Designing calm and non-intrusive ambient assisted living system for monitoring nighttime wanderings
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Assistive living technologies provide support for specific activities, transforming a home into a smart home. The purpose of this paper is to present how to design, implement, deploy and install a personalized ambient support system for the elderly suffering from Alzheimer’s disease (AD) and nighttime wandering. Design/methodology/approach The intervention presented in this paper proceeds in two phases. During the monitoring phase, the system determines the profile of the person with AD, based on nighttime routines. Data are gathered from sensors dispatched in the smart home, coupled with physiological data obtained from sensors worn by the person. Data are then classified to determine engine rules that will provide assistance to the resident to satisfy their needs. During the second phase, smart assistance is provided to the person via environmental cues by triggering rules based on the person’s habits and the activities occurring during night. Findings The paper develops the architecture of a non-intrusive system that integrates heterogeneous technologies to provide a calm environment during night and limit wandering periods. Practical implications The goal is to help people age well at home as long as possible and recover a regular circadian cycle while providing more comfort to the caregiver. Originality/value The system presented in this paper offers a calm and personalized environment with music and visual icons to soothe persons with AD and encourage them to go back to bed. It is installed at the patient’s home using wireless technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».