·      Μελέτη των τεχνολογιών IoT και των έξυπνων αισθητήρων για εφαρμογές υγείας και αθλητισμού.

·      Διερεύνηση αλγορίθμων Τεχνητής Νοημοσύνης και Μηχανικής Μάθησης για ανάλυση βιομετρικών δεδομένων.

·      Αξιολόγηση φορετών συσκευών (smart watches, fitness trackers, biosensors).

·      Ανάπτυξη ή αξιολόγηση μοντέλων πρόβλεψης υγείας και αθλητικής απόδοσης.

·      Μελέτη ζητημάτων ιδιωτικότητας, ασφάλειας και προστασίας προσωπικών δεδομένων.

·      Διερεύνηση της χρήσης Generative AI και LLMs για παροχή εξατομικευμένων συστάσεων υγείας και άσκησης.

Η συνεχής ανάπτυξη των τεχνολογιών Τεχνητής Νοημοσύνης (Artificial Intelligence - AI) και Διαδικτύου των Πραγμάτων (Internet of Things - IoT) δημιουργεί νέες δυνατότητες για την παρακολούθηση, ανάλυση και βελτιστοποίηση της ανθρώπινης υγείας και αθλητικής απόδοσης. Η χρήση έξυπνων αισθητήρων, φορετών συσκευών (wearables), κινητών εφαρμογών και προηγμένων αλγορίθμων μηχανικής μάθησης επιτρέπει τη συλλογή και επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, παρέχοντας εξατομικευμένες υπηρεσίες υποστήριξης λήψης αποφάσεων.

Η διπλωματική εργασία στοχεύει στη μελέτη και αξιολόγηση σύγχρονων τεχνολογιών AI και IoT για εφαρμογές που αφορούν την υγεία, την ευεξία, την πρόληψη ασθενειών, την παρακολούθηση φυσικής δραστηριότητας και τη βελτίωση της αθλητικής απόδοσης.

Ενδεικτικές Περιοχές Εφαρμογής

Υγεία

·      Παρακολούθηση καρδιακών παλμών και ζωτικών σημείων.

·      Έγκαιρη ανίχνευση προβλημάτων υγείας.

·      Υποστήριξη ηλικιωμένων και ευπαθών ομάδων.

·      Τηλεϊατρική και απομακρυσμένη παρακολούθηση ασθενών.

·      Ψηφιακή υγεία και έξυπνα συστήματα φροντίδας.

Αθλητισμός

·      Παρακολούθηση φυσικής δραστηριότητας.

·      Ανάλυση αθλητικής απόδοσης.

·      Πρόληψη τραυματισμών.

·      Εξατομικευμένα προγράμματα προπόνησης.

·      Real-time coaching με χρήση AI.

AI και IoT

·      Wearable Computing.

·      Edge AI.

·      Predictive Analytics.

·      Federated Learning.

·      Digital Twins για υγεία και αθλητισμό.

·      Generative AI Assistants για υποστήριξη αθλητών και επαγγελματιών υγείας.

Μεθοδολογία

Η εργασία μπορεί να περιλαμβάνει:

·      Βιβλιογραφική ανασκόπηση της διεθνούς βιβλιογραφίας.

·      Μελέτη υπαρχόντων συστημάτων και πλατφορμών.

·      Συλλογή και ανάλυση δεδομένων από αισθητήρες ή δημόσια σύνολα δεδομένων.

·      Ανάπτυξη και αξιολόγηση μοντέλων μηχανικής μάθησης.

·      Μελέτη περίπτωσης σε περιβάλλον υγείας ή αθλητισμού.

·      Συγκριτική αξιολόγηση τεχνολογικών λύσεων.

Μηχανική Μάθηση

Δίκτυα

·      Βασικές γνώσεις Τεχνητής Νοημοσύνης και Μηχανικής Μάθησης.

·      Βασικές γνώσεις Δικτύων και Internet of Things.

·      Εξοικείωση με ανάλυση δεδομένων και προγραμματισμό.

·      Ενδιαφέρον για εφαρμογές ψηφιακής υγείας και αθλητικής τεχνολογίας.

Βιβλιογραφία για Διπλωματική Εργασία: AI, IoT, Υγεία και Αθλητισμός

·       Russell & Norvig – Artificial Intelligence: A Modern Approach

·       Goodfellow, Bengio & Courville – Deep Learning

·       Géron – Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow

·       Chip Huyen – Designing Machine Learning Systems

·       Bahga & Madisetti – Internet of Things: A Hands-On Approach

·       Buyya & Dastjerdi – Internet of Things: Principles and Paradigms

·       Gubbi et al. – Internet of Things: A Vision, Architectural Elements and Future Directions

·       Topol – Deep Medicine

·       Esteva et al. – A Guide to Deep Learning in Healthcare

·       Alamar – Sports Analytics

·       Sazonov – Wearable Sensors

·       Patel et al. – A Review of Wearable Sensors and Systems with Application in Rehabilitation

·       IEEE Internet of Things Journal

·       Nature Digital Medicine

·       IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics

·       PhysioNet

·       MIMIC-IV Database

·       UCI Machine Learning Repository

·       Kaggle Health Datasets