Swiss Engineering Magazine - 2012

DOSSIER Business Software

Ergon Informatik

Software unterstützt uns tagtäglich bei der Arbeit. Das beginnt bei Schreiben eines Textes mit Word und dem Lesen der E-Mails im Outlook. Entwicklungsingenieure nutzen Software, um neue Konzepte am Computer zu simulieren. Und immer mehr nutzen wir auch Software auf dem Smart Phone, sei es für ein kurzes Spiel auf der Heimfahrt im Zug oder sogar, um unsere Fitness zu verbessern.

Eine Fitness-Applikation für das iPhone soll den Benutzer zum Sport animieren. Die abgearbeiteten Kalorien ­berechnet das App anhand von GPS-Daten.

Gesundheit auf dem Smart Phone Das Smart Phone könnte in Zukunft dafür sorgen, dass wir gesünder leben.

Es soll uns zu Sport animieren und unsere Erfolge dokumentieren – auch ­gegenüber Kollegen, um sich gegenseitig anzustacheln. Ein wichtiger Aspekt ist die korrekte Datenakquisition und die Sicherheit der persönlichen Daten.

Die Gesundheitskosten steigen. Im Jahr 2010 betrugen sie in der Schweiz rund 11 % des Bruttoinlandprodukts. Prävention ist eine der wirksamsten Methoden, diesem Trend entgegenzuwirken, denn Vorsorge ist günstiger als Heilung. Die von der Zürcher Informatikfirma Ergon entwickelte Gesundheitsplattform QUENTIQ kombi-

niert dazu das Smart Phone mit Biosensorik, Sport Tracking, Gamification und Social Networking für eine Prävention, die motiviert und Spass macht.

Technisch waren dazu Herausforderungen im Datenmanagement, in der GPS Verarbeitung und in der Informationssicherheit zu lösen.

Biosensorik

Im Zentrum der Plattform steht der Health Score, eine Zahl ­zwischen 1 und 1 000. Während es unmöglich ist, die Komplexität der menschlichen Gesundheit auf eine einzige absolute Zahl zu reduzieren, ist es sehr wohl möglich, die Gesundheit von Menschen mittels einer relativen Zahl vergleichbar

zu machen. Der Health Score stützt sich dazu auf statistisches Datenmaterial, das mehr als 100 000 Personenjahre klinische Forschung umfasst. So basiert der Score unter anderem auf der bekannten Framingham Heart Study. Für die Berechnung des persönlichen Health Score werden breite Mengen an Biodaten herangezogen. Dazu zählen Angaben, wie Alter, Geschlecht und Gewicht, aber auch Blutwerte sowie Fragebögen zur medizinischen Vergangenheit und zur Lebensqualität. Biosensoren spielen eine wichtige Rolle für die regelmässige Erfassung dieser Daten. Geräte wie WiFi-Waagen oder Blutdruckund Blutzuckermessgeräte für das iPhone sind heute bereits am breiten Markt verfügbar.

Bewegungen wie Quantified Self und Technologien wie Lab-ona-Chip lassen keinen Zweifel daran, dass der Trend zu mehr Biosensoren anhält. Die kabellose Anbindung der Sensoren, sei es mittels WiFi, ANT+ oder Bluetooth Smart, ist dabei ein Schlüssel. Denn niemand will regelmässig Messwerte aufschreiben und eingeben.

Datenmanagement

Um die resultierenden Datenmengen effektiv zu verwalten, verwendet die Plattform mit MongoDB einen Vertreter der sogenannten NoSQL-Daten­ banken. Diese weisen gegenüber relationalen Datenbanken eine massiv bessere Skalierbarkeit und eine um rund eine Grössenordnung höhere Performance auf. Der Preis hierfür besteht im Verzicht auf klassische relationale Mechanismen, wie Transaktionen und Joins. NoSQLDatenbanken sind in der Regel schemafrei. Dies ermöglicht es, bei Software Updates die MigSWISS ENGINEERING JUNI 2012 25

Das iPhone dient in erster Linie dazu, die Daten zu erfassen – inklusive Pulsrate, falls ein entsprechender Sensor getragen wird.

ration auf eine neues Schema verzögert «beim nächsten Schreiben» auszuführen (unter Umständen also gar nie.) Das ist eine wesentliche Voraussetzung, um den Betrieb einer Plattform während eines Software Updates nicht sichtbar zu unterbrechen.

NoSQL ist eine interessante Technologie, wenn die verwalteten Daten massiv, aber in ihrer Organisation einfach sind. Bei Zeitreihen von Messwerten, die immer genau einer Person ­zugeordnet sind, ist diese Voraussetzung ideal gegeben.

Sport und GPS

Eine weitere Komponente des Health Score besteht darin, was man in Form von Sport aktiv etwas für die eigene Gesundheit tut. Die Plattform umfasst dazu eine Sport-Tracker-App für gängige Smartphones. Eine wesentliche Aufgabe des Sport Trackers ist die korrekte Berechnung des Energieumsatzes.

Die Plattform verwendet dazu einerseits ein Modell, das auf der Herzfrequenz basiert, und andererseits sportartabhängige Modelle, welche die Bewegung mittels GPS aufzeichnen und in Echtzeit auswerten. Die GPSModelle sind wichtig, da nicht jeder Sportler permanent einen Herzfrequenzgurt trägt. Die Energieberechnung mittels GPS ist jedoch nicht ohne Tücken.

Denn GPS ist insbesondere an Stellen ohne klare Sicht auf den 26 SWISS ENGINEERING JUNI 2012

Himmel mit Abweichungen in der Genauigkeit behaftet. Ein gutes Beispiel hierfür liefert ein ­Mountainbiker, der durch den Wald fährt. Die Abweichung in der Vertikalen beträgt dabei regelmässig mehr als 50 Meter.

Für eine Energieberechnung im erwähnten Mountainbiking-­ Szenario wäre jedoch bereits eine deutlich geringere Abweichung untauglich. Denn die Höhenveränderung dominiert den Energieumsatz klar