FR 3077409 A1 20190802 FR 1870090 A 20180129 Titre : Détection de rupture des habitudes de vie des personnes surveillées dans une habitation 2 2 L'utilisation de l'algorithme mathématique de la loi normale cumulée permet la comparaison des données de la période terminée (une heure par exemple) avec les données moyennes pour cette période horaire, avec comme troisième paramètre l'écart type dont la valeur agit comme un amplificateur / atténuateur du résultat obtenu. Le résultat de l'algorithme est une valeur comprise entre 0% et 100%. Les valeurs élevées comme par ex. supérieures à 95% indiquent une suractivité, alors que les valeurs basses, inférieures à 10% par ex. indiquent une sous-activité de la personne surveillée. Cette analyse est effectuée pour chaque capteur de mouvement à chaque heure. Le système de gestion des avertissements et alertes analyse, pour la période horaire qui vient de terminer, pour chaque capteur de mouvement, les résultats de la loi normale cumulée. Un comptage du nombre de valeurs inférieures au seuil minimum (ex. 10%) ainsi que le nombre de valeurs supérieures au seuil maximum (ex. 95%) est effectué. Si le total du nombre de valeur supérieures au seuil maximum et inférieures au seuil minimum est de « 1 », alors une notification d'avertissement est émise aux AIDANTs. Si ce nombre est supérieur ou égal à « 2 », alors une notification d'alerte est émise aux AI DANTs. 3 En référence à la figure 1- description matérielle, La solution matérielle comprend des capteurs de mouvement (6) dont les informations sont transmises via le protocole radio RF433MHz à un boîtier d'interface RF433 - Bluetooth (7), ce boîtier est relié à une tablette tactile au domicile de la personne surveillée (8), cette tablette transmet via internet les informations des capteurs de mouvements dans la base de données des détections de présence localisée dans un centre d'hébergement (9). La liaison entre la tablette et Internet est faite soit via du WIFI, ou bien via une liaison de données sur un opérateur de téléphonie mobile (avec une carte SIM dans la tablette). Le traitement de ces données par l'algorithme de détection de rupture des habitudes de vie permet l'envoi d'avertissements, d'alertes ainsi que la visualisation de l'activité de la personne AIDÉE via un portail client pour la personne AI DANTe. 4 Contexte Cette invention permet le développement d'une solution de communication, de surveillance et de bienveillance des personnes âgées (personne AIDÉE) habitant à domicile. La présente invention a pour objet la détection de rupture des habitudes de vie d'une personne sous surveillance, permettant de déclencher un mécanisme d'alerte aux AIDANTS, dans des cas comme par exemple une chute, une perte de conscience de la personne surveillée (AIDÉE) ou tout événement engendrant une sous-activité ou une suractivité au domicile de la personne AIDÉE. La majorité des personnes âgées habitant à domicile sont aidées par un membre de leur famille. La surveillance peut devenir un fardeau pour les AIDANTs en raison de la nécessité de visiter souvent de manière quotidienne le domicile de la personne âgée (AIDÉE). Lorsque cette surveillance devient trop contraignante pour les AIDANTs, une décision de déménagement dans un centre spécialisé est souvent la seule solution. 3 Cette invention permet de prolonger le maintien à son domicile d'une personne âgée, conséquence de la détection de rupture des habitudes de vie qui correspond à une surveillance active à tout moment de la personne AIDÉE. Ainsi, les AIDANTS sont prévenus dans un délai d'une heure en cas où la personne AIDÉE rencontre une situation qui modifie ses habitudes de vie. De plus, l'AIDANT(e) peut consulter le 5 résumé des activités du jour sur son portail client, à fin d'être encore plus rassuré(e). La solution déployée ne nécessite aucune interaction de la part de la personne AIDÉE avec les matériels tels que tablette, boîtier d'interface RF433-Bluetooth, capteurs de mouvement. Cette solution est adaptée malgré d'éventuels déficits visuels, auditifs ou cognitifs comme Alzheimer. 