Classificazione e scelta dei wearable device

Lo scopo di questa analisi è quello di realizzare un SoA (State of the Art) dei dispositivi wearable presenti sul mercato, considerando sia quelli commerciali che quelli medici. Grazie a questa raccolta sarà possibile scegliere quali dei dispositivi analizzati si adattano meglio al caso d’uso del progetto.

Come criteri per l’individuazione dei dispositivi sono stati utilizzati l’appartenenza ad almeno di una di queste categorie:

• Migliori dispositivi wearable

• Migliori dispositivi wearable medici

• Migliori dispositivi wearable per misurazioni/metriche del corpo

• Migliori dispositivi wearable per dati fisiologici

Le fonti utilizzate sono vari articoli scientifici e di letteratura, classifiche, comparatori e blog, nonché i siti dei produttori stessi. Di conseguenza sono stati presi in considerazione sia i dispositivi per il tracking dell’attività fisica che vengono comunemente acquistati dal pubblico che dispositivi progettati specificatamente per la rilevazione di determinate metriche, medici e non.

La raccolta dei dispositivi è presente nell’allegato "Wearable_devices_classification".

Al fine di classificare i dispositivi presi in considerazione sono state prese in considerazione varie caratteristiche di questi ultimi, che sono state suddivise in macro-gruppi per semplicità:

• Generali: tipo di dispositivo, posizione sul corpo, presenza di uno schermo, presenza di una memoria interna, dimensioni dell’eventuale memoria interna, durata della batte-ria, durata della batteria con eventuale GPS, tempi di ricarica, capacità della battebatte-ria, classificazione di impermeabilità (IP o ATM), peso e prezzo

• Protocolli di comunicazione: ANT+, Bluetooth Low Energy (BLE), WiFi

• SDK : trasmissione real-time direttamente dal dispositivo, App, API generica, tramite web/piattaforma

• Metriche di tracciamento: elettromiografia (EMG), elettrocardiogramma (ECG/EKG), bioimpedenza, battito cardiaco (HR), variabilità del battito cardiaco (HRV), intervallo RR/intervallo intra battito (IBI), intervallo da picco a picco (PPI), temperatura cutanea (ST), risposta cutanea galvanica (GSR)/ attività elettro dermica (EDA), pressione san-guinea, saturazione dell’ossigeno, volume di ossigeno consumato per minuto (V02 max), pletismogramma pulsato (PPG)/impulso del volume sanguigno (BVP)

• Sensori presenti: misuratore del battito cardiaco, sensore SpO2, pedometro, accele-rometro, giroscopio, magnetometro, baaccele-rometro, GPS, altimetro, termometro, microfo-no, bussola, sensore di luce ambientale, sensore ottico, NFC

Ognuna di queste singole caratteristiche contribuisce a determinare il livello di adeguatezza del dispositivo preso in analisi. Non tutte le caratteristiche sono specificate per tutti i disposi-tivi, specie per quanto riguarda quelle generali, alcuni produttori non rilasciano determinate specifiche oppure non è stato possibile trovarle.

È importante specificare che sono stati presi in analisi solo quei dispositivi non particolar-mente invasivi che non andassero ad influire sull’attività dell’operatore, considerando ad esempio smartwatch, smartband, tracker e simili. Sono quindi stati esclusi dispositivi come smartglasses, elmi, headsets e bilance, che o non erano indossabili oppure erano troppo invasivi.

Nella fase iniziale è stato studiato e rivisto quanto presente nella prima classificazione for-nita dai membri del team ad inizio attività: considerava circa 110 dispositivi, ma per quanto approfondita era limitata ad una nicchia di produttori e non considerava determinate solu-zioni, specie quelle mediche. Inoltre, molti dei dispositivi considerati erano obsoleti e/o non più in produzione, alcuni poco adatti al caso d’uso.

La base delle caratteristiche da analizzare era già presente in questa classificazione, le ma-crocategorie sono state leggermente modificate e integrate per considerare ulteriori aspetti.

Svolte queste operazioni, è stata realizzata una lista della maggior parte dei dispositivi pre-senti sul mercato adatti al contesto. L’errore iniziale è stato quello di considerare anche i modelli più obsoleti e i dispositivi che tracciano informazioni scarse o poco utili al contesto.

Questa attività, oltre che dispendiosa in termini di tempo, si è rivelata poco utile in quanto i dispositivi da analizzare erano troppi (circa 550 escludendo quelli medici) e molti di essi non erano neanche più in commercio.

L’approccio è stato rivisto, e grazie alle informazioni acquisite nella fase precedente è stata realizzata un’abbondante scrematura della lista dei dispositivi, arrivando a considerarne cir-ca 90. Tendenzialmente sono stati considerati i dispositivi più recenti e gli ultimi modelli, a meno che non si trattasse di un dispositivo particolarmente validato dalla letteratura seppur con qualche anno alle spalle. Questo è stato fatto per due motivi: il primo è che sarebbe stato estremamente dispendioso in termini di tempo considerare tutti i dispositivi esistenti (quindi anche i modelli più obsoleti e non più in commercio), secondariamente nella mag-gioranza dei casi nei nuovi modelli si contemplano le caratteristiche di quelli precedenti e se ne aggiungono di nuove; quindi, sarebbe stato relativamente inutile considerare anche i dispositivi più vecchi.

Ogni dispositivo presente in questa lista è stato analizzato singolarmente, incrociando le in-formazioni presenti sui siti dei produttori, schede tecniche, manuali e articoli online. Grazie a questo lavoro le informazioni raccolte sono da considerarsi come affidabili e abbastanza esaustive, probabilmente sono presenti delle caratteristiche ulteriori (escludendo quelle non rilevanti per il contesto che sono state escluse), ma non sono state inserite nella raccolta perché non individuate nelle fonti utilizzate.

Sono state riportate nella raccolta anche eventuali osservazioni particolarmente significative per i dispositivi e il link alla fonte maggiormente utilizzata per la classificazione. Successi-vamente sono state stabilite delle metriche di valutazione per i dispositivi considerati.

Al fine di valutare i dispositivi presenti nella raccolta effettuata, inizialmente sono stati as-segnati dei punteggi alle singole caratteristiche di ogni macrocategoria, escludendo deter-minate informazioni generali perché poco indicative o mancanti in diversi dispositivi. Si

è poi deciso di optare per una metodologia più scientifica, adottando un AHP: una tecni-ca di supporto alle decisioni multicriterio. Negli allegati è presente il documento integrale

"AHP_wearables".

L’intenzione era quella di stabilire un’importanza per le caratteristiche primarie di un dispo-sitivo (presenza di uno schermo, memoria interna, peso, tecnologia ANT+, BLE, WiFi, data stream dal dispositivo, piattaforma), con lo scopo di definire un peso per ognuna di queste.

Per fare ciò i 4 partecipanti all’AHP hanno attribuito un’importanza soggettiva, quantificata secondo i criteri in Figura 3.5, ad ogni caratteristica rispetto ad un’altra. Un esempio di compilazione dell’AHP è visibile in Figura 3.6.

Figura 3.5: Significato dei punteggi attribuiti

Figura 3.6: Struttura AHP

Andando a fare la media dei punteggi assegnati da ogni partecipante si è ottenuto il peso finale. I risultati ottenuti sono visibili in forma grafica in Figura 3.7 e in formato percentuale in Figura 3.8.

Figura 3.7: Risultato AHP grafico

Figura 3.8: Risultato AHP percentuale

I pesi generati per le caratteristiche precedentemente citate sono stati utilizzati all’interno di una formula (Figura 3.9) per attribuire un punteggio complessivo al singolo device. Andando a verificare la presenza o meno della caratteristica (o del valore normalizzato nel range 0-1 per i valori numerici) e moltiplicando per il peso assegnato si è ottenuto uno score nel range 0-1, dove 1 rappresenta i dispositivi migliori.

Figura 3.9: Calcolo del punteggio per il dispositivo

Andando ad ordinare i vari dispositivi in modo decrescente per il valore dello score, si è otte-nuta una classifica dei dispositivi migliori sulla base delle caratteristiche primarie. A questo punto però vi era ancora la necessità di considerare anche le caratteristiche secondarie nella scelta (autonomia della batteria, metriche tracciate, posizionamento del device. . . ).

Sulla base della classifica ottenuta nella fase antecedente, le caratteristiche secondarie so-no state utilizzate come filtro, andando a scartare i dispositivi che so-non le rispettavaso-no. Più

precisamente è stato verificato quanto segue:

• Posizionamento sul corpo

• Comodità e igiene

• Misurazione di almeno 4 metriche

• Memoria interna

• Durata batteria > 24

• Scelta di device dello stesso tipo

Partendo quindi dai dispositivi con score maggiore per arrivare agli ultimi sono stati scelti quelli più opportuni (in base sia alle caratteristiche primarie, secondarie e al prezzo). Il van-taggio di questo approccio è che ha permesso di mettere in relazione device molto simili e di prendere delle decisioni che non si basassero unicamente sullo score ottenuto, ma dando comunque priorità ai dispositivi con punteggio maggiore. Al termine di questa attività, ripor-tata nell’allegato "Sorted_wearables_selection", è stato selezionato un set di 6 wearable.

Questa analisi è da considerarsi abbastanza esaustiva e precisa, in quanto sono stati con-siderati svariati produttori e soluzioni (anche molte non presenti nella raccolta finale perché scartate).

Visto che non è presente nessun dispositivo in grado di ottenere tutte le metriche richieste, è stato necessario selezionarne più di uno, cercando di minimizzare il numero di dispositi-vi scelti ma facendo in modo di ottenere una panoramica complessiva delle caratteristiche esauriente. Inoltre, sono stati scelti dispositivi compatibili fra loro, sia come protocolli di co-municazione che come posizionamento sul corpo dell’operatore.

Come Gateway è stato scelto uno smartphone Android: il Samsung A51, ma in futuro po-trebbe essere sostituito da un altro smartphone, da un tablet o da un Raspberry. I dispositivi wearable scelti sulla base della classificazione realizzata, sia smartwatch che tracker, sono i seguenti:

• Garmin Venu 2

• Garmin Instinct Solar Tactical Edition

• Polar H10

• Garmin Vivosmart 4

• Empatica E4

• Samsung Galaxy Watch 3

A questo punto è stato necessario realizzare un’analisi ancora più approfondita di ognu-no dei dispositivi scelti, considerando in particolare i dettagli dell’SDK e del formato delle metriche tracciate, più eventuali operazioni che vengono effettuate sui dati e informazioni aggregate. Ciò è stato svolto nella fase di implementazione, come verrà mostrato nel capi-tolo seguente.

Negli allegati è presente il documento integrale "SoA_wearable_devices" in merito all’attività di scelta dei wearable