Reti di sensori a supporto del remote health care

1. Riconoscimento delle situazioni
e reti di sensori a supporto
del “Remote Healthcare”
Davide Merico
(davide.merico@nomadis.unimib.it)
Università degli Studi di Milano-Bicocca
Lab. NOMADIS

2. Andamento demografico in Italia
Variazione di dimensione per gruppi di età rispetto al 1950
800%
80+ anni
700%
600%
% variazione (1950=100%)
500%
400%
300%
60-79 anni
200%
100% 20-59 anni
0-19 anni
0%
1950 1970 1990 2010 2030
fonte dati: ISTAT e IRP-CNR
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3. Quando iniziare a parlare di
invecchiamento?
• 55, 60, 65, 70 anni? Può darsi, ma non per tutti.
• Alla fine dei cosiddetti “Healthy Life
Years” (HLY)? Non proprio.
- L’aspettativa di vita media in Europa è tra: 78 anni
(uomini) e 83 anni (donne);
- HLY europei: circa 67 anni (uomini) e 68 (donne).
• L’invecchiamento inizia quando si inizia a
RISCHIARE DI USCIRE dagli HLY.
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4. Quando iniziare a parlare di
invecchiamento?
• 55, 60, 65, 70 anni? Può darsi, ma non per tutti.
• Alla fine dei cosiddetti “Healthy Life
Years” (HLY)? Non proprio.
- L’aspettativa di vita media in Europa è tra: 78 anni
(uomini) e 83 anni (donne);
- HLY europei: circa 67 anni (uomini) e 68 (donne).
• L’invecchiamento inizia quando si inizia a
RISCHIARE DI USCIRE dagli HLY.
I sistemi di monitoraggio remoto e di assistenza
domiciliare devono aiutare a diminuire il rischio di
uscita dal periodo degli “Healthy Life Years”.
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5. Riconoscimento delle Situazioni
• In generale, il modo migliore per ridurre i
rischi è di essere a conoscenza della
SITUAZIONE in cui ci troviamo.
Percezione elementi Comprensione della Predizione sulle
della Situazione attuale Situazione attuale Situazioni future
Livello 1 Livello 2 Livello 3
RICONOSCIMENTO DELLE SITUAZIONI
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6. Riconoscimento delle situazioni
nell’assistenza domiciliare
Percezione elementi Comprensione della Predizione sulle
della Situazione attuale Situazione attuale Situazioni future
Livello 1 Livello 2 Livello 3
Feedback e
supporto per
Monitoraggio l’anziano e i
e Automated caregivers
Raccolta dati Reasoning
(reti di sensori) finalizzato all’ Automated
analisi della Reasoning
situazione finalizzato alla
Prevenzione
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7. Sicuri e INDIpendenti - SINDI
Percezione elementi Comprensione della Predizione sulle
della Situazione attuale Situazione attuale Situazioni future
Livello 1 Livello 2 Livello 3
Data aggregation
Context interpretation Inference Engine
Bath Localization (ASP)
Study
Feature Database
Internet
(data from
generation
Livingroom Bedroom monitoring and
knowledge
Kitchen representation) Caregiver and
Balcony
patient
Body
Sensors interfaces
Sensor
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8. 03 Dicembre 2009 - RF & Wireless 7

