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RÉSUMÉ
Les humains ont profondément modifié le rapport avec leur habitat tout au long de leur histoire. Avec les technologies de communication, ils sont redevenus nomades et attendent de leur lieu de vie plus de confort, de sécurité, de bien-être et de services à la santé. L'habitat devient témoin de leur vie, devinant les rythmes, habitudes, goûts et souhaits. Le concept de “maison intelligente pour la santé” fait naître de nombreux projets. Sur la base de technologies disponibles et d'exploitations simples, les recherches ont permis d'identifier les régularités des activités, les corrélations entre activités diurnes et nocturnes, les informations des périodes d'inactivité. L'identification automatique des activités quotidiennes permettra bientôt d'évaluer le niveau d'autonomie de sujets fragiles.
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Norbert NOURY : Professeur à l'Université de Lyon - Chercheur au sein de l'INL UMR CNRS 5270
INTRODUCTION
Les humains ont profondément modifié le rapport avec leur habitat tout au long de leur histoire. Avec les technologies de communication, ils sont redevenus nomades et attendent de leur lieu de vie plus de confort, de sécurité, de bien-être et de services à la santé. L'habitat devient témoin de leur vie, devinant les rythmes, habitudes, goûts et souhaits. Le concept de “maison intelligente pour la santé” fait naître de nombreux projets. Sur la base de technologies disponibles et d'exploitations simples, les recherches ont permis d'identifier les régularités des activités, les corrélations entre activités diurnes et nocturnes, les informations des périodes d'inactivité. L'identification automatique des activités quotidiennes permettra bientôt d'évaluer le niveau d'autonomie de sujets fragiles.
Humans deeply modified their relationship to their housings during the past centuries. With communication technologies, humans are nomads again but still await for more services from their living place as comfort, security, wellness and also health services. This living place becomes witness of our lives, rhythms of activities, habits, tastes and wishes. The « Health Smart Home » concept initiated numerous research projects. With basic sensors and algorithms, researchers discovered regular patterns in activities, relationships between night and day activity levels, information from periods of inactivity. The automatic recognition of the daily activities will further help detect loss of autonomy in fragile people.
Habitats intelligents pour la santé ; intelligence ambiante ; capteurs ; domotique ; activités de la vie quotidienne
Health Smart Home ; Ambiant intelligence ; Sensors ; Home Automation ; Activities of Daily Living
Domaine : Techniques d'instrumentation et d'analyse
Degré de diffusion de la technologie : Émergence | Croissance | Maturité
Technologies impliquées : capteurs ; réseaux ; domotique ; fusion multi-capteurs ; traitement statistique des données
Domaines d'application : Télésurveillance de la santé
Principaux acteurs français :
Pôles de compétitivité : Minalogic
Centres de compétence : domotique, équipements électriques, plateformes de téléservice de santé
Industriels :
Autres acteurs dans le monde : MIT, Georgio Tech, Tokyo Medical University
Contact : [email protected]
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VERSIONS
- Version archivée 1 de avr. 2003 par Norbert NOURY, Vincent RIALLE
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5. Rythmes circadiens d'activités
La première étude menée dans notre HIS a permis de mettre en évidence les rythmes circadiens des activités de la vie quotidienne des habitants . Sur plusieurs jours successifs, nous avons additionné le nombre de minutes passées chaque heure dans chaque pièce, afin d'obtenir une série de valeurs pour chaque pièce et pour chaque heure (figure 6).
Pour chaque série, nous calculons sa valeur moyenne (m) et son écart-type (s). Ces valeurs, appartenant à l'intervalle [0 ; 60 minutes], sont normalisées par une division par 60 minutes. Ainsi, une valeur de « 1 » correspond à une pièce toujours occupée tandis qu'une valeur de « 0 » correspond à une pièce jamais occupée. Nous pouvons ainsi assimiler ces valeurs à une probabilité de présence. Si la période d'observation est suffisamment longue, cela donne une bonne approximation des habitudes de la personne. Nous découvrons alors que, pour chaque pièce, les valeurs moyennes horaires successives suivent un rythme (figure 7).
Nous pouvons alors déclencher une alarme en cas de déviation anormale de l'activité, avec deux seuils symétriques S, S* :
avec μ un paramètre ajustable.
Un comportement situé en dehors de l'intervalle [S, S*] sera considéré comme inhabituel, voire même critique, selon le réglage du paramètre μ qui fixe le seuil de l'alarme.
Par exemple, dans le cas d'une distribution Gaussienne :
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - NOURY (N.), VIRONE (G.), YE (J.), RIALLE (V.), DEMONGEOT (J.) - Nouvelles directions en habitats intelligents pour la santé-new trends in health smart homes. - ITBM-RBM, ISSN 1297-9562, doi : 10.1016/S1297-9562(03)00023-8, 24(3), p. 122-135 (2003).
-
(2) - CHAN (M.), ESTEVE (D.), ESCRIBA (C.), CAMPO (E.) - A review of smart home-present state and future challenges. - Computer Methods and Programs in Biomedicine, ISSN 0169-2607, doi : 10.1016/j.cmpb.2008.02.001, 91(1), p. 55-81 (2008).
-
(3) - TAMURA (T.), TOGAWA (T.), OGAWA (M.), YODA (M.) - Fully automated health monitoring system in the home. - Med. Eng. Phys., 20(8), p. 573-579, nov. 1998.
-
(4) - TAMURA (T.), KAWARADA (A.), NAMBU (M.), TSUKADA (A.), SASAKI (K.), YAMAKOSHI (K.) - E-healthcare at an experimental welfare techno house in japan. - Open Med. Inform. J., 1 (2007).
-
(5) - YAMAZAKI (T.) - Ubiquitous home : real-life testbed for home context-aware service. - In Proc. First. Int. Conf. Testbeds and Research Infrastructures for the Development of Networks and Communities Tridentcom 2005, doi : 10.1109/TRIDNT.2005.37,...
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