A napjainkra jellemző gyakori egészségügyi problémák közé sorolandó többek között a (a KSH felmérései alapján) a diabétesz, a magas vérnyomás és a deformálódott hátgerinc elváltozás. Ezen, illetve más betegségek kialakulásának valószínűségéhez
vagy jelenlétükből eredő negatív hatások csökkentéséhez hozzájárul a megfelelő életmód és ennek fenntartása. Napjainkban, a digitalizációnak köszönhetően egyre több lehetőség merül fel az új koncepciók és rendszerek egészségmegőrzésben
és sportteljesítmény mérésében betöltött alkalmazási lehetőségeivel kapcsolatban. Az elmúlt években jelentős figyelem összpontosult a gépek közötti kommunikációra (M2M), az IoT (Internet of Things – tárgyak internete) koncepcióra,
illetve ezek piacára az úgynevezett okos eszközök elterjedése által. Ezen lehetőségek összességét korábban mHealth és eHealth, míg napjaiknak a növekvő számú lehetőségek és az Ipar 4.0 koncepció alapelveinek való megfelelés révén Health
4.0 névvel is illetik. Az IoT koncepció gyakorlati alkalmazását lehetővé tevő szenzorhálózatok egyszerűen megfogalmazva azon eszközök összességét határozzák meg, melyek vezetékes vagy vezetéknélküli kapcsolat révén rendszert alkotva
képesek egymás között, illetve külső rendszerek között megvalósított adatcserére és valamilyen közös cél érdekében történő együttműködésre. Az említett eszközök felépítésüket tekintve adott paraméterek számszerűsítését végző szenzorokból,
esetekben ezek befolyásolását lehetővé tevő aktuátorokból, vezérlőből, illetve a célnak megfelelően további funkciókat ellátó kiegészítőkből tevődnek össze. Az egészségügy, a rehabilitáció, a rekreáció és a sport vonatkozásában az
alkalmazható rendszereket több kategóriába sorolhatjuk függően a használat módjától. A különböző szakirodalmak alapján eddig három fő csoportot sikerült meghatározni, melyek a hordható eszközök (aktivitásmérő, szenzorokkal
ellátott ruházat, térbeli pozíció visszajelzésére alkalmas, végtagokon elhelyezett eszközök), a beépített eszközök (személlyel összefüggő: fogba épített szenzor, tárgyakkal összefüggő: székbe, ruházatba vagy sporteszközökbe
épített szenzorok) és az önálló eszközök (hálózati kapcsolattal rendelkező vérnyomás vagy vércukorszint mérő). Az utóbbi időben megjelent a BSS (body sensor network) kifejezés, mely kifejezetten a hordható eszközök
felépítésére utal (Hussain et al. 2015). Jelen kontextusban a szenzorok az alkalmazási terület és a rendszer céljának megfelelő tulajdonságok mérésére alkalmasak, beleértve olyan alapvető egészségügyi adatokat, mint pulzus, vérnyomás,
véroxigénszint és vércukorszint vagy épp az egyes személyekre vonatkozó mozgási, aktivitási adatokat. Ezeknek megfelelően fő kategóriáit fiziológiai szenzorok, kinetikai szenzorok és környezeti szenzorok képviselik (Francesco et al. 2016). Az újabbnál újabb rendszerek megjelenése számos lehetőséget biztosít a szakmai közönség, illetve fogyasztók számára egyaránt, ám hiányosnak érzem eddigi tapasztalataim alapján a használati hajlandóság meghatározását, illetve az eszközök által alkotott rendszerek közötti logikai egységességet, melyből az utóbbi a hatékonyság (főleg adatelemzés tekintetében) hátrányára válhat.
Fontos megemlíteni, hogy az új eszközök megjelenése és azok alkalmazása nem jelent önmagában fejlődést a használat által, épp ezért kiemelt feladat az adatok kezelése, elemzése és megfelelő vizualizálása, melyek révén
a gyűjtött adatok ténylegesen felhasználása kerülnek egy adott cél elérése érdekében. Ennek megvalósítása esetén fontos az előbb említett egységesség, integrált szemlélet. Az új eszközök alkalmazása jelentősen megnövekedett adatmennyiséggel
és sebességgel jár. Az adatok rendszerint több forrásból származnak, így az elemzésük és értelmezésük egységesítést, megfelelő strukturálást igényel. Az átstrukturálást szükségessé teszi továbbá az eltérő mintavételi frekvencia (folytonos,
mint egy aktivitásmérő esetében, vagy eseményorientált, mint egy hálózati kapcsolattal rendelkező vércukorszint vagy vérnyomásmérő esetében). Az adatokból eredő előnyök kihasználása érdekében – mint az más területen is jellemző – számos
lehetőséget tartogat a Big Data koncepció és az által meghatározott módszerek összessége. A különböző forrásokból származó adatok felhasználása kapcsán napjainkban vizsgálják többek között az okos otthonok (smart home) szenzorhálózatainak
integrálását egészségmegőrzéssel kapcsolatos következtetések meghatározása érdekében (Faiçal et al. 2016).