10 5 É' art actuel Il existe de nombreuses solutions d'assistance pour personnes âgées sur le marché. Ces solutions sont basées sur une action qui déclenche un mécanisme d'alerte. Les actions de déclenchement sont par exemple l'appui sur un bouton SOS porté sur un bracelet ou sur un collier. Certains de ces bracelets ont une capacité de détection de chute, permettant d'affiner le mécanisme d'alerte. 15 Ces mécanismes sont adaptés à la surveillance de personnes qui ont un niveau de compétences cognitives suffisant, et qui ont une aptitude physique à déclencher une alerte de manière volontaire comme par exemple en appuyant sur le bouton d'un dispositif fixé au poignet ou au cou. Ces mécanismes sont inadaptés en cas de perte de conscience, en cas de blessure qui peuvent entraver la capacité de la personne âgée à déclencher le dispositif, ou en cas de limitations cognitives comme par 20 exemple chez les millions de patients atteints d'Alzheimer qui rendent trop complexe l'utilisation d'un dispositif. 6 ;ti',uants La détection de rupture des habitudes de vie est fondée sur 25 1. Le déploiement chez la personne AIDÉE de capteurs de présence dans les pièces de vie principales (par exemple cuisine, séjour, chambre). 2. L'accumulation en base de données des détections de présence de tous les événements des 30 capteurs de présence 3. La création et la mise à jour par auto-apprentissage d'un schéma de normalité des habitudes de vie de la personne AIDÉE sur la base de l'analyse et du traitement algorithmique des événements capturés en base de données. 35 4. L'application d'un traitement mathématique « LOI NORMALE, CUMULÉE » avec comme valeurs d'entrée a. La valeur à évaluer, correspondant à la mesure du nombre de présences de la dernière période (par ex. 1 heure), paramètre « x » 40 b. La valeur moyenne attendue pour cette période horaire, extraite de la base de données des moyennes de présence, paramètre « p » 4 c. Une valeur d'écart type, paramètre a Et dont le résultat compris entre 0% et 100% détermine la probabilité que les événements de la période mesurée soient conformes aux attentes des habitudes de vie. Sur la base de tests 5 effectués en milieu réel, les valeurs considérées comme normales sont comprises entre 10% et 95%. 5. Un algorithme de décision d'émission d'avertissement ou d'alerte des AIDANTS, selon le nombre de valeurs de sortie de l'algorithme qui seront en dessous du seuil inférieur (par ex. 10%) et au- 10 delà du seuil supérieur (par ex. 95%). Une seule valeur dans ces zones d'exceptions déclenche un avertissement, deux valeurs ou plus déclenchent une alerte. Ces messages sont transmis à l'AIDANT via messages transmis sur le réseau téléphonique (comme par ex. des SMS). 7 7.1 Environnement matériel 15 Voir Figure 1- Environnement matériel 7.2 Environnement logiciel Voir Figure 2 - Environnement logiciel 20 7.3 Capteurs de mouvement, données des - présence Des capteurs de mouvements sont disposés dans chaque pièce de vie ou zone de passage de la personne AIDÉE, et transmettent chaque détection de passage via une liaison radio couplée à une connexion internet ensuite sauvegardée en base de données sur un serveur chez un hébergeur de service internet. 25 Chaque capteur est associé à une pièce de la maison (par ex. cuisine, séjour, chambre, couloir) et les détections de mouvement sont indexées par pièce dans la base de données des détections de présence. Les éléments sont stockés par tranche horaire de 1 heure. Exemple de la base de données des détections de présence Lundi 6h - 7h 7h -8h 8h - 9h 9h -10h 10h-11h 11h-12h Séjour 0 2 2 5 12 6 chambre 5 5 1 2 0 0 cuisine 0 8 12 10 5 12 30 5 7.4 u o apprentissage des habitudes de vie, données des moyennes de pr ?nce Un mécanisme d'analyse des habitudes de vie basé sur la base de données des détections de présence permet la création d'un schéma de normalité, en calculant la moyenne du nombre de présence par 5 tranche horaire, pour chaque zone surveillée. Un nouveau calcul de cette moyenne est effectué à chaque jour sur la base des 7 derniers jours, permettant un auto-apprentissage évolutif des habitudes de vie de la personne AIDÉE. 