Οι ψηφιακοί βιοδείκτες ως οικολογικά έγκυρα μέσα απομακρυσμένης και μακρόχρονης εκτίμησης της υγείας των ατόμων τρίτης ηλικίας
Creators: name: Μπίλλης, Αντώνιος Σ.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Αισθητήρες
Ψηφιακοί βιοδείκτες
Μηχανική μάθηση
Γήρανση
Sensors
Digital Biomarkers
Machine Learning
Ageing

description: Εισαγωγή: Η γήρανση του πληθυσμού αποτελεί μία από τις μεγαλύτερες κοινωνικές προκλήσεις παγκοσμίως. Η εξάπλωση φθηνών έξυπνων συσκευών με δυνατότητα σύνδεσης στο Διαδίκτυο των Πραγμάτων έχει στρέψει την ερευνητική κοινότητα στην ανάπτυξη των έξυπνων σπιτιών. Τα έξυπνα σπίτια αποτελούν λύσεις που συνδυάζουν τεχνολογίες αισθητήρων ενσωματώνοντάς τες στον φυσικό περιβάλλοντα χώρο των σπιτιών των ηλικιωμένων, επιτρέποντας την συνεχή και λεπτομερή παρακολούθηση των καθημερινών δραστηριοτήτων τους. Μέθοδοι: Η μελέτη μας αποτελείται από δύο σκέλη. Ένα πειραματικό σε εργαστηριακό χώρο και μια εφαρμογή της τεχνολογίας σε πραγματικό περιβάλλον. Συγκεκριμένα, δημιουργήθηκε ένας οικολογικά έγκυρος χώρος στο Ζωντανό Εργαστήριο Ενεργού και Υγιούς Γήρανσης. Οι συμμετέχοντες επισκέπτονταν τον οικολογικά έγκυρο χώρο για περίπου 2 εβδομάδες όπου ακολουθούσαν ένα πρωτόκολλο δραστηριοτήτων. Στην συνέχεια τα δεδομένα που συλλέχθηκαν από 10 συμμετέχοντες αναλύθηκαν στατιστικά με τα κλινικά τεστ αξιολόγησης ώστε να βρεθούν τυχόν συσχετίσεις και δείκτες υγείας. Μετά το πέρας αυτών των πιλοτικών δοκιμών πραγματοποιήθηκε μια σειρά από ομάδες εστιασμένης συζήτησης. Στο δεύτερο μέρος της μελέτης, μελετήθηκαν τα αποτελέσματα τόσο από την ποιοτική ανάλυση των ομάδων εστίασης και πραγματοποιήθηκε η εγκατάσταση ενός ελαφρώς τροποποιημένου τεχνολογικού συστήματος σε 5 σπίτια ηλικιωμένων για ένα διάστημα πλέον του ενός έτους, συλλέγοντας με αυτόν τον τρόπο εκατοντάδες χιλιάδες ψηφιακά στιγμιότυπα της καθημερινότητας των ηλικιωμένων. Στην συνέχεια επιχειρήθηκε η ανάπτυξη τόσο στατιστικών μοντέλων, όσο και μοντέλων μηχανικής μάθησης για την διερεύνηση της κλινικής αξίας των ψηφιακών βιοδεικτών. Σαν μελέτη εφαρμογής αυτών των μοντέλων ήταν η πρόβλεψη της καταθλιπτικής συμπτωματολογίας. Παράλληλα με αυτές τις μελέτες, διενεργήθηκε και μια μακροπρόθεσμη μελέτη της αποδοχής των αισθητήρων από τους ηλικιωμένους. Τέλος, με την δημιουργία ενός εμπειρικού μοντέλου υποστήριξης της διάγνωσης της γηριατρικής κατάθλιψης, επιχειρείται η αντιστοίχιση της νέας γνώσης που παράγεται από τους αισθητήρες με την υπάρχουσα κλινική γνώση. Αποτελέσματα: Όσον αφορά το πρώτο σκέλος της διατριβής βρέθηκαν αρκετές στατιστικά σημαντικές συσχετίσεις ανάμεσα στις επιμέρους κατηγορίες ψηφιακών δεικτών, και των επιμέρους κατηγοριών κλινικών αξιολογήσεων. Όσον αφορά τα αποτελέσματα από τις ομάδες εστιασμένης συζήτησης εξήχθησαν τα πιο βασικά θέματα και κατηγοριοποιήθηκαν σε κάθε έναν από τους άξονες του πλαισίου παρεμβατικότητας. Στην συνέχεια, δημιουργήθηκε ένα γραμμικό μοντέλο πρόβλεψης του PHQ-9 σκορ από τα μοτίβα λειτουργίας της τηλεόρασης. Εκεί βρέθηκαν συσχετίσεις με κάποια από τα συμπτώματα της κατάθλιψης. Το μοντέλο μηχανικής μάθησης - Τυχαία Δάση (Random Forests, RF) πέτυχαν με ακρίβεια άνω του 80% να διακρίνουν μεταξύ καταθλιπτικών και υγιών καθημερινών στιγμιότυπων συμπεριφοράς, ενώ το μοντέλο ταξινόμησης καθημερινών προτύπων συμπεριφοράς σε ήπια, μέτρια και σοβαρά καταθλιπτικά περιστατικά πέτυχε εμβαδόν επιφάνειας ROC &gt;90%. Επίσης, η αρχική αξιολόγηση του μοντέλου υποστήριξης της διάγνωσης της κατάθλιψης, με βάση το σχήμα αναπαράστασης γνώσης FCM είχε μέση ακρίβεια περίπου 96%. Τέλος, η σύγκριση των μοτίβων αντίληψης των ηλικιωμένων όσον αφορά την παρεμβατικότητα των τεχνολογιών, απεκάλυψε την αρνητική τους στάση απέναντι στο έξυπνο ρολόι και τον καθρέφτη-κάμερα. Συμπεράσματα: Η κλινική αξία των ψηφιακών βιοδεικτών έχει αναδειχθεί σε πλήθος δημοσιεύσεων, όμως η χρήση και αξιολόγησή τους σε μακροπρόθεσμες μελέτες απουσιάζει. Μεγάλη πρόκληση αποτελεί στις μέρες μας η εύρωστη λειτουργία τέτοιων τεχνολογιών υπό πραγματικές συνθήκες αλλά και η αποδοχή τους τόσο από τους ηλικιωμένους, όσο και από τους γιατρούς.
