論文の概要: Synergy of Information in Multimodal IoT Systems -- Discovering the impact of daily behaviour routines on physical activity level
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14707v1
- Date: Sun, 17 Mar 2024 21:06:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 03:13:49.319186
- Title: Synergy of Information in Multimodal IoT Systems -- Discovering the impact of daily behaviour routines on physical activity level
- Title（参考訳）: マルチモーダルIoTシステムにおける情報のシナジー -- 日常行動ルーチンが身体活動レベルに与える影響を明らかにする
- Authors: Mohsen Shirali, Zahra Ahmadi, Carlos Fernández-Llatas, Jose-Luis Bayo-Monton,
- Abstract要約: 本研究は,様々なIoTソースからの情報のシナジーを利用して,革新的なアプローチを提案する。
ガイドラインの遵守に基づいてルーチンをグループ化し,クラスタリング手法を用いて行動の類似点とキー特性を同定した。
高齢者のケアケーススタディに応用して,推奨された日常的ステップに基づいて,日々の分類によって身体的不活性化につながるパターンを明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6811507121199325
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The intricate connection between daily behaviours and health necessitates robust behaviour monitoring, particularly with the advent of IoT systems. This study introduces an innovative approach, exploiting the synergy of information from various IoT sources, to assess the alignment of behaviour routines with health guidelines. We grouped routines based on guideline compliance and used a clustering method to identify similarities in behaviours and key characteristics within each cluster. Applied to an elderly care case study, our approach unveils patterns leading to physical inactivity by categorising days based on recommended daily steps. Utilising data from wristbands, smartphones, and ambient sensors, the study provides insights not achievable with single-source data. Visualisation in a calendar view aids health experts in understanding patient behaviours, enabling precise interventions. Notably, the approach facilitates early detection of behaviour changes during events like COVID-19 and Ramadan, available in our dataset. This work signifies a promising path for behavioural analysis and discovering variations to empower smart healthcare, offering insights into patient health, personalised interventions, and healthier routines through continuous IoT-driven data analysis.
- Abstract（参考訳）: 日々の行動と健康の複雑な関係は、堅牢な行動監視、特にIoTシステムの出現に必要である。
本研究では、様々なIoTソースの情報の相乗効果を利用して、行動ルーチンと健康ガイドラインの整合性を評価する革新的なアプローチを提案する。
ガイドラインの遵守に基づいてルーチンをグループ化し、クラスタリング手法を用いて、各クラスタ内の振る舞いとキー特性の類似性を同定した。
高齢者のケアケーススタディに応用して,推奨された日常的ステップに基づいて,日々の分類によって身体的不活性につながるパターンを明らかにする。
この研究は、リストバンド、スマートフォン、環境センサーからのデータを利用して、単一ソースのデータでは達成できない洞察を提供する。
カレンダービューでの可視化は、医療専門家が患者の行動を理解するのを助け、正確な介入を可能にする。
このアプローチは、私たちのデータセットで利用可能な、COVID-19やRamadanといったイベント中の行動変化を早期に検出する上で有効です。
この研究は、行動分析と、スマートヘルスケアを強化するためのバリエーションを発見するための有望な道を示すもので、継続的IoT駆動のデータ分析を通じて、患者の健康、個人化された介入、より健康的なルーチンに関する洞察を提供する。
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