10 Ces informations sont stockées dans la base de données des moyennes de présence. Exemple de la base de données des moyennes de présence Moyenne lundi-vendredi 6h - 7h 7h - 8h 8h - 9h 9h -10h 10h-11h 11h-12h Séjour 1 2 1 7 10 5 chambre 3 3 2 1 1 0 cuisine 1 8 12 10 5 12 7.5 Détection de rupture d 2_ h_ bitudes de vie 15 Pour chaque capteur de présence, un calcul est effectué afin de comparer les détections de présence de la dernière tranche horaire avec la moyenne des détections de présence pour ce même créneau horaire. Le calcul est effectué avec la Loi normale cumulée afin de déterminer si la valeur mesurée est dans la norme ou en dehors de cette dernière. Cet ensemble de calcul est détaillé au chapitre suivant. 8 tï î LOI NORMALE » cul des . 20 Le principe de la « LOI NORMALE » Rappel : 25 En théorie des probabilités et en statistique, la loi normale est l'une des lois de probabilité les plus adaptées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elle est en lien avec de nombreux objets mathématiques dont le mouvement brownien, le bruit blanc gaussien ou d'autres lois de probabilité. Elle est également appelée loi gaussienne, loi de Gauss ou loi de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et 30 physiciens qui l'ont étudiée. Plus formellement, c'est une loi de probabilité absolument continue qui dépend de deux paramètres : son espérance, un nombre réel noté g, et son écart type, un nombre réel positif noté o. La LOI NORMALE se décline en deux versions, une première qui se trouve ci-dessous, et dont le résultat 35 est une courbe gaussienne, et la seconde qui est retenue dans cette demande de brevet, qui correspond à l'intégrale de l'équation ci-dessous, entre -infini et X, appellée LOI NORMALE CUMULÉE Équation de la LOI NORMALE 1 (x-02) Î (x, a) = e 20-2 j 5 Voir Courbe gaussienne de la Loi Normale en Figure 3 10 La Loi Normale Cumulée est représentée par l'équation suivante : X 1 ((x-02 f f (x, a) e 20-2 -00 Voir Courbe de la Loi Normale Cumulée en Figure 4 15 LOI JORMALE CUMULÉE pour détermin_r rupture =s habitudes de vie Voir Figure 5 - Exemple de distribution de la Loi Normale Cumulée 20 Utilisation des variables de la Loi Normale Cumulée - x correspond à la valeur mesurée pour la période en cours, extraite de la base de données des détections de présence. - g correspond à la valeur moyenne des jours précédents pour ce même créneau horaire, extrait de la base de données des moyennes de présence 25 - o correspond à l'écart type, (défini à la valeur de 5 dans les exemples fournis), correspondant à la moyenne des variation de détection attendues. Une valeur inférieure augmente la sensibilité du système de détection, une valeur supérieure réduit la sensibilité du système de détection. 30 81 nai/se, traitement Le résultat du calcul dans cet exemple où la moyenne attendue est de 10 mouvements indique que si nous avons enregistré 10 mouvements, le résultat de l'équation sera de 0,5. En utilisant un écart type de 5, nous pouvons déterminer une plage d'activité normale ainsi que deux plages d'activités 6 7 anormales. Dans cet exemple, la plage d'activité anormale a été définie entre 0 et 10%, et entre 90% et 100%. Ainsi, les valeurs de probabilité supérieures à 90%, et inférieures à 10%, correspondent aux seuils de déclenchement permettant de conclure à une rupture des habitudes de vie. 5 La LOI NORMALE, version cumulée, est retenue comme base pour le calcul de la détection de rupture des habitudes de vie. 9 Détecti- Fzipt de3 9.1 Application de la LOI NORMALE CW.:JULÉE L'équation de la LOI NORMALE CUMULÉE est calculée en utilisant comme paramètres : 10 > les données de la base de données des détections de présence pour l'heure qui vient de se terminer (paramètre « x ») > les données de la base de données des moyennes de présence (paramètre « ») > Un écart type dont la valeur est déterminée selon le nombre de détections, valeur de 5 dans les exemples ci-dessous. 