Célitűzéseim közé tartozik a jelenleg domináns terültek meghatározása és csoportosítása az említett kontextusban. Ezt követően, a csoportosítás alapján meghatározásra kerülnek azon koncepciók, eszközök, illetve általuk
meghatározott rendszerek, beleértve a piaci megoldásokat és kutatások tárgyát képező rendszereket, melyekre használati hajlandóság mutatkozik a lehetséges felhasználók véleménye alapján különböző tényezők figyelembevételével.
Ezt követően meghatározásra kerülnek a kiválasztott koncepciók, eszközök és rendszerek tekintetében azon lehetőségek, melyek lehetővé tehetik a költségek csökkentését, ezzel támogatva azok elterjedését, amennyiben
a magas ár csökkenti a használati hajlandóságot. A vizsgálatokat követően céljaim közé tartozik egy logikai rendszerterv kialakítása, mely lehetővé teszi az integrált szemlélet és a strukturált adathalmaz által a döntéstámogatáshoz
szükséges elemzések és vizualizálás támogatását.
A kutatási tervben megfogalmazott témához való kötődésem nem tekinthető újnak, hiszen előzetes tevékenységem során az IoT koncepció alapján kialakított szenzorhálózatok, azaz adatgyűjtő és vezérlő rendszerek fejlesztésével foglalkoztam,
döntően mezőgazdasági folyamatokra jellemző döntéstámogatás céljából. A funkcionális azonosság révén hasonlónak tekinthetők az egészségügyben alkalmazott eszközök a más felhasználási terület ellenére, így az eddigi gyakorlati
tapasztalatok alkalmazására, illetve az eltérő terület révén azok bővítésére egyaránt lehetőség nyílik a jelen esetben inkább elméletinek tekinthető kutatás során.
A kutatás során első lépés a szekunder adatgyűjtés, mely döntően szakirodalmi elemzés formájában valósul meg. A szakirodalmi áttekintés során meghatározásra kerülnek a jelenleg aktuális módszerek és fejlesztések a két
téma, azaz az IoT (tárgyak internete) és Big Data, illetve ezek egészségmegőrzésben betöltött lehetséges szerepük tekintetében. Segítségével lehetőség nyílik csoportosítási elv kialakítására hierarchikus rendszert
követve a megfelelő áttekinthetőség érdekében. A kvalitatív elemzés mellett kvantitatív elemzés egyaránt megvalósításra kerül. A kulcsszavak alapján meghatározásra kerülnek a domináns területek, beleértve a piaci megoldásokat
és az egyes kutatások eredményeként létrejött rendszereket, illetve ezek költségét. A primer adatgyűjtés kérdőíves formában kerül megvalósításra, mely az előzőekben összegyűjtött lehetőségek használatára irányuló szándékot
hivatott bemutatni. A felmérés döntően a Debreceni Egyetem Gazdaságtudományi Kar egyes hallgatóinak körében kerül megvalósításra, így nem tekinthető reprezentatívnak, viszont jelen felmérés eredményességéhez nem feltétlen fontos a
reprezentativitás. Emellett a KSH hazai IKT használatot leíró statisztikája alapján ezen korcsoport a leginkább aktív az informatikai eszközök használatát tekintve (összesen 98,1%). A kérdőív feldolgozása során alkalmazott
módszerek a kérdőív kialakítását követően kerülnek pontosan meghatározásra, ám az előzetes elképzelések alapján leíró statisztika és klaszteranalízis, lehetőség szerint osztályozás kerül alkalmazásra (függően az adathalmaz jellegétől).
Az elemzés nyílt forráskódú könyvtárak segítségével kerül várhatóan megvalósításra a feladat alapján készített program segítségével. Megfelelő struktúra és elemszám esetén lehetőség nyílik a két módszer együttes alkalmazására, így
klaszteranalízist követően a csoportosítás által megfelelő tanulási adathalmaz keletkezik osztályozás alkalmazásához.
Az eredmények alapján kiválasztott rendszerek esetében meghatározásra kerülnek a költségek csökkentésének lehetőségei, ezzel növelve azok elterjedését a funkcionálisan azonos vagy azt jelentősen megközelítő, egyénileg
elkészíthető vagy nyílt forráskódú (open-source) megoldások révén. Az előzőekben meghatározottak alapján kialakításra kerül egy rendszerterv, mely lehetőséget biztosít a különböző, felhasználói hajlandóság alapján
domináns rendszerek által gyűjtött adatok egy adatforrásba történő integrálására, ezzel támogatva azok egységes elemzését. Ennek biztosításához a jelenleg aktuális Big Data koncepció lehetőségeinek figyelembevételével kerül kialakításra
az adatok tárolásának módszere, lehetővé téve az igényeknek megfelelő átstrukturálást az elemzés és ebből adódóan a döntéstámogatásban történő alkalmazhatóság érdekében.