日常生活监测的人工智能驱动活动:对环境,可穿戴和基于融合的传感技术进行全面审查

科学领域:

• 老年学和康复工程工程 老年学和康复工程
• 医疗保健中的人工智能
• 人与计算机的交互

背景情况:

• 慢性疾病和认知能力下降的增加需要持续监测日常生活活动 (ADLs).
• 插曲性临床评估的局限性突显出需要自动化ADL监测解决方案.
• 目标是支持及时干预,个性化护理和独立生活.

研究的目的:

• 系统地审查环境传感,可穿戴设备和基于融合的系统在家庭环境中用于ADL监控的应用.
• 分析ADL监控系统的性能趋势,研究规模,传感配置和方法特性.
• 综合人工智能驱动的,基于传感器的活动识别,用于ADL监控的最新进展.

主要方法:

• 2013年至2024年间发表的109项同行评审研究的系统审查.
• 专注于使用环境传感,可穿戴设备和传感器融合用于ADL监控的研究.
• 描述性分析报告的性能指标由于实验设置和协议的异质性.

主要成果:

• 可穿戴系统在受控环境中通常表现出更高的性能;环境系统提供隐私和不干扰性.
• 基于融合的系统提供了更丰富的背景,但面临着可扩展性的挑战.
• 持续存在的差距包括有限的数据集多样性,小样本大小,不一致的评估和不足的现实世界部署报告.

结论:

• 基于传感器的ADL监测显示了支持独立生活和个性化护理的希望.
• 人工智能驱动的方法是最近在ADL活动识别方面的进展的核心.
• 解决异质性和改善现实世界的验证对于未来的发展至关重要.