15 Le résultat est stocké dans la base de données des résultats du calcul de la loi normale cumulée. Un algorithme identifie par tranche horaire les valeurs comprises dans les plages d'activité anormale. Cet algorithme utilise les balises suivantes afin de prendre une décision - une variable de sensibilité réglable par l'utilisateur, permettant de déterminer la taille des zones d'activité anormale supérieure et inférieure 20 o anormal.inférieur, valeur par défaut 10% o anormal.supérieur, valeur par défaut 95% - une variable de seuil de déclenchement d'avertissement qui détermine le nombre de valeurs d'activité annormales requises pour déclencher un avertissement. Valeur par défaut : 1 25 - une variable de déclenchement d'alerte o qui détermine le nombre de conditions d'activité anormales requises avant le déclenchement d'une alerte (valeur par défaut : 2) L'algorithme effectue le calcul suivant, pour la plage horaire qui vient de se terminer : 1. Comptage du nombre de valeurs dans la zone d'activité anormale 30 2. Comparaison entre ce nombre et le seuil déterminé par l'utilisateur a. Si le nombre de valeurs est égal ou supérieur au seuil d'alerte i. Déclenchement d'une procédure d'alerte ii. Fin de procédure b. Sinon, si le nombre de valeurs est égal ou supérieur au seuil d'avertissement 35 i. Déclenchement d'une procédure d'avertissement ii. Fin de procédure 8 9.1.1 Exemple de détections du schéma des habitudes de vie « normale » avec un envoi d'avertissement - Avec ces valeurs dans la base de données de moyennes de présence Moyenne lundi-vendredi 6h - 7h 7h - 8h 8h - 9h 9h - 10h 10h-11h 11h-12h Séjour 1 2 1 7 10 5 Chambre 3 3 2 1 1 0 Cuisine 1 8 12 10 5 12 5 - Avec ces valeurs dans la base de données des détections de présence Lundi 6h - 7h 7h -8h 8h - 9h 9h - 10h 10h-11h 11h-12h Séjour 0 2 2 5 2 chambre 5 5 1 2 1 cuisine 0 8 12 10 1 Résultats (probabilité multipliée par 100) de la LOI NORMALE CUMULÉE 6h - 7h 7h - 8h 8h - 9h 9h - 10h 10h-11h 11h-12h Séjour 42 50 58 34 Chambre 66 66 42 58 50 Cuisine 42 50 50 50 21 10 9.11.1 Hypothèses, analyse, résultat Seuil d'activité anormale inférieur (anormal.inférieur) : 10% Seuil d'activité anormale supérieur (anormal.supérieur) : 95% Seuil de déclenchement d'avertissement : 1 valeur 15 Seuil de déclenchement d'alerte : 2 valeurs Dans cet exemple, un avertissement sera émis, car 1. Une seule valeur en dehors des seuils supérieurs et inférieurs a été constatée 2. Cette valeur correspond à la mesure Séjour dans la tranche 10h-11h car l'algorithme a retourné 20 une valeur de 5%, donc inférieur au seuil minimum de 10%. La personne AIDANT(e) recevra un avertissement sur son téléphone par message texte indiquant un léger changement dans les habitudes de vie de la personne aidée. 25 9.1.2 Ex mple de détections du schéma des habitudes de vie avec une détection rupture de vie qui donnera une alerte - Avec ces valeurs dans la base de données de moyennes de présence 9 Moyenne lundi-vendredi 6h - 7h 7h - 8h 8h -9h 9h -10h 10h-11h 11h-12h Séjour 1 2 1 7 10 5 Chambre 3 3 2 1 1 0 Cuisine 1 8 12 10 5 12 - Avec ces valeurs dans la base de données des détections de présence Lundi 6h - 7h 7h - 8h 8h -9h 9h -10h 10h-11h 11h-12h Séjour 0 0 0 1 2 Chambre 8 2 4 10 15 Cuisine 0 0 2 0 1 Résultat (probabilité multipliée par 100) de la LOI NORMALE CUMULÉE 6h - 7h 7h - 8h 8h -9h 9h -10h 10h-11h 11h-12h Séjour 42 34 42 12 Chambre 84 42 66 96 100 Cuisine 42 5 2 2 21 5 9.1.2.1 Hypothèses, analyse, résultat Seuil d'activité anormale inférieur : 15% Seuli d'activité anormale supérieur : 95% Seuil de déclenchement d'avertissement : 1 valeur 10 Seuil de déclenchement d'alerte : 2 valeurs Dans la tranche 7h-8h, un premier avertissement sera émis, car « une » valeur était comprise dans le seuil inférieur. Dans la tranche 8h-9h, un second avertissement sera déclenché, car « une » valeur était comprise dans 15 le seuil inférieur. Dans la tranche 9h-10h, une alerte sera déclenchée car « 3 » valeurs sont comprises dans les seuils inférieurs et supérieurs Dans la tranche 10h-11h, une alerte sera déclenchée car « 2 » valeurs sont comprises dans les seuils inférieurs et supérieurs 20 La personne AIDANT(e) aura une information précise et fiable sur les difficultés rencontrées par la personne AIDÉe lui permettant de réagir en conséquence. Personne AIDÉE La personne surveillée, une personne pour laquelle une surveillance permet de contrôler le bien être. 5 Cette personne est souvent vulnérable en raison de son âge, d'un handicap, de la maladie, ou de toute autre condition qui justifie une