Healthcare status and behavior monitoring based on smart tailored environments

Abstract

With the increase in the ageing rate in Europe, strategies have been adopted to help this demographic, aiming to enhance their quality of life while helping the optimization of healthcare associated costs. These strategies are based on the implementation of sophisticated systems, namely Ambient Assisted Living (AAL) systems. Ambient Assisted Living is expressed by a type of smart tailored environments that help to assure personal healthcare to any individual by monitoring their daily habits, health status, and well-being in a non-intrusive way, while living independently in a preferred environment, such as home. Such monitoring system is meant to support the elderly population, that with the increasing of life expectancy may develop mental and physical illnesses. Moreover, during COVID-19 pandemic, strict containment measures were adopted by most countries, including the need of self-isolation in the home environment. Older adults and individuals with certain underlying medical conditions were particularly affected by COVID-19, and therefore, the implementation of effective health monitoring technologies and assistive tools were of extreme relevance. An innovative AAL solution is proposed in this thesis, based on the development of smart sensor nodes and algorithms that enable a non-intrusive analysis of vital signs, recognition of daily life activities, and environmental quality monitoring. Physiological data was acquired by smart biomedical sensors expressed by wearable and non-obtrusive devices. Physical and cognitive health conditions were evaluated by monitoring the basic activities of daily living (ADL) through the implementation of indoor localization technologies. The proposed system also integrated indoor environmental quality (IEQ) monitoring solutions, particularly indoor air quality (IAQ), which play major roles in human health and well-being. Furthermore, this thesis research work focused on evaluating the impact of virtual reality serious games on the autonomic nervous system, aiming to identify the feasibility of integrating these virtual systems into an AAL system to stimulate both physical and cognitive state. Finally, artificial intelligence classifiers were integrated in this AAL solution, playing a major role on classifying daily life activities and human behavior, detecting stress levels, and estimating human thermal comfort based on the information provided by the developed sensor nodes. The final purpose of this system was to allow the creation of an AAL solution that integrates a variety of monitoring systems that are essential to human well-being and quality of life. Key elements of this solution include the adaptation of the smart environment to the specific needs of individuals, guaranteeing personalized healthcare within their preferred living environments.

Com o aumento da taxa de envelhecimento na Europa, têm sido adotadas estratégias que procuram prestar auxílio a esta faixa etária, tal como a melhoraria da sua qualidade de vida e otimização dos custos associados à saúde. Tais estratégias são baseadas na implementação de sistemas inteligentes, nomeadamente ambientes de vida assistida (AVA). Estes são um tipo de ambientes inteligentes adaptáveis que permitem prestar cuidados de saúde pessoais a qualquer indivíduo, monitorizando os seus hábitos diários, o seu estado de saúde e bem-estar, enquanto vive de forma independente no seu ambiente familiar, como a sua casa. Este sistema de monitorização destina-se a apoiar a população idosa, que, com o aumento da esperança média de vida, poderá desenvolver doenças mentais e físicas. Além disso, durante a pandemia de COVID-19, a maioria dos países adotou medidas de confinamento rigorosas, incluindo a necessidade de autoisolamento no ambiente doméstico. Idosos e indivíduos com determinadas condições médicas subjacentes foram particularmente afetados pela COVID-19, pelo que a implementação de tecnologias eficazes de monitorização da saúde e de ferramentas de assistência foi de extrema relevância. Nesta tese, é proposta uma solução AVA inovadora, baseada no desenvolvimento de nós de sensores inteligentes e algoritmos que permitem a análise não intrusiva de sinais vitais, do reconhecimento das atividades da vida diária e da monitorização da qualidade ambiental. Os dados fisiológicos foram adquiridos por sensores biomédicos inteligentes caracterizados por dispositivos "wearable" e não intrusivos. As condições de saúde física e cognitiva foram avaliadas através da monitorização das atividades básicas da vida diária através da implementação de tecnologias de localização "indoor". O sistema proposto integra também soluções de monitorização da qualidade ambiental interior, que desempenha um papel importante na saúde e no bem-estar. Além disso, a investigação desta tese centrou-se na avaliação do impacto dos jogos sérios de realidade virtual no sistema nervoso autónomo, com o objetivo de identificar a viabilidade de integração destes sistemas virtuais num sistema AVA para estimular o estado físico e cognitivo. Por fim, foram integrados classificadores automáticos baseados em inteligência artificial nesta solução AVA, desempenhando um papel importante na classificação das atividades da vida diária e do comportamento humano, na deteção de níveis de stress e na estimativa do conforto térmico humano. O objetivo final deste sistema foi permitir a criação de uma solução AVA que integra uma variedade de sistemas de monitorização essenciais para o bem-estar e qualidade de vida. Os elementos-chave desta solução incluem a adaptação do ambiente inteligente às necessidades específicas dos indivíduos, garantindo cuidados de saúde personalizados nos seus ambientes de vida preferidos.