Ontology-driven monitoring system for ambient assisted living
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/267601 |
Resumo: | À medida que a população global envelhece, a demanda por soluções eficazes de assistência médica domiciliar torna-se cada vez mais essencial. O Ambient Assisted Living (AAL), ou Vida Assistida Ambientalmente, surge como uma solução promissora, especialmente quando combinado com o potencial da Internet das Coisas (IoT) para revolucionar a prestação de cuidados de saúde. No entanto, a integração de diversos dispositivos inteligentes em residências com sistemas de saúde apresenta desafios em interoperabilidade e respostas em tempo real, sensíveis ao contexto. Abordando esses desafios, este estudo introduz uma ontologia para AAL que integra conceitos de IoT e Smart Home com a ontologia de saúde estabelecida, SNOMED CT. Esta abordagem facilita a interoperabilidade semântica e também promove o compartilhamento de conhecimento, pavimentando o caminho para uma prestação de cuidados de saúde mais personalizada. No cerne de nossa pesquisa está o desenvolvimento de um sistema de monitoramento AAL fundamentado nesta ontologia. Ao incorporar regras SWRL, o sistema está equipado para fornecer alertas e respostas automatizadas sensíveis ao contexto, levando em considera- ção detalhes específicos do paciente, características do domicílio e dados instantâneos de sensores. Os testes empíricos realizados no ambiente Halmstad Intelligent Home (HINT) destacam a viabilidade do sistema para implantação prática. O objetivo principal é elevar a prestação de cuidados de saúde em espaços AAL, priorizando a segurança do paciente e a supervisão proativa da saúde. Os resultados preliminares indicam que nossa estratégia integrativa e orientada por ontologia possui um potencial significativo para melhorar os serviços de saúde em ambientes AAL, representando um passo essencial em direção a alcançar um atendimento centrado e personalizado ao paciente. |
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Bampi, Matheus DussinFreitas, Edison Pignaton deMorais, Wagner Ourique de2023-11-25T03:25:53Z2023http://hdl.handle.net/10183/267601001187860À medida que a população global envelhece, a demanda por soluções eficazes de assistência médica domiciliar torna-se cada vez mais essencial. O Ambient Assisted Living (AAL), ou Vida Assistida Ambientalmente, surge como uma solução promissora, especialmente quando combinado com o potencial da Internet das Coisas (IoT) para revolucionar a prestação de cuidados de saúde. No entanto, a integração de diversos dispositivos inteligentes em residências com sistemas de saúde apresenta desafios em interoperabilidade e respostas em tempo real, sensíveis ao contexto. Abordando esses desafios, este estudo introduz uma ontologia para AAL que integra conceitos de IoT e Smart Home com a ontologia de saúde estabelecida, SNOMED CT. Esta abordagem facilita a interoperabilidade semântica e também promove o compartilhamento de conhecimento, pavimentando o caminho para uma prestação de cuidados de saúde mais personalizada. No cerne de nossa pesquisa está o desenvolvimento de um sistema de monitoramento AAL fundamentado nesta ontologia. Ao incorporar regras SWRL, o sistema está equipado para fornecer alertas e respostas automatizadas sensíveis ao contexto, levando em considera- ção detalhes específicos do paciente, características do domicílio e dados instantâneos de sensores. Os testes empíricos realizados no ambiente Halmstad Intelligent Home (HINT) destacam a viabilidade do sistema para implantação prática. O objetivo principal é elevar a prestação de cuidados de saúde em espaços AAL, priorizando a segurança do paciente e a supervisão proativa da saúde. Os resultados preliminares indicam que nossa estratégia integrativa e orientada por ontologia possui um potencial significativo para melhorar os serviços de saúde em ambientes AAL, representando um passo essencial em direção a alcançar um atendimento centrado e personalizado ao paciente.As the global population ages, the demand for effective home healthcare solutions becomes increasingly essential. Over a decade ago, Ambient Assisted Living (AAL) emerged as a promising solution, especially when combined with the potential of the Internet of Things (IoT) to revolutionize healthcare delivery. However, the integration of diverse smart home devices with healthcare systems poses challenges in interoperability and real-time, context-aware responses. Addressing these challenges, this study introduces an ontology for AAL that seamlessly merges IoT and Smart Home ontologies with the established healthcare ontology, SNOMED CT. This ontology-centric approach facilitates semantic interoperability and also facilitates knowledge sharing, paving the way for more personalized healthcare delivery. At the core of our research lies the development of an AAL monitoring system grounded in this ontology. By incorporating SWRL rules, the system is equipped to provide context-sensitive automated alerts and responses, taking into account patient-specific details, household features, and instantaneous sensor data. Empirical testing conducted in the Halmstad Intelligent Home (HINT) environment underscores the system’s viability for practical deployment. The overarching objective is to elevate healthcare provision in AAL spaces, prioritizing patient safety and proactive health oversight. Preliminary results indicate that our integrative, ontology-driven strategy holds significant potential to enhance healthcare services in AAL environments, marking an essential step towards achieving personalized, patient-centric care.application/pdfengOntologiaInternet das coisasSistema de monitoramentoAmbient assisted livingSmart homeHealthcareContext awarenessOntology-driven monitoring system for ambient assisted livingSistema de Monitoramento Orientado por Ontologia para Vida Assistida Ambientalmente info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPorto Alegre, BR-RS2023Ciência da Computação: Ênfase em Ciência da Computação: Bachareladograduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001187860.pdf.txt001187860.pdf.txtExtracted Texttext/plain119047http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/267601/2/001187860.pdf.txtb6430d4f2090243e6e62fbc37953f329MD52ORIGINAL001187860.pdfTexto completo (inglês)application/pdf6346450http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/267601/1/001187860.pdfa585b0571cfcfdcb8d83f797aa442dbfMD5110183/2676012023-11-26 04:25:41.219217oai:www.lume.ufrgs.br:10183/267601Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2023-11-26T06:25:41Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
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