Sensor Data Challenge 2020

SENSOR DATA CHALLENGE 2020


De challenge wordt uitgesteld naar een nader te bepalen tijdstip. Je kunt je wel al inschrijven.

Zo word je gelijk op de hoogte gehouden van alle nieuwe ontwikkelingen!

Klik hier om je alvast aan te melden!


Onze levenskwaliteit wordt voor een groot deel bepaald door gezondheid, leefstijl en leefomgeving. Om erachter te komen hoe deze met elkaar bepalen wat de kwaliteit van leven van de bevolking is, is het belangrijk om te weten hoe we de samenhang daartussen kunnen meten.

Een camera, microfoon, smartphone of de activity tracker om je pols bevatten heel wat slimme sensoren. Hoe kunnen we deze sensoren met applied data science combineren om gezondheid, werk- en leefomgeving te meten, voorspellen en verbeteren?

De Haagse Hogeschool, CBS, RIVM, en Universiteit Utrecht dagen je uit: DENK, ONTWERP, en PROGRAMMEER MEE in deze 24-uurs hackathon en maak met je team kans op 1000 euro!


Wanneer en Waar?
16 en 17 april 2020 @ De Haagse Hogeschool, Delft

De nieuwe datum wordt z.s.m. op deze pagina bekend gemaakt!  Schrijf je alvast in om op de hoogte gehouden te worden van de nieuwe ontwikkelingen. Klik hier!

Voor wie
Studenten en junior professionals op het gebied van bijvoorbeeld gezondheid, voeding, bewegen, techniek, ontwerpen, datascience en IT. We streven naar gemengde teams. Je kunt je als individu aanmelden of als team van maximaal vier personen. Deelname is in gemengde teams die op de Challenge zelf definitief worden.

Kosten
GEEN. Ter compensatie dien je zelf devices (laptop, smartphone, eventueel activity tracker of andere sensoren) mee te brengen; deze kun je het beste van te voren voorzien van de juiste werkomgeving (installatie van juiste tools e.d. denk hierbij bijvoorbeeld aan de Android of iOS development software voor apps). Wij stellen alle teams ook sensorkits met Arduino’s en Raspberry PI’s  ter beschikking die ze ter plekke mogen monteren en combineren met de eerder genoemde, algemeen beschikbare sensoren. Voor eten en een rustgelegenheid wordt gezorgd, neem wel iets mee om jezelf tijdens het rusten warm te houden.

Prijzen
Eerste prijs 1000 euro en tweede prijs 500 euro te verdelen over de teamleden.

Dag 1 – 16 april

11:00 – 12:30      Inloop, registratie, installatie, formatie teams (inclusief lunch)
12:30 – 13:00     Opening en uitleg challenges
13:00 – 13:30     Keuze challenges
13:30                   Start Sensor data challenge

Dag 2 – 17 april

12:00                   Indienen challenge oplossingen
12:00 – 13:00     Oefenen presentaties
13:15 – 15:15      Presentaties
15:45                   Uitreiking en borrel

Tijdens de Sensor Data Challenge werken teams aan verschillende challenges binnen het thema gezondheid, leefstijl en leefomgeving Welke challenges dit precies gaan worden wordt nog bekend gemaakt. Bekijk het archief voor de challenges van vorig jaar.

Deelnemers schrijven zich bij voorkeur als team in. Teams bestaan uit drie of vier leden. Het is daarbij handig om ervaring en kennis enigszins gevarieerd te kiezen.

Individuele inschrijving is ook mogelijk. In de aanloop naar de data challenge zullen we proberen teams te vormen van individuele inschrijvingen. We vragen daarom voor individuele inschrijvingen ook naar expertise (software, hardware). We kunnen bij voorbaat niet garanderen dat we iedereen kunnen indelen, maar we doen ons best.

We gaan voor maximaal 50 deelnemers; dus hoe eerder hoe beter. Na inschrijving volgen regelmatig mails met meer informatie. Ook zullen we deelnemers vragen akkoord te gaan met de deelnemersvoorwaarden. Want belangrijk is om te weten dat de organisatie het kosteloos gebruikersrecht heeft op de ideeën die deze dagen ontstaan, maar dat ontwikkelde data en software het eigendom blijven van deelnemers.

Wil je meedoen?
Klik hier om je in te schrijven!

Terugblik Sensor Data Challenge 2019

 

Challenges:

Belastende arbeidsomstandigheden

Achtergrond
In de Nationale Enquête Arbeidsomstandigheden vragen we naar arbeidsomstandigheden die belastend zijn voor werknemers zoals lawaai, fijnstof, contact met gevaarlijke stoffen, tillen en kracht zetten. We zouden graag een nauwkeuriger beeld krijgen. Probleem is dat iedere werkomgeving anders is. En wel heel anders: kantooromgeving, schoollokaal, keuken van een restaurant, productiehal, garage, …. De uitdaging is dan ook om een sensor te ontwikkelen die draagbaar is tijdens het werk. Houd daarbij ook rekening met bijvoorbeeld beschermende middelen of kleding die werknemers kunnen dragen.

Challenge
De belangrijkste uitdaging is om een zo nauwkeurig mogelijke, betrouwbare meting onder verschillende omstandigheden voor elkaar te krijgen.

