Progetti di ieri e di oggi per costruire l'università di domani
Se da un lato la speranza di vita è in generale in continuo aumento in Svizzera e in Europa, dall’altro il progressivo invecchiamento della popolazione comporta crescenti problemi che impattano sui modelli sociali, la loro sostenibilità e di conseguenza sulle finanze pubbliche.
Alcune necessità generate dall’invecchiamento, come il monitoraggio di semplici parametri vitali o di abitudini di comportamento, trovano una risposta nello sviluppo tecnologico associato alla progettazione e costruzione delle abitazioni, per esempio con l’ausilio della domotica che, creando una casa più «intelligente», può migliorare l’autonomia, il benessere e la qualità di vita della persona anziana.
Dall’inizio di questo decennio numerose soluzioni tecnologiche hanno integrato la domotica con l’arte della costruzione degli edifici, a costi sempre più abbordabili, e non solo per installazioni di alta gamma. Tuttavia i sistemi domotici tradizionali sono molto spesso limitati al controllo dell’ambiente (clima, luce ecc.), non sanno adattarsi alle esigenze degli utenti, sono chiusi e con scarsa capacità d’integrazione tra loro. Vi è quindi la necessità di poter disporre di sistemi più flessibili, intelligenti e adattabili, che sfruttino le diverse soluzioni tecnologiche offerte in particolare dall’Ambient Assisted Living (AAL) e, più in generale, da tutte le tecnologie per la raccolta (sensori, dispositivi), gestione e analisi dei dati (big-data, cloud ecc.).
In questo contesto, l’Istituto di sistemi informativi e networking (ISIN) della SUPSI, in collaborazione con l’azienda ticinese di domotica OmniBus Engineering SA e con il finanziamento della Commissione per la tecnologia e l’innovazione CTI, ha realizzato, tra il 2014 e il 2016, un progetto di ricerca applicata, OmniProfiler, con l’obiettivo di creare una soluzione completa, hardware e software, per la raccolta di dati da sistemi domotici con diversi standard, atta alla profilazione delle abitudini degli utenti in vari tipi di contesti.
La soluzione ideata e sviluppata a basso costo nell’ambito del progetto offre indicazioni di monitoraggio e segnalazioni relative all’ambiente abitativo, in particolare quello degli anziani, per creare un profilo delle abitudini della persona e rilevare eventuali variazioni rispetto alla normalità, per esempio riguardo al peso, sonno o movimento. Di facile installazione, senza necessità d’interventi strutturali, vuole così permettere di migliorare la qualità di vita, la sicurezza e il controllo attraverso la profilazione dell’individuo.
Il modulo specifico realizzato per il monitoraggio e l’analisi comportamentale degli anziani è in grado di interfacciarsi con diversi sistemi domotici e si adatta alle abitudini di ciascun utente. In particolare, tale modulo raccoglie dati ambientali e dati biometrici negli alloggi abitati da anziani, così da poterli analizzare su un medio-lungo periodo mediante specifici algoritmi e lanciare degli eventuali segnali di allerta nel caso di variazioni dalla norma e se ciò rappresenta un potenziale problema. Il destinatario del segnale di allerta può essere l’anziano stesso, un parente o un’organizzazione incaricata di prendersi cura della persona. L’adattamento degli algoritmi alla persona avviene dopo un primo periodo di apprendimento, dove il sistema è in grado di allinearsi a valori di misura medi per l’utente monitorato e identificare delle soglie di rischio. Tra queste si possono trovare la variazione di peso superiore o inferiore, la durata del sonno maggiore o minore al normale, il tempo di presenza in un locale superiore o inferiore alla norma ecc.
La raccolta dei dati avviene attraverso strumenti e dispositivi reperibili facilmente in commercio con costi contenuti come un micro computer, una bilancia per il peso, una fascia (pneumatica) per il rilevamento del sonno, braccialetti contapassi, sensori a infrarosso e bluetooth, anche autoalimentati attraverso pannelli solari, per il movimento e la presenza nei diversi locali dell’abitazione (Figure 1-4). La loro installazione non richiede generalmente grandi lavori, è poco invasiva e di rapida esecuzione (Figura 5).
I dati rilevati vengono trasmessi in forma grezza (grandi quantità e con alta frequenza) o già in forma elaborata al sistema centrale che provvede alla loro archiviazione e gestione di uno storico, alla loro ulteriore elaborazione e alla creazione di grafici utili alla lettura e all’interpretazione degli stessi.
Un’interfaccia grafica è stata realizzata per mostrare lo stato attuale di alcuni parametri interessanti del profilo della persona, per esempio l’andamento del peso, del sonno, della presenza in alcuni locali della casa. Alcuni dati possono essere mostrati all’interno dell’abitazione in forma sintetica e semplificata direttamente sullo schermo della televisione, per dare una rapida consultazione all’anziano o al familiare (Figura 6). Altri parametri più dettagliati possono fornire a un operatore sanitario un’indicazione dello stato di salute del soggetto e della sua tendenza, dando modo di prevenire la valutazione di eventuali forme patologiche e di avere un’indicazione globale dello stato di «fragilità» dell’anziano (Figura 7).
Per la realizzazione pratica dei prototipi, oltre all’ISIN come coordinatore del progetto e per le sue competenze nello sviluppo software di sistemi, il progetto ha sfruttato anche le competenze multidisciplinari di altre unità SUPSI, come quelle del Dipartimento economia aziendale, sanità e sociale (DEASS) per gli aspetti sanitari e l’Istituto Dalle Molle di studi sull’intelligenza artificiale (IDSIA) per gli algoritmi di profilazione.
Durante il progetto sono stati realizzati due prototipi reali di installazioni. La prima, in un appartamento di Lugano, ha raccolto dati da giugno a ottobre 2016 e ha confermato risultati interessanti, in particolare riguardo alle abitudini di sonno dell’anziano monitorato. Una seconda installazione pilota, che ha iniziato a raccogliere alcuni dati già in fase di sviluppo nel 2015, è tuttora in funzione presso l’appartamento di una persona anziana sotto il controllo di OmniBus Engineering SA, azienda partner del progetto. I dati possono essere raccolti sia in locale, sia in un server centralizzato per l’elaborazione di modelli e l’identificazione di campioni di profili di anziani, quando si raggiungeranno numeri sufficientemente grandi.
Da un’analisi preliminare dei dati monitorati emergono risultati interessanti che confermano l’utilità dell’approccio di profilazione individuale. Dalla visualizzazione delle carte di controllo sono stati per esempio osservati alcuni cambiamenti riguardanti la graduale perdita di peso nel tempo (6-12 mesi), oltre ad alcuni cambiamenti di comportamento del sonno notturno.
Il monitoraggio dei comportamenti abituali degli anziani nelle proprie abitazioni e nelle loro normali situazioni di vita, eseguito nella maniera meno invasiva possibile, rappresenta un passo importante che può ora essere implementato a costi relativamente bassi e con un grande impatto sulla qualità di vita delle persone, fornendo un supporto addizionale a tradizionali strumenti diagnostici per identificare e/o prevenire possibili stati patologici.
OmniBus Engineering SA sta ora sviluppando ulteriormente il prototipo e lavora per offrire un prodotto sul mercato. L’obiettivo è quello di poter sperimentare il sistema domotico in nuove installazioni reali, come case semiprotette o appartamenti per anziani, e confermare i risultati su più larga scala.
