Holistic interaction model for peoble living with a chronic disease

• Autores: Elena Villalba Mora
• Directores de la Tesis: María de los Milagros Docampo Rama (dir. tes.), María Teresa Arredondo Waldmeyer (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Politécnica de Madrid ( España ) en 2008
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: José Manuel Páez Borrallo (presid.), Maria Fernanda Cabrera Umpiérrez (secret.), Pablo Gil-Loyzaga (voc.), Jörg Habetha (voc.), Julián Pérez-Villacastín Domínguez (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Informática
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Archivo Digital UPM
• Resumen

  • Ambient Intelligence (AmI) allows the intelligent and natural interaction between the context and individuals. This paradigm will facilitate user support through novel medical protocol design for chronic disease treatment, based on the healthy lifestyle promotion. Cardiovascular Diseases (CVD) account for 45% of all deaths in the western world according to the 2004 World Health Organization statistic report. Heart Failure (HF), CVD’s primary paradigm, mainly affects people older than 65. The European MyHeart Project’s mission is to empower citizens to fight CVD by leading a preventative lifestyle and allowing early diagnosis. This Thesis aims to model the patient interaction based on contexts and the implementation of this model into a Heart Failure Management integrated product. Heart Failure Management daily monitors vital body signals, using wearable and mobile technologies, to continuously assess this chronic disease. The methodology applied herein has involved stakeholders in an iterative process. The Thesis proposed the holistic Patient Interaction Model (hPIM) which comprises three contexts: 1) the Patient Context which defines for instance, the human factors or the patient personal routine. Besides, the Patient Context includes all sensors around the patient which play important role since they allow an implicit interaction without specific patient input. 2) Around this first context, the Medical Context comprises also the services which provide the patients with a remote monitoring assessment. This context groups all medical professionals. And 3) Social and Business Context appears around all. This context states the social and clinical rules that must be taken into account. With this holistic approach all actors are studied to enhance as well the human-human interaction. The hPIM is adapted to a particular target group: people who suffer from heart failure. The solution goals are defined by reviewing existing similar solutions working together with technical and medical experts, and researchers. This multidisciplinary team stated the initial hypothesis for the system. The generic user (“persona”) of HFM is Carlos Gómez, 72 years old. He is retired and has heart failure. His awareness of his heart condition leads him to be proactive in his health. He can use an electronic device following an intuitive system. He requires no special needs regarding accessibility (e.g. blind people). His chief goals are selfassurance and self-confidence when performing his daily routine. He must feel unperturbed and lose his fear of a sudden death. He also aims to control his own health evolution by self-managing his health. He wishes to live normally, thus making it crucial to give him a system that is non-intrusive that invisible public view while under treatment. Namely, the system must adapt to his daily routine. In the HFM context, the end users are prompted to follow a daily routine consisting of a set of activities (i.e. symptoms questionnaires, measurements using wearable garments and portable devices). The vital signs assessed are ECG, heart rate, and respiration. The portable devices are a blood pressure cuff for systolic and diastolic blood pressure and weight scale. All devices and garments have communication capability (i.e. Bluetooth). Moreover, the user can perform a light exercise of 5-6 minutes, several days a week to improve their health. This routine varies for every patient but must follow some rules for medical reason (e.g. blood pressure must be taken every morning). The routine can be personalized for each patient despite the light constraints. There were two scenarios detected within the system: indoors and outdoors. The former contains a set of measurements, using the wearable garments and portable devices at home. The user answers two questionnaires defined by the medical team. The later contains an exercise scenario (e.g. a short walk) that promotes a healthy lifestyle and improves cardiovascular capability. The professional checks the status of all patients via portal. Adaptation to personal routines is the most important user requirement. Specifically, each user will have a different daily health schedule according to particular health status, preferences, mental status and recommended medical protocol. Furthermore, the user application must be intuitive, user-friendly, and must allow natural interaction. A PDA with a touch-screen allows these requirements. Adaptability to user preferences and routines within HFM is achieved via dynamic workflow execution (which depends on the context information). First, we defined taxonomy: a session is a day using HFM, a day is divided in contexts (morning, exercise, evening, and night). Each context comprises a set of activities requiring user participation at the same temporary term (i.e. a task or activity is the measurement of blood pressure). These carefully designed systems play an important role in motivating