Opis projektu
Optymalizacja analizy danych z czujników ubieralnych pod kątem aktywności i braku aktywności fizycznej
Coraz więcej uwagi poświęca się istotnym skutkom zdrowotnym połączenia aktywności fizycznej, siedzącego trybu życia i snu w ciągu doby. Czujniki ubieralne dostarczają bogatych danych na temat tych zachowań związanych z ruchem przez całą dobę, siedem dni w tygodniu. Potrzebne są jednak nowe techniki analityczne, które pozwolą na szczegółowy wgląd w powiązania między nimi. Przy wsparciu programu działania „Maria Skłodowska-Curie” projekt LABDA pozwoli przeszkolić 13 naukowców zajmujących się zdrowiem publicznym, aby ostatecznie opracować otwartoźródłowy zestaw narzędzi składający się z innowacyjnych metod analitycznych. Wyniki prowadzonych przez doktorantów badań zaowocują ulepszonymi, spersonalizowanymi zaleceniami dotyczącymi zdrowia publicznego oraz lepszymi osobistymi informacjami zwrotnymi z urządzeń ubieralnych obejmującymi całodobowych zachowań związanych z ruchem.
Cel
BACKGROUND Recently, there has been a paradigm shift from the isolated focus on the health impact of single behaviours (physical activity, sedentary behaviour, sleep) to the combined health effects of 24/7 movement behaviours. Technological advancements have led to wearable sensors providing rich time-series. Such large-scale data require novel analysis methods to provide detailed insight into the links between multidimensional 24/7 movement behaviour and health, potential relevant subgroups, and relevant behavioural characteristics to target in interventions. CONSORTIUM In LABDA, leading researchers in advanced movement behaviour data analysis at the intersection of data science, method development, epidemiology, public health, and wearable technology are brought together to address this challenge. AIM: To train a new generation of creative and innovative public health researchers with strong analytical and data science skills, and a deep understanding of all aspects of wearable sensor data analysis, that are able to develop innovative analysis methods and apply these in various contexts. WORK PLAN Via training-through-research, 13 doctoral fellows establish novel methods for advanced 24/7 movement behaviour data analysis and assess the added value of linking multimodal data. They develop a joint taxonomy to enable interoperability and data harmonisation. Results are combined in an open source LABDA toolbox of advanced analysis methods, including a decision tree to guide researchers and other users to the optimal method for their (research) question. IMPACT The open source toolbox of advanced analysis methods will lead to optimised, tailored public health recommendations and improved personal wearable feedback concerning 24/7 movement behaviour. After the project, LABDA fellows will be in an excellent position to pursue careers in academia (epidemiology, data science), commercial business (wearable technology, consultancy), or government (public health policy).
Dziedzina nauki
- natural sciencescomputer and information sciencesdata science
- natural sciencescomputer and information sciencesinternetinternet of things
- medical and health scienceshealth sciencespublic healthepidemiology
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
Słowa kluczowe
Program(-y)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral NetworksKoordynator
1081 HV Amsterdam
Niderlandy
Zobacz na mapie
Uczestnicy (5)
5230 Odense M
Zobacz na mapie
7491 Trondheim
Zobacz na mapie
2311 EZ Leiden
Zobacz na mapie
75654 Paris
Zobacz na mapie
2200 Copenhagen
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
Partnerzy (14)
Organizacje partnerskie biorą udział w realizacji działania, jednak nie podpisują umowy o grant.
3721 MA Bilthoven
Zobacz na mapie
Organizacje partnerskie biorą udział w realizacji działania, jednak nie podpisują umowy o grant.
4604 Kristiansand
Zobacz na mapie
Organizacje partnerskie biorą udział w realizacji działania, jednak nie podpisują umowy o grant.
5020 Bergen
Zobacz na mapie
Organizacje partnerskie biorą udział w realizacji działania, jednak nie podpisują umowy o grant.
PE28 0NJ Kimbolton
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
Organizacje partnerskie biorą udział w realizacji działania, jednak nie podpisują umowy o grant.
EC4A 3BF London
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
Organizacje partnerskie biorą udział w realizacji działania, jednak nie podpisują umowy o grant.
1050 Elsene
Zobacz na mapie
Organizacje partnerskie biorą udział w realizacji działania, jednak nie podpisują umowy o grant.
Zobacz na mapie
Organizacje partnerskie biorą udział w realizacji działania, jednak nie podpisują umowy o grant.
1217 CM Hilversum
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
Organizacje partnerskie biorą udział w realizacji działania, jednak nie podpisują umowy o grant.
110070 New Delhi
Zobacz na mapie
Organizacje partnerskie biorą udział w realizacji działania, jednak nie podpisują umowy o grant.
1081 HV Amsterdam
Zobacz na mapie
Organizacje partnerskie biorą udział w realizacji działania, jednak nie podpisują umowy o grant.
75006 Paris
Zobacz na mapie
Organizacje partnerskie biorą udział w realizacji działania, jednak nie podpisują umowy o grant.
LE11 3TU Loughborough
Zobacz na mapie
Organizacje partnerskie biorą udział w realizacji działania, jednak nie podpisują umowy o grant.
LE1 7RH Leicester
Zobacz na mapie
Organizacje partnerskie biorą udział w realizacji działania, jednak nie podpisują umowy o grant.
G4 0BA Glasgow
Zobacz na mapie