Passive Smart-Home-Sensorik ermöglicht eine kontinuierliche und datenschutzkonforme Überwachung von Gesundheit sowie funktioneller Selbstständigkeit im Alltag von Senioren. Durch das Erkennen feiner Verhaltensmuster – beispielsweise bei der Nutzung von Haushaltsgeräten, Raumwechseln oder Türbewegungen – lassen sich digitale Biomarker identifizieren. Diese dienen als wertvolle Frühindikatoren für kognitive, metabolische oder physische Veränderungen.
Als Mitglied unseres Forschungsteams tauchen Sie tief in das Thema Ambient Sensing ein. Sie analysieren echte In-Home-Datensätze und gestalten neuartige Modelle zur Erfassung verhaltensbezogener Gesundheitsindikatoren mit. Zu Ihren Aufgaben gehört eine systematische Literaturrecherche zu Ambient-Sensing-Anwendungen im Gesundheitswesen. Sie bereiten Sensordaten (Aktivitäten, Präsenz, Stromverbrauch) aus unserer Multi-Home-Kohorte auf und werten diese aus. Zudem entwickeln, implementieren und validieren Sie mathematische Scoring-Algorithmen, um komplexe Datenstrukturen präzise zu verdichten.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Erforschung sekundärer Verhaltensbiomarker, wie dem Tracking von Küchenaktivitäten im Zusammenhang mit der Ernährung oder Bewegungsmustern im Schlafbereich. Ihre Algorithmen erproben und demonstrieren Sie direkt in Testumgebungen, darunter einem spezialisierten Tiny House. Abschließend halten Sie Ihre Ergebnisse sowie den Programmiercode fest, bewerten die Resultate und bereiten sie für interne Gremien oder wissenschaftliche Publikationen auf.