description: Introduction: Ageing consists one of the biggest societal challenges worldwide. Proliferation of low-cost, off-the-shelf IoT devices has led to the implementation of smart homes projects, which are solutions that are mixing the older adults’ physical spaces with monitoring and computing capabilities, allowing the collection of high-frequency daily life data. Methods: This study consist of two parts. An experimental one that takes place in a lab space and a real life application of sensor monitoring technology. In particular, an ecologically valid space was created within the ThessAHALL. Participants visited the ecologically valid space for almost two weeks. There, they followed a protocol of daily life activities, where several unobtrusive monitoring scenarios were interweaved. Subsequently, sensor data collected from 10 participants were statistically correlated to clinical assessment tools. Then, a series of focus groups openly discussing about technology and obtrusiveness were carried out with thirteen participants. Moving to the second part of the study, some adjustments with respect to the technology had to be considered according to the Living Lab study findings. Favorable technology was installed to 5 older womens’ homes for more than a year time resulting to hundreds of thousands data points to be collected. Different modeling techniques were employed, such as statistical modeling, and machine learning, in order to explore clinical added value of digital biomarkers. As an application scenario, the study of modelling emotional disturbances and in particular the one of geriatric depression was carried out. In addition, a longitudinal study about sensor monitoring unobtrusiveness was conducted to examine end-user acceptance. Finally, we explore the possibility of mapping the results of data-driven modelling approaches with expert-driven models, such as the Fuzzy Cognitive Maps. Results: With respect to the first part of the study quite a few statistical significant correlations between sensor data and clinical tools were found, e.g. mobility and affective characteristics linked to emotional health and quality of life. With respect to the results of the focus groups the most significant themes were extracted and categorized to one of the obtrusiveness framework axes. For the second part of the study, a generalized linear mixed prediction model of PHQ-9 was developed utilizing information about TV usage patterns. Random Forests achieved mean accuracy score &gt;80% when given to classify between healthy and depressive cases, while another RF classifier achieved an AUC&gt;90% when having to deal with all sorts of depressive symptoms’ severity (from mild to severe). The initial FCM model also achieved a high classification rate up to 96% given some synthetic cases provided by experts. Finally, older adults’ longitudinal attitudes revealed a negative stance towards the use of the mirror camera and the smart watch, as well as the Kinect device. Conclusions: Clinical value of digital biomarkers has been revealed in many publications, yet their application in longitudinal studies is absent. A great challenge nowadays remains the robust operation of such technologies under real life circumstances, without any restrictions (in the wild) as well as their acceptance from older people, and their doctors.