AI-SENIOR: Razoamento temporal e minaría de datos en sistemas de monitorización ubicua para o coi...

AI-SENIOR: Razoamento temporal e minaría de datos en sistemas de monitorización ubicua para o coidado das enfermedades EPOC e EC

O proxecto AI-SENIOR propón o desenvolvemento dunha plataforma tecnolóxica para a monitorización e análise da actividade diaria de persoas maiores que precisan de asistencia no fogar, e para a xeración de alertas en caso de incidencias que supoñan un risco vital. A plataforma ha de minimizar o posible sentimento de intrusión do suxeito e pór os medios tecnolóxicos necesarios para evitar a revelación da súa privacidade. Debido á súa prevalencia entre a poboación maior, escolléronse dous tipos de enfermidades cardiopulmonares: Enfermidade Cardiopulmonar (EC) e Enfermidade Pulmonar Obstrutiva Crónica (EPOC).

AI-SENIOR divídese en tres eixos fundamentais de investigación:

Sensores electrónicos que constrúan unha infraestrutura sensorial para cada contexto específico de seguimento domiciliario, facendo especial fincapé na integración de información multisensorial.
Intelixencia ambiental e análise intelixente de datos, que permita recoñecer aquelas situacións e comportamentos que requiren algún tipo de asistencia, e que ha de adaptarse ás particularidades da persoa obxecto de atención.
Procesado de biosinais que permita caracterizar o estado e evolución da enfermidade do paciente, con especial énfase na precoz detección dun posible empeoramento da saúde e o seu conseguinte ingreso hospitalario.

Obxectivos

O presente subproxecto realizado polo CiTIUS propón unhas funcionalidades que permiten propoñer os seguintes obxectivos médicos:

A análise de sinais fisiolóxicos e a súa correlación coa información obtida durante o seguimento domiciliario ha de permitir obxectivar o estado e evolución do atendido a partir dun conxunto reducido de indicadores, no que se prescindirá de toda información subxectiva, susceptible de erro na caracterización da enfermidade.
A obtención destes indicadores suscítase mediante o procesado intelixente de sinais fisiolóxicos, o que ha de permitir detectar dun modo precoz un agravamento na enfermidade do atendido, e así evitar o seu ingreso hospitalario.

O proxecto AI-SENIOR propón o desenvolvemento dunha plataforma tecnolóxica para a monitorización e análise da actividade diaria de persoas maiores que precisan de asistencia no fogar, e para a xeración de alertas en caso de incidencias que supoñan un risco vital. A plataforma ha de minimizar o posible sentimento de intrusión do suxeito e pór os medios tecnolóxicos necesarios para evitar a revelación da súa privacidade. Debido á súa prevalencia entre a poboación maior, escolléronse dous tipos de enfermidades cardiopulmonares: Enfermidade Cardiopulmonar (EC) e Enfermidade Pulmonar Obstrutiva Crónica (EPOC). AI-SENIOR divídese en tres eixos fundamentais de investigación: <ol><li>Sensores electrónicos que constrúan unha infraestrutura sensorial para cada contexto específico de seguimento domiciliario, facendo especial fincapé na integración de información multisensorial. </li><li>Intelixencia ambiental e análise intelixente de datos, que permita recoñecer aquelas situacións e comportamentos que requiren algún tipo de asistencia, e que ha de adaptarse ás particularidades da persoa obxecto de atención. </li><li>Procesado de biosinais que permita caracterizar o estado e evolución da enfermidade do paciente, con especial énfase na precoz detección dun posible empeoramento da saúde e o seu conseguinte ingreso hospitalario. </li></ol>O presente subproxecto realizado polo CiTIUS propón unhas funcionalidades que permiten propoñer os seguintes obxectivos médicos:<ul><li>A análise de sinais fisiolóxicos e a súa correlación coa información obtida durante o seguimento domiciliario ha de permitir obxectivar o estado e evolución do atendido a partir dun conxunto reducido de indicadores, no que se prescindirá de toda información subxectiva, susceptible de erro na caracterización da enfermidade. </li><li>A obtención destes indicadores suscítase mediante o procesado intelixente de sinais fisiolóxicos, o que ha de permitir detectar dun modo precoz un agravamento na enfermidade do atendido, e así evitar o seu ingreso hospitalario.</li></ul> - Paulo Félix Lamas - Jesús María Rodríguez Presedo, Daniel Castro Pereiro