Contactpatronen

Achtergrond
Veel infectieziekten worden via direct contact overgedragen van de ene op de andere persoon. Hoe meer contacten personen met elkaar hebben, hoe makkelijker een ziekte zich door de populatie kan verspreiden. Contactpatronen kunnen echter van persoon tot persoon verschillen. Zo hebben kinderen vaak veel contacten met andere kinderen en hun ouders, terwijl ouderen meestal minder contacten met vooral leeftijdsgenoten hebben. Maar het contactpatroon van één persoon hangt ook van de context af. Op school kun je veel nieuwe mensen kort ontmoeten, terwijl je thuis langer  contact hebt met bekende mensen. Al dit soort patronen hebben invloed op hoe efficiënt een ziekte zich kan verspreiden.

Challenge
Ontwikkel een methode die het vergemakkelijkt de contactpatronen van een deelnemer vast te leggen. Gebruik moet laagdrempelig en leuk zijn, maar niet zo leuk dat het normale contactpatroon wordt verstoord.

Handhygiëne

Achtergrond
Handhygiëne door zorgmedewerkers wordt gezien als de meest effectieve manier om infecties te voorkomen bij cliënten en patiënten in de gezondheidszorg. Toch is de compliance van handhygiëne door zorgmedewerkers. Het terugkoppelen van compliance data is echter wel een belangrijk onderdeel in veranderprogramma’s om handhygiëne te verbeteren

De gouden standaard om handhygiëne compliance te meten is observeren Dit observeren is zeer tijdrovend. Er zijn wel al apps ontwikkeld die je kunt gebruiken om de data meteen in te verwerken zodat je niet alles over hoeft te typen om de data te kunnen analyseren.

Challenge
Ontwikkel een methode om te meten/bepalen of zorgmedewerkers op de juiste momenten handhygiëne toepassen die minder tijdrovend is dan observeren.

Ontlastingspatroon

Achtergrond
Prikkelbare darmsyndroom (PDS) is een verstoring van de functie van de dikke darm en leidt tot forse vermindering van de kwaliteit van leven. Het komt voor onder 5-20% van de Nederlandse bevolking. PDS wordt gekarakteriseerd door een combinatie van periodes met buikpijn en een veranderd ontlastingspatroon (diarree, constipatie, beide, geen van beide). Door de diversiteit aan gerelateerde symptomen en (onbekende) oorzaken bestaat er geen objectieve methode voor de diagnose. Er wordt onder andere gebruik gemaakt van criteria gerelateerd aan defecatie (stoelgang): een veranderde ontlastingsfrequentie en/of een veranderde ontlastingsvorm.

Voor het stellen van de diagnose is het derhalve van belang om objectief en gedurende langere tijd het ontlastingspatroon real-time op individueel niveau te monitoren met nieuwe sensorsystemen. Momenteel gebeurt dit middels dagboeken waarin de consistentie van de ontlasting gescoord wordt middels de Bristol Stool Chart. De betrouwbaarheid van deze scoring kan verhoogd worden middels objectivering en digitalisering van deze scoring.

Challenge
Ontwikkel een methode om op een betrouwbare (nauwkeurige), objectieve en digitale manier individuele ontlastingspatronen in kaart te brengen. Gebruik van de methode moet eenvoudig, laagdrempelig en hygiënisch zijn en minder tijdrovend dan de huidige methode.

Terugblik Sensor Data Challenge 2017

INNOVATIEF VOEDINGSTEAM WINT SENSOR DATA CHALLENGE

Ingrediënten en porties van voeding bepalen via een 3D-reconstructie met een camera. En een internet-scraper (soort automatische web-informatieverzamelaar) rondom recepten. Het ‘voedingsteam’ won met deze ideeën de Sensor Data Challenge op 23 en 24 november bij het CBS in Den Haag. In januari geven de winnaars een presentatie op het RIVM. Het RIVM organiseerde de Sensor Data Challenge samen met het Centraal Bureau voor de Statistiek, De Haagse Hogeschool en de Universiteit Utrecht. Het doel was om tot innovatieve manieren te komen om gezondheid en gedrag van mensen te meten.

Nacht niet slapen
Vijf teams van studenten werkten hier twee dagen en een nacht aan. Twee teams werkten aan beweging, twee aan cognitie (beginnende dementie) en een team werkte aan het beter meten van de voedingsinname. De studenten stortten zich met veel enthousiasme en inzet op deze uitdagingen. Er was amper tijd voor de lunch en velen sliepen de hele nacht niet.

Voeding
Het winnende team was het voedingsteam. Zij leverden een indrukwekkende prestatie door voor alle bekende problemen (Hoe bepaal je de portiegrootte? Wat zit er in een lasagna?) een oplossingsrichting te geven.
Zoals ingrediënten en porties van voeding bepalen via een 3D-reconstructie met een camera. En ze bedachten een internet-scraper (soort automatische web-informatieverzamelaar) rondom recepten. Het RIVM-innovatieteam van de Voedselconsumptiepeiling vindt de ideeën veelbelovend.

Beweeggedrag
Tweede werd het team van De Haagse Hogeschool dat met behulp van bewegingssensoren, een hartslagmeter, GPS en UV-sensor, de mogelijkheden liet zien om het beweeggedrag van mensen te meten, inclusief waar ze dit doen, voor hoe lang en welke activiteit.In januari geven de winnaars van het voedingsteam een presentatie op het RIVM.

De Sensor Data Challenge 2020 wordt mede mogelijk gemaakt door: