Allergic rhinitis passive detection, assessment, and monitoring using artificial intelligence of things (AloT) and crowdsensing
Authors: Τζαμαλής Παντελής 
Published: December 2022

Η παρούσα Διπλωματική Διατριβή (ΔΔ) σχετίζεται με μία ολιστική eHealth/mHealth προσέγγιση για την αυτοματοποιημένη, παθητική και μη παρεμβατική ανίχνευση και παρακολούθηση της αλλεργικής ρινίτιδας με τη χρήση των τεχνολογιών του πληθοπορισμού, της Τεχνητής Νοημοσύνης, και των δεδομένων αισθητήρων. Η παρακολούθηση του φαινομένου, συγκεκριμένα, πραγματοποιείται με έναν συμπληρωματικό τρόπο, τόσο χωροχρονικά, όσο και σε ατομικό επίπεδο, το οποίο αφορά την προσωποποιημένη ανίχνευση αλλεργικών συμπτωμάτων. Η Τεχνητή Νοημοσύνη ενεργεί σε διάφορα επίπεδα και σε διαφορετικούς τομείς κατά την παρούσα προσέγγιση. Για τον λόγο αυτό, αναπτύχθηκε ένα framework ικανό να αυτοματοποιεί τις διαδικασίες μηχανικής μάθησης (Machine Learning - ML), από άκρο σε άκρο, ώστε να παρέχει εύρωστα και αξιόπιστα αποτελέσματα κατά τη διαδικασία πρόβλεψης οντοτήτων στον πραγματικό κόσμο. Το framework υλοποιήθηκε με τέτοιο τρόπο που μπορεί αυτοματοποιημένα να προσαρμοστεί σε προβλήματα μηχανικής μάθησης, τα οποία αφορούν αναγνώριση προτύπων και ταξινόμηση χρονοσειρών, για δεδομένα που προκύπτουν από σήματα επιτάχυνσης και γωνιακής ταχύτητας, καθώς και ήχου, όπως επίσης ανάλυσης και ταξινόμησης δεδομένων κειμένου. Για τη χωροχρονική παρακολούθηση, στην Ελλάδα και στην Αμερική, δημιουργήθηκε μία πλατφόρμα, η οποία αξιοποιεί και επεξεργάζεται δεδομένα, τα οποία προέρχονται από 3 πηγές: α) σταθερούς σταθμούς αισθητήρων, τοποθετημένοι στην Ελλάδα και στην Αμερική, β) δεδομένα τοποθεσίας (GPS, GSM, Wi-Fi) σε συνδυασμό με υποκειμενικές μετρήσεις των συμπτωμάτων των χρηστών, και, γ) δημοσιεύσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, που σχετίζονται με την ασθένεια. Τα υβριδικά δεδομένα δέχονται επεξεργασία, ενώ αναλύονται δυναμικά μέσω της χρήσης στατιστικών μεθόδων και μοντέλων μηχανικής μάθησης. Τα αποτελέσματα της ανάλυσης παρουσιάζονται σε διαδραστικούς χάρτες και γραφήματα υποδεικνύοντας την έξαρση του φαινομένου σε μια περιοχή, την επίδραση των αλλεργιογόνων στους πολίτες, καθώς και των συμπτωμάτων που παρουσιάζουν. Αντίστοιχα, η ατομική παρακολούθηση της ασθένειας, γίνεται με παθητικό τρόπο, με την χρήση φορετών συσκευών στον καρπό (wristband). Στο σημείο αυτό, αναπτύχθηκε μία διαφορετική πλατφόρμα, η οποία αξιοποιεί τα δεδομένα επιταχυνσιόμετρου και γυροσκοπίου. Με τη χρήση προηγμένων μεθόδων επεξεργασίας σημάτων, διαφορετικών αρχιτεκτονικών νευρωνικών δικτύων, οι οποίες υιοθετήθηκαν, αναβαθμίστηκαν και προσαρμόστηκαν στο πρόβλημα, καθώς και ενός συνόλου μηχανισμών που αναπτύχθηκαν και ενσωματώθηκαν για την ερμηνεία και παροχή αξιόπιστων αποτελεσμάτων (Explainable AI), επιτυγχάνεται η αποτελεσματική, αυτόματη, και παθητική παρακολούθηση της ασθένειας, μέσω των κινήσεων που εκτελεί ο χρήστης κατά την περίοδο των αλλεργικών συμπτωμάτων. Κατά την πειραματική διαδικασία, πραγματοποιήθηκε συλλογή δεδομένων τόσο από πραγματικούς ασθενείς, όσο και από υποκείμενα του Εργαστηρίου, μέσω ενός καινοτόμου διαδικτυακού εργαλείου συλλογής κινησιολογικών δεδομένων που αναπτύχθηκε. Τα δεδομένα αυτά χρησιμοποιήθηκαν στις φάσεις εκπαίδευσης και επικύρωσης. Η επικύρωση της πλατφόρμας, έγινε σε τελικούς χρήστες/ασθενείς, μέσω της διαδικασίας ενός πιλότου που έλαβε μέρος στο πλαίσιο ενός χρηματοδοτούμενου ερευνητικού Έργου, και του αντίστοιχου καινοτόμου μηχανισμού που υποδεικνύει την ικανότητα των μοντέλων νευρωνικών δικτύων να παρέχουν αξιόπιστες προβλέψεις. Τέλος, να σημειωθεί ότι, καθ’ όλη την ανάπτυξη της ΔΔ υπήρξε στενή συνεργασία με ιατρικό προσωπικό, το οποίο συμμετείχε στον καθορισμό των απαιτήσεων της πλατφόρμας, αλλά και την επικύρωσή της.