Health Testbed

Motivation

Das Health-Testbed des DAI-Labors der TU Berlin folgt der Vision des DAI-Labors, auch im Gesundheitsbereich die Entwicklung neuartiger, intelligenter Dienste zu evaluieren und zu forcieren, wie es allgemeines Ziel des Kompetenzzentrums SAS(Self Adaptive Services) im DAI-Labor ist.

Zielsetzung

Das Kernstück für die Integration von Geräten und Diensten bildet das Framework des Smart Health Assistant (SHA).

Das Framework besitzt einen dualen Charakter, da dessen Entwicklung sowohl evaluative, als auch Umsetzungs-Aspekte beinhalten:

Einerseits sollen die  Potentiale und Forschungsmöglichkeiten eines intelligenten, agentenbasierten Health-Frameworks bewertet werden, andererseits soll aus diesen Überlegungen auch eine konkrete Umsetzung erwachsen.

Im Health-Testbed des DAI-Labors kommt dieses Health-Framework zum Einsatz.

Soft- und Hardwarestack

Das Software-Framework basiert auf Android-basierten Mobildiensten auf JAVA-Basis und Node.JS-basierten Diensten im Backend und für nicht-Android-basierte Clients. Neben dem Software-Framework beinhaltet das Testbed verschiedene Hardware-Geräte zur konkreten Evaluation von neuartigen, intelligenten Diensten in der vielfältigen Health-Domäne.

Den abstrakten Hintergrund des Testbeds bildet das SHA-Systemdesign, welches auf verschiedenen Ebenen intelligente Framework-Dienste und die Integration sowie Nutzung offener Standards vorsieht. Dieses Design und seine Umsetzung, die Hard- und Software-Framework-Bereiche des SHA-Frameworks, ermöglichen verschiedene Nutzungsszenarien des Frameworks, die seine Mächtigkeit offenbaren:

• Nutzung in der Forschung: Das Health-Testbed ermöglicht es, neuartige Dienstideen effektiv umzusetzen, wobei diese mit realen Hardwaregeräten und im Rahmen des SHA-Gesundheitsportals evaluiert werden können. So bleiben sowohl die reale Nutzbarkeit als auch deren Synergiepotentiale mit anderen Diensten im Fokus, die durch die intelligente Verbindung einzelner Komponenten in einem offenen Gesamtsystem bewertet – und im Rahmen einer potentiellen Umsetzung – realisiert werden können.
• Nutzung in der Lehre: Das DAI-Labor der TU Berlin bietet verschiedene interessante Lehrveranstaltungen an, die neben Vorlesungen und Seminaren auch Projekte umfassen. Das Lehreprojekt SHA wurde bereits mehrmals angeboten und beinhaltete die Nutzung – und auch Erweiterung – des Health-Testbeds zur Entwicklung und prototypischen Umsetzung von Dienstideen. Neben dieser spannenden Nutzungsmöglichkeit kann also auch an verschiedenen Aspekten der Frameworkentwicklung mitgewirkt werden.

So ermöglicht das Health-Testbed des DAI-Labors einerseits die effektive und dennoch realitätsnahe  Entwicklung von Dienstprototypen im Rahmen von langfristiger Forschung und Lehre, andererseits könnte das Health-Testbed auch zur Umsetzung von konkret kommerziell ausgerichteter Forschungsarbeit genutzt werden.

Der intelligente Gesundheitsassistent ist eine Dienstplattform, die auf dem Health Testbed aufsetzt und nutzt und verschiedene Aspekte prototypisch umsetzt.

Einsatz in Forschungsprojekten / Der SHA-Demonstrator

Das Testbed kommt primär in den Projekten des SHA-Systems zum Einsatz. Teile des eingesetzten Frameworks wurden auch erfolgreich in anderen Forschungsprojekten eingesetzt, z.B. in den Projekten Gesundheitscoach und Vital@Home.

Die wichtigsten virtuellen SHA-Assistenten für den Endbenutzer sind der Ernährungs-, der Aktivitäts- und der Trainingsassistent im Rahmen der prophylaktischen Dienste und ein Diagnosedienst. Beide Assistenten kollaborieren, und versuchen gemeinsam mit dem Nutzer einen möglichst optimalen Ernährungs- und Trainingsplan zu erstellen, wobei sowohl medizinische Bewertungsalgorithmen über den Zustand des Nutzers als auch dessen Präferenzen, Feedback und relevante Profildaten (wie z.B. sein PIM-Kalender) berücksichtigt werden. Auch bei der Umsetzung des Plans wird der Nutzer unterstützt, hierzu existieren interaktive Trainingsmodule und eine Trainingsüberwachung.

Der Entwicklungsfokus liegt in den präventions-orientierten Wellness-Assistenten, also im Trainings- und Ernährungs-Bereich, denn gerade diese beiden Teilbereiche korrespondieren mit den aktuellen präventiven Herausforderungen, mit denen sich verschiedene Risikofaktoren wie Übergewicht, welches teilverantwortlich für zahlreiche Zivilisationskrankheiten ist, reduzieren lassen. Ziele, Motivation und Aktionen stellen hier wichtige Grundpfeiler der virtuellen Assistenten dar, denn die Prozesse, welche die Gesundheit des Nutzers positiv beeinflussen, setzen beim Verhalten des Nutzers an. Die Motivation, bestimmte Aktionen auszuführen, um ein Ziel zu erreichen wird wiederum durch die Information über den Fortschritt der Zielerreichung erhöht. Dabei kommt es immer wieder zu Entscheidungssituationen, in denen Entscheidungshierarchien und Gewichtungen verstärkt in den Vordergrund rücken. Zusätzlich spielen auch langfristige Faktoren wie das Verhalten und Planung von Aktionen eine wichtige Rolle.

Die im Heim vernetzten Geräte bilden einen Teil der Laufzeitumgebung für diese komplexen Dienste, sie stehen als nutzbare Ressourcen zur Verfügung. Die Dienste nutzen hierbei nicht nur die Gesundheitsgeräte, welche im Rahmen der Arbeiten an das Gesamtnetz angebunden werden, sondern auch nichtmedizinische Geräte im Haus, z.B. für die Nutzerschnittstellen und als Sensoren für den gesundheitlichen Zustand des Benutzers. Die Verbindung der verschiedenen Systemschichten untereinander und auch mit anderen Anwendungsdomänen erfolgt über Modelle des Nutzers und der Heimumgebung, insbesondere der Geräte.