surveillance. AIDANT Une personne qui contrôle le bien être d'un AIDÉE, souvent par filiation familiale, ou le biais d'une 10 prestation professionnelle. Cette personne est souvent un membre de la famille qui s'occupe par exemple d'un parent âgé. Mécanisme d'alerte Une notification permettant à un AIDANT d'être informé d'une situation anormale chez la personne 15 AIDÉE. Le mécanisme d'alerte peut être une notification sous forme de message textes (SMS) ou notification au sein d'une application, à un ou plusieurs AIDANTs simultanés. Capteurs de présence Un dispositif qui détecte le mouvement dans son périmètre de fonctionnement, le plus souvent de quelques mètres. 20 Détection de rupture des habitudes de vie Un ensemble de procédés et algorithmes qui permettent de détecter les changements d'habitude de vie d'une personne par rapport à un schéma de normalité, basé sur une analyse de probabilité selon le modèle mathématique de la LOI NORMALE CUMULÉE. La LOI NORMALE CUMULÉE 25 En théorie des probabilités et en statistique, la loi normale est l'une des lois de probabilité les plus adaptées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elle est en lien avec de nombreux objets mathématiques dont le mouvement brownien, le bruit blanc gaussien ou d'autres lois de probabilité. Elle est également appelée loi gaussienne, loi de Gauss ou loi de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et 30 physiciens qui l'ont étudiée. Plus formellement, c'est une loi de probabilité absolument continue qui dépend de deux paramètres : son espérance, un nombre réel noté g, et son écart type, un nombre réel positif noté Cr La loi normale cumulée correspond à l'intégrale REVENDICATIONS1. Procédé de surveillance de personne AIDEE dans un système comprenant des capteurs de mouvement dont les informations sont transmises via le protocole radio RF433MHZ à un boîtier d'interface RF433 - Bluetooth, ce boîtier étant relié à une tablette tactile au domicile de la personne, cette tablette transmet via internet les informations des capteurs de mouvements vers un hébergeur de service internet, le traitement de ces données par l'algorithme de détection de rupture des habitudes de vie permet l'envoi d'avertissements, d'alertes, caractérisé en ce que des informations de mouvements sont stockés, pour chaque capteur de mouvement, par tranche horaire, dans une base de données de nombre de détection de présence située chez l' hébergeur de service internet et en ce qu'un signal d'avertissement et d'alerte est déclenché en se basant sur le résultat des données traitées 2. Procédé de surveillance selon la revendication 1 caractérisé en ce qu'une moyenne des détections de présences pour chaque capteur, chaque tranche horaire, sur une période des 7 derniers jours, des données stockées en base de données de nombre de détection de présence, est calculée, et le résultat est stocké dans une base de données des moyennes des présences, pour chaque capteur de mouvement, par tranche horaire 3. Procédé de surveillance selon la revendication 2 caractérisé en ce qu'une probabilité selon la Loi Normale Cumulée est calculée, pour la tranche horaire en cours, avec comme valeurs d'entrée le nombre de détections de présence selon la revendication 1, les moyennes de présence selon la revendication 2, un écart type, et dont le résultat est une valeur comprise entre 0 et 1 4. Procédé de surveillance selon la revendication 3 caractérisé en ce que le résultat de la Loi Normale Cumulée est comparé avec un seuil inférieur et un seuil supérieur 5. Procédé de surveillance selon la revendication 4 caractérisé en ce que le calcul de probabilité selon la Loi Normale Cumulée est répété pour les données provenant de chaque capteur de mouvement 6. Procédé de surveillance selon la revendication 5 caractérisé en ce que le nombre de valeurs supérieures au seuil maximal, et inférieures au seuil minimal est compté pour la tranche horaire en cours, pour les données de chaque capteur de mouvement 7. Procédé de surveillance selon la revendication 6 caractérisé en que le signal d'émission d'avertissement et d'alerte est déclenché en se basant sur l'analyse du comptage des valeurs selon la revendication 6