people to adopt healthier lifestyles by using technical solutions. These solutions allow patient self-management of their chronic condition. The evaluation aims to validate the model, feasibility, efficiency, user experience, and acceptance of the implementation on heart failure patients. The validation performed along the complete life cycle demonstrated that the holistic model represents the reality. Moreover it represents the combination of knowledge of all stakeholders and is a reference for future models and implementations. La Inteligencia Ambiental (AmI) permite la interacción inteligente y natural entre el contexto y los individuos. Este nuevo paradigma ayudará a los pacientes a gestionar su propia enfermedad de acuerdo a los protocolos médicos correspondientes, mejorando su estilo de vida. En el mundo, especialmente en los países más desarrollados, las enfermedades cardiovasculares (ECVs) se han convertido en la principal causa de muerte. En España, en el año 2001, de las 360.931 defunciones registradas, el 34.9% se produjeron por ECV, convirtiéndose en la primera causa de defunción. En el resto de países desarrollados las cifras son bastante similares. La presente tesis doctoral tiene como objeto principal modelar la interacción de usuarios basada en información contextual. Se aplica el modelo a un caso de uso: pacientes con insuficiencia cardiaca que monitorizan diariamente su salud fuera del ámbito hospitalario, gracias al uso de sensores wearable y tecnologías móviles. La metodología aplicada se basa en el diseño participativo, involucrando a los distintos actores en un proceso iterativo. El modelo holístico de interacción del paciente (en inglés, the holistic Patient Interaction Model, hPIM) se organiza en tres contextos que definen las variables, actores y sistemas involucrados. El contexto del paciente agrupa los factores humanos y la rutina personal. Los sensores y dispositivos de interacción también son variables de este contexto de paciente. El contexto médico agrupa a los profesionales y los servicios de gestión de la enfermedad cerrando el lazo, ajustando los protocolos personales de manera remonta. El contexto social y político define las reglas que rigen la prestación de salud en un determinado país o región. El modelo hPIM se aplica a un grupo particular para definir todas las vistas del modelo: los pacientes con insuficiencia cardiaca. Las soluciones se definen revisando la literatura y contando con la involucración de un equipo multidisciplinar formado por psicólogos, médicos, pacientes, técnicos y expertos en la gestión de la salud. La persona genérica se llama Carlos Gómez, tiene 72 años, padece insuficiencia cardiaca y esté retirado. Está preocupado por su estado de salud. Es capaz de manejar dispositivos electrónicos sencillos y entre sus objetivos se encuentra el ser capaz de auto-gestionar su condición crónica, por lo que necesita una interacción adaptada a sus necesidades. En el escenario modelado, los pacientes siguen una rutina diaria en la cual realizan una serie de actividades para gestionar su enfermedad (por ejemplo, medirse la tensión arterial o contestar un cuestionario de síntomas). Las señales vitales medidas son el electrocardiograma y la respiración. También se mide el peso y la presión arterial con dispositivos portátiles médicos. Todos los aparatos de medida se comunican con Bluetooth de manera automática con la PDA. El paciente realiza si está recomendado por el médico y de acuerdo al contexto actual un ejercicio de cinco o seis minutos. La rutina de tratamiento varía de un paciente a otro de acuerdo a su tratamiento personal y su rutina diaria. Se contemplan entonces dos escenarios, uno interior para las medidas en el hogar y otro exterior para el paseo como ejercicio cuando proceda. Los profesionales médicos comprueban la evolución de sus pacientes a través de un portal web con acceso restringido. La aplicación de los pacientes debe estar adaptada a su tratamiento médico y su rutina personal. Además, la interacción debe ser intuitiva, “user-fiendly” y natural en el sentido de que se pueda utilizar sin ayudas especiales. Por ellos, la estación de paciente está implementada en una PDA con pantalla táctil. La adaptación a las rutinas personales se consigue mediante la implementación de flujos de trabajo (workflows) dinámicos en una máquina de estados que ejecuta las tareas o actividades (p.e. la medida del peso) de acuerdo al protocolo personalizado y a la condición de contexto actual. Para ellos se han definido los siguientes términos, para conseguir esa modularidad y adaptabilidad dinámica: una “sesión” se corresponde con un día de uso del sistema. La sesión se compone de “contextos” que agrupan en intervalos temporales y con ciertas condiciones una serie de “actividades”. Las actividades son las tareas individuales que deben realizar los pacientes. Estos sistemas diseñados con diseño participativo centrados y orientados a los pacientes constituyen un pilar fundamental en la promoción de estilos de vida saludables en la sociedad del futuro. Permitirán a los pacientes a tener un mejor control sobre su condición crónica. La evaluación del modelo, así como la eficiencia, experiencia de paciente y la aceptación de la solución tecnológica se ha realizado a lo largo del ciclo de vida de la investigación involucrando a todos los actores que forman parte de la realidad de la gestión extra-hospitalaria de pacientes crónicos, en concreto con insuficiencia cardiaca. Esta validación ha demostrado la viabilidad del modelo y los beneficios de su uso a la hora de diseñar soluciones tecnológicas.