Self-tracking reloaded : applying process mining to personalized health care from labeled sensor data

DOI:	https://doi.org/10.1007/978-3-662-53401-4_8
URL:	http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-6...
Weitere URL:	http://publications.wim.uni-mannheim.de/informatik...
Dokumenttyp:	Buchkapitel
Erscheinungsjahr:	2016
Buchtitel:	Transactions on Petri nets and other models of concurrency XI
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:	Lecture Notes in Computer Science
Band/Volume:	9930
Seitenbereich:	160-180
Herausgeber:	Koutny, Maciej
Ort der Veröffentlichung:	Berlin [u.a.]
Verlag:	Springer
ISBN:	978-3-662-53400-7 , 978-3-662-53401-4
ISSN:	0302-9743 , 1611-3349
Sprache der Veröffentlichung:	Englisch
Einrichtung:	Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Fachgebiet:	004 Informatik
Abstract:	Currently, there is a trend to promote personalized health care in order to prevent diseases or to have a healthier life. Using current devices such as smart-phones and smart-watches, an individual can easily record detailed data from her daily life. Yet, this data has been mainly used for {\em self-tracking} in order to enable personalized health care. In this paper, we provide ideas on how process mining can be used as a fine-grained evolution of traditional self-tracking. We have applied the ideas of the paper on recorded data from a set of individuals, and present conclusions and challenges.

Dieser Eintrag ist Teil der Universitätsbibliographie.

BASE: Sztyler, Timo ; Carmona, Josep ; Völker, Johanna ; Stuckenschmidt, Heiner

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ORCID: Sztyler, Timo ; Carmona, Josep ; Völker, Johanna ; Stuckenschmidt, Heiner

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