Beteiligte Disziplinen Informatik in PAnalytics

Herleitung neuer Formen der Aktivitätserkennung in häuslichen Umgebungen und im Lebensumfeld, sowie die Aufstellung von Methoden zur Datenanalyse

Eine der wissenschaftlichen Herausforderungen der Informatik liegt bei der Erkennung alltäglicher Routinen. Unter Aktivitätserkennung wird im Allgemeinen das Vorhaben verstanden, Aktionen und Ziele einer oder mehrerer Personen aus einer Reihe von Beobachtungen wie Handlungen und Umweltbedingungen zu erkennen. Zu diesem Zweck werden Sensordaten mit Hilfe von Techniken, z.B. aus den Bereichen des Data Mining oder maschinellen Lernens, verarbeitet. Durch die Nutzung von geeigneten Werkzeugen ist es möglich, eine breite Palette von menschlichen Aktivitäten zu modellieren.

Für die Nutzung von Sensoren gibt es grundsätzlich drei verschiedene Ansätze: körpernahe Sensorik (z.B. Samsung Gear), ambiente Sensorik und eine Kombination aus beiden (hybrider Ansatz).

Mit körpernaher Sensorik kann z.B. das Interaktionsumfeld des Nutzers analysiert und der Nutzer geortet werden. Außerdem wird ihm die Möglichkeit gegeben ständig mit dem System zu kommunizieren. Anhand ambienter Sensorik können Handlungsabläufe des täglichen Lebens in der häuslichen Umgebung erfasst, protokolliert und ausgewertet werden.

Kausale gesundheitsrelevante Zusammenhänge müssen maschinenverständlich abgebildet werden, um Beziehungen zwischen Alltagsaktivitäten wie z.B. Bewegung, Schlaf und soziale Interaktion zu ermitteln. Darüber hinaus sind Metriken zu entwickeln, die gesundheitsrelevante Aktivitätscluster wie beispielsweise Schlaf, soziale Interaktion oder Ernährung formalisieren und somit bewertbar machen. Diese Metriken werden zusammen mit oben genannten kausalen Zusammenhängen genutzt, um Empfehlungen zu gesundheitsfördernden Aktivitäten zu generieren.