояний (например, боль, настроение, одиночество), а также данных референт деятельности шаблону Интерпретация (например, посетителей, переставить мебель). Были разработаны алгоритмы с использованием данных, полученных для определения ключевых функциональных областях здоровья или болезни деятельности, мониторинга, включая мобильность (например, номер переходы, шаги, походка скорость), физиологические функции (например, веса, тело Индекс массы, пульс), сон поведения (например, время сна, поездки в туалет ночью), присоединение лекарства (например, пропущенные дозы), социальное взаимодействие (например, время, проведенное вне дома, время пары тратят вместе) и когнитивных функция (например, время на компьютер, движения мыши, характеристики онлайн формы завершения, вождение способности). Обнаружение изменения этих функций предоставляет маркер чувствительным для приложения в наблюдение за состоянием здоровья острых заболеваний (например, вирусные эпидемии) для раннего выявления синдромов слабоумия продромальный. Система особенно подходит для контроля эффективности клинических вмешательств в естественной истории исследования гериатрической синдромов и в клинических испытаниях.
Introduction
Преобладающих клинических исследований сопряжено с ограничениями в надежности и достоверности данных, полученных из-за присущего недостатки методологии оценки. Интервью, ограничены раз, когда врач и пациент может координировать расписания. Время, отведенное для экзаменов ограничивается что волонтер может разумно быть предложено сделать в течение одной сессии. Эти краткие, широко расставленные сессий – даже если дополнены случайные телефонные звонки или запросы Интернет – серьезно ограничивают потенциал для выявления значимых изменений в функции или благополучия с течением времени. Текущие сеансы теста в основном состоят из просьбы о представлении информации, которая может быть трудно вспомнить и проверки (например, «вы помните, принимать свои лекарства?») или искусственных задач (например, «встать и сесть так же быстро, как вы можно»; «Помните, эти десять слов»). Часто оценки призваны ограничить изменчивость тест тест, когда в действительности различия в производительности, сам может быть ключевым диагностическим признаком. Кроме того эти краткие биопсий времени проводятся в искусственных условиях, а не в потоке нормальной повседневной жизни. Таким образом они имеют ограниченное экологические действия. Наконец текущей парадигмы по своей сути не может обеспечить прямую связь взаимозависимости ключевых событий или результатов (например, сна, социализации, физической активности) потому, что данные являются не время штамп другой чем напомнил.
Такой подход к преодолению этих недостатков заключается в разработке систем, которые могут быть внедрены в доме или сообщества, которые воспользоваться преимуществами достижений в вычислительной и зондирования технологии, Беспроводные коммуникации и высокой частоты нескольких доменов данных Google Analytics. Технологии и опыт в этой области растет и количество систем были разработаны, но были ограничены в развертывания, функции или продольной опыт1,2,3,4. В этой рукописи мы описываем протокол, разработанный как средства для обеспечения реального времени, непрерывный и продольных на дому оценки здоровья соответствующих данных, чтобы улучшить ограничения текущей парадигмы оценки здоровья. Орегон центр для старения & ампер; Технологии (ORCATECH) разработал систему на дому, основанные на распространенных вычислений и зондирования технологии для обеспечения непрерывного, реального времени оценки здоровья соответствующей деятельности и поведения. Принося оценки в дом, чтобы включить основном ненавязчивым и непрерывный мониторинг реальных деятельности существенно преодолевает нынешние ограничения. Во-первых поскольку основной системы встроен в пространство жизни участников в рамках их окружающей среды, это по сути удобно. Оценки, требующие дискретных ответы могут быть собраны, когда человек является наиболее легко и, в случае методы пассивного сбора, так часто, как необходимо без обременения участником. Во-вторых находясь в его нормальной жизни пространство дает возможность для сбора данных, сразу же экологически актуальны, тестирование не просто надуманный меры функция, но повседневной познания. Например потенциальным памяти, неудачи, распространенная жалоба трудно naturalistically испытания в клинике, может оцениваться дома Автоматическое ежедневное отслеживание лекарства принимать поведение, таким образом выстукивать повседневной познания, а также ключевых производительности метрики, известный быть чувствительным к когнитивной изменения. В-третьих потому, что данные являются цифровые и штамп времени, облегчается измерения нескольких взаимосвязанных мер, согласовать во времени. Например время на телефон и времени вне дома (меры социального взаимодействия или вывода), использования компьютера (измерения посвящения, психомоторная активность и когнитивные функции) и другие меры, которые были показаны, чтобы изменить с функциональной спад ( сна поведение, масса, скорость ходьбы) можно добавить к чувствительности датчика чистой различать тонкие изменения, которые иначе могут быть очевидными. Важно отметить, что влияние события здоровья и жизни на познание и функции (например, еженедельные отчеты боли, изменения лекарства, низкой настроение) также могут быть связаны с этот поток данных, как они происходят. Наконец обычного тестирования и запросов могут быть представлены через компьютер или связанных интерфейсов (например, таблетка, смартфон), обеспечивая беспрецедентные возможности для одновременно сравнения устаревших тест производительности Роман цифровой производных мер от те же тесты, такие как ответ или паузы раз, кривых обучения и изменчивость интра тест. Этот новый подход таким образом превращает текущей оценки быть более удобным, ненавязчивая, непрерывный, нескольких доменов и натуралистических. В конечном итоге, базовая платформа на дому датчик на основе оценки технологии и методологии, обеспечивает систему, которая может быть настроена и масштабируется до решения широкий спектр конкретных вопросов, связанных с здоровья и благополучия с отметил преимущества над текущей общепринятой практикой редко клиника или оценок, основанных на телефон.