9. Reti Wireless di Sensori - ZigBee
• Sono reti generalmente utilizzate per
raccogliere informazioni in maniera non assistita
per lunghi periodi nei più svariati ambienti.
• I nodi sono in grado di:
- acquisire e trasmettere il valore di variabili fisiche
fornito da sensori presenti sui nodi stessi,
- effettuare delle elaborazioni in ciascun nodo.
SENSING PROCESSING COMMUNICATION
POWER
ACTUATION SECURITY
MANAGEMENT
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10. I nodi della rete wireless di sensori
• Jennic JN5139 Wireless Modules
• On board transceiver and antenna
- 2.4GHz IEEE 802.15.4 compliant
- Receiver sensitivity -97dBm
- TX and RX current 34 mA
- 128-bit AES security processor processor
• Microcontroller
- 16MIPS 32-bit RISC CPU
- 96kB RAM, 192kB ROM
- 4-input 12-bit ADC, 2 11-bit DACs,
comparator
- 3 system timers
- 2 UARTs (one for debug)
- SPI port with 5 selects
- 2-wire serial interface
• 128kB Serial Flash
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11. Utilizzo della rete ZigBee Jennic
• Una rete di sensori ZigBee Jennic,
organizzata gerarchicamente, permette la
raccolta dati relativi:
- all’ambiente
• luminosità, temperatura, umidità;
• apertura/chiusura porte e finestre.
- all’utente
• movimento e peso.
- a situazioni di emergenza
• cadute, fughe di gas, ecc.
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12. I sensori dei nodi ambientali (1)
• Luminosità (TAOS TSL2550)
• Temperatura e umidità (Sensirion SHT10)
• Rangefinder a ultrasuoni (Maxbotix)
• Movimento con sensori infrarossi
(Panasonic)
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13. I sensori dei nodi ambientali (2)
• Peso: celle di carico Futek
- Model: L2760
- Rated Output: 2mV/V
- Capacity: 100 lb
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14. I sensori dei nodi mobili (1)
• Sensori inerziali per il riconoscimento del movimento della
persona (accelerometri, magnetometri e giroscopi triassiali).
• Primo prototipo
- PDA + XSENS MTx
• Bluetooth
• Ulteriori prototipi
- ZigBee Jennic Module
- Sparkfun SerAccel v5
• Freescale Accelometer
Model MMA7260Q
- Sparkfun IMU 6 DoFv3
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15. I sensori dei nodi mobili (2)
• Attualmente il nodo mobile utilizza:
- Jennic ZigBee Module
- Analog Devices ADIS 16350
• Accelerometro digitale triassiale
• Giroscopio digitale triassiale
• 23 mm x 23 mm x 23 mm
- PNI Micromag v3
• Magnetometro digitale triassiale
• Appena disponibile passaggio a
Analog Devices ADIS 16405
- Unità inerziale completa
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17. Monitoraggio e Analisi della Situazione in
SINDI
• SINDI monitora ed elabora continuamente i dati
raccolti dalla WSN, relativi a:
- movimenti dell’utente.
- posizione dell’utente.
- ambiente in cui l’utente vive.
• L’analisi della situazione analizza e comprende i dati
di monitoraggio ottenendo informazioni di più alto
livello:
- comprensione delle abitudini generali dell’utente;
- capacità di camminare correttamente, qualità dei
movimenti, ecc.
- intervento su ambiente troppo caldo/freddo.
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18. Analisi dei movimenti
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19. Riconoscimento delle cadute
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20. Localizzazione e Tracciamento in SINDI
(1)
• Il tracciamento della posizione dell’utente
utilizza tecniche avanzate di filtraggio e
fusione dati.
- Recursive bayesian filters (particle filters and
kalman filters).
- Multi-sensor data fusion:
• potenza del segnale radio (RSSI);
• dati inerziali di movimento;
• movimento in prossimità (infrarossi);
• distanze (ultrasuoni);
• Questo approccio previene in gran parte i
problemi tipici di accuratezza e precisione.
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21. Localizzazione e Tracciamento in SINDI
(2)
• Comparazione con
sistemi commerciali
ha mostrato netto
miglioramento di
prestazioni.
• Accuratezza media
90 cm (+40% rispetto
ai sistemi valutati).
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22. 03 Dicembre 2009 - RF & Wireless 21

23. Interfaccia utente semplificata per utenti
anziani
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24. Interfaccia di monitoraggio caregivers
(parenti e medici)
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25. 03 Dicembre 2009 - RF & Wireless 24

26. Supporto alla Prevenzione in SINDI
• SINDI utilizza tecniche di automated reasoning in
grado di stabilire connessioni tra i comportamenti e
il livello di benessere della persona monitorata.
• Il supporto alla prevenzione in SINDI permette di:
- segnalare preventivamente l’aggravarsi dello stato di
salute della persona anziana.
- monitorare aspetti complessi dello stato di salute
• disabilità funzionali (es. bilanciamento, nutrizione, visione, capacità
uditive, capacità cognitive, insonnia, ...),
• dipendenze nel compiere attività quotidiane (ADLs),
• rischi (es. cadute, depressione, fragilità, malnutrizione, isolamento).
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27. Modello dell’evoluzione dello stato di
salute
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28. Supporto alla prevenzione per medici (1)
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29. Supporto alla prevenzione per medici (2)
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30. Conclusioni
• SINDI utilizza una metodologia di Analisi delle
Situazioni applicata all’assistenza domiciliare
- per monitorare e valutare lo stato di salute di una
persona con l’obiettivo di migliorarne
l’indipendenza e la qualità della vita.
• Lavoro svolto con il supporto dell’unità di
Geriatria dell’Ospedale San Gerardo di Monza.
- Il primo prototipo è stato validato dai geriatri.
- Ulteriori sperimentazioni stanno per essere
avviate in reparto e in RSA. Successivamente in
abitazioni private.
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31. Davide Merico
(davide.merico@nomadis.unimib.it)
Università degli Studi di Milano-Bicocca