Следующий протокол описывается процесс развертывания этой платформы для ненавязчивого на дому поведенческих и связанных со здравоохранением данных коллекции. В разработке этой платформы, основная цель заключается в предоставлении основной набор функций оценки, которые могут предоставить данные, необходимые для выведения общих доменов здоровья и благополучия (физические, когнитивные, социальные, эмоционально), а также более конкретные поведения ( например, лекарства принимать, ходьба, деятельности, связанной с сна, физиологической активности). Разработка платформы руководствовалась несколькими принципами, включая использование наиболее пассивным ненавязчивым зондирования подходов, минимизации участия прямых пользователей с технологией, будучи технологии «агностик» (т.е., используя лучшие устройства или технические решения, а не требует конкретного подхода или продукта), прочный (для долгосрочной оценки) и масштабируемой и сведение к минимуму практические обслуживания.
Платформа описал развивалась за последние двенадцать лет, важно сообщил целого ряда конечных пользователей, от «цифровой наивно» раннего усыновителей. Периодические опросы и фокус-группы были ключ для информирования этого развития5,6,7. Сотни добровольцев позволили системы постоянно развернуты в своих домах до одиннадцати лет с итерационных изменения вводятся на основании прогрессы в технологии, новых функциональных возможностей, испрошенный исследовательского сообщества, и ключевых постоянной вклад лиц, живущих в доме, где был развернут технология. Вместе, эти добровольцы создали «живой» лаборатория в сообщество, которое мы называем «жизни Лаборатория « там, где их дома и непрерывные данные, собранные в течение дня предоставляют уникальный уровень подробности о здоровье, деятельность и курс жизни.
Базовая платформа зондирования технологии образует основу общей системы для захвата непрерывных данных на дому. Впоследствии описаны элементы этой платформы. Изменение основной платформы (элементы может быть добавлены или удалены) на основе информации, полученной в ходе процесса сбора отношения пользователя и верования и исходов интереса для исследования с использованием платформы исследования. Поскольку данные коммуникационные протоколы стандартизированы, система была разработана чтобы позволить любое устройство, которое следует за эти протоколы включены в сеть.
Базовая платформа, описанные здесь основан на варианте использования добровольцев в жизни лаборатории (МР), которые соглашаются иметь платформу, развернутых в свои дома, чтобы собрать натуралистической деятельности и поведение данных деятельности их нормальной жизни на протяжении многих лет (длинный Текущее развертывание непрерывной = 11 лет).
Концентратор компьютер и подключение к Ethernet/WiFi позволяют сбора данных от устройства системы и передачи обратно на защищенных серверах на ORCATECH без участник вмешательства. Концентратор компьютер настраивается для конкретного участника и дома настройки после установки системы с помощью ноутбука или планшета и панель управления, которая подключается к системе централизованного управления цифровыми участника. Общаясь с центрального компьютера таким же образом можно настроить устройства для сбора дополнительных данных (например, датчики, MedTracker и масштаба).
ORCATECH консоль и удаленного технологии системы управления является пользовательских цифровых технологий и системы управления данными под названием «Консоль», позволяющий участница дома технология конфигурации и настройке системы, а также текущие технологии дистанционного управления дома в том числе безопасного сбора данных и мониторинга. Кроме того для облегчения развертывания системы в сообщество, где каждый дом может иметь уникальный макет, графический инструмент, основанный на планшетный интерфейс используется для автоматически записывать, где расположены различные датчики и их допустимые физическое соседство другу датчики (рис. 2). Это важно для справки во время удаленного мониторинга системы на уровне дома.
Датчики движения пассивные инфракрасные (ИК) цифровой назначаются данного дома во время установки системы, общение с компьютером хаб через беспроводной USB-ключ. Один датчик помещается за номер в смысле движения в зал и участник переходы из комнаты в комнату. «Датчик прямой» четырех датчиков помещается на потолке прихожей или другие области, где участник ходит регулярно на последовательной темп. Этот датчик линии позволяет ненавязчивым сбора ходить скорость много раз в день. Другие метрики могут быть получены от этих датчиков деятельности как время нахождения или количество переходов, обслуживание. Дверь контактные датчики размещаются вокруг дома на всех наружных дверей для выявления участников приходят и уходят из дома и на холодильник, чтобы определить общую частоту доступа к продовольствию.
Он-лайн за здоровье и активность Self-Reports необходимы для оптимального смысла данных из пассивной системы семейства устройств. Эти данные имеют решающее значение для анализа участников доклад о событиях в доме относительно датчик собранных данных. Еженедельный онлайн самоотчета обзор может быть завершена на любого вычислительного устройства (например, ноутбук, планшет, смартфонов) с подключение к Интернету для запросов участников поездки из дома, посетителей в доме, здоровье изменения, изменения пространства в пределах дома, одиночество, депрессия и уровень боли. За сбор данных опирается на относительно короткое окно воспоминание, которая обеспечивает гораздо более высоким разрешением данных и вероятность точности, чем, к примеру, годовых или полугодовых осмотры. Кроме того этот процесс самоотчета также позволяет следователей для изучения пассивной показателей потенциальных когнитивных нарушений, таких, как различия в то время для завершения обзора, изменения в количество кликов, возросшие трудности представления точных даты, или обесценения маркеры в текст ответов. В рамках базовой платформы мы установить электронные таблетки окно семь день что записей, или не был открыт в назначенный день отсека и раз(а), что он был открыт каждый день. Это предоставляет сведения о присоединение лекарства, а также потенциальные проявлением когнитивными если последовательность лекарства принимая уменьшается.
Беспроводной цифровой bioimpedence масштаба, который также собирает пульс, метрики состав тела, скорость волны импульса, температуры окружающей среды и уровня атмосферного углекислого газа устанавливается в ванной комнате, предоставление данных о ежедневных вес участников. Затем эти данные можно соотнести с другими сообщил события (например, состояние здоровья, лекарства), а также другие пассивные показатели поведения, таких, как соблюдение протокола и частота использования с течением времени.
В тех случаях, где наши участники диск, мы устанавливаем вождения датчик в их транспортные средства. Этот датчик содержит сведения о вождения, таких как частота, сроки, продолжительность и расстояния поездки, а также частота жесткого остановки или жесткий ускорений.
Запястье носить носки устройство собирает данные физической активности и выходить из дома. Несколько марок и моделей предметы одежды были использованы в лаборатории жизни дома.
В зависимости от проекта следователь с использованием платформы ORCATECH можете дополнить основные датчик с дополнительного сбора данных компонентов. Примеры в прошлом испытания телефона сенсора для мониторинга социализации через стационарный телефон деятельность, разработка и внедрение цифровой баланс доску для тестирования, баланс таблетки с периодической когнитивных задач для участника для завершения в их собственном доме и систему автоматизированной texting для оценки эффективности лекарства напоминания по телефону.
Чтобы обрабатывать различные данные, полученные в лаборатории ORCATECH жизни, с учетом информации и данных системы используется для сбора, аннотирование, сохранения и анализа обширной деятельности и данных в области здравоохранения. ORCATECH разработал систему пользовательского участника управления, сбора данных, самоотчетов и обработки и непрерывном сборе данных от всех системных устройств и датчиков. Система основывается на кластере серверов распределенных Кассандра NoSQL для хранения данных датчика и лямбда архитектуры с использованием Кафка и Spark, который позволяет наши возможности обработки данных для приближения к реального времени обработки. С помощью API-Интерфейсом REST, данные передаются в стандартных данных анализа платформ и программ статистического программного обеспечения для анализа данных.
Protocol
Representative Results
Discussion
Мы описали основные системы или платформы, позволяя дома и общины-на основе дистанционного зондирования и отчетности основные здоровья и благополучия мер на постоянной основе. Система предназначена для использования главным образом в исследованиях на данный момент.
Та…
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Исследований, описанных здесь была поддержана грантов от национальных институтов здравоохранения, Национальный институт старения (U2CAG054397, AG024978 Р30, AG008017 Р30, R01 AG042191, R01 AG024059), Intel, фонд для национальных институтов здравоохранения и Роберта Вуда Джонсона Фонда.
Materials
| Raspberry Pi 3 Model B | Raspberry Pi Foundation | Raspberry Pi 3 Model B | |
| Motion Sensor | NYCE Sensors Inc | NCZ-3041-HA | |
| Door/Window Sensor | NYCE Sensors Inc | NCZ-3011-HA | |
| Curtain Motion Sensor | NYCE Sensors Inc | NCZ-3045-HA | |
| iSort | TimerCap | iSort | |
| Home Stealth USB Phone Recorder | Fiho | Fi3001B | |
| Automatic Pro | Automatic | AUT-350C | |
| Body Cardio Scale | Nokia | WBS04 | |
| Activite/Steel Activity Monitor | 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 |
Riferimenti
- 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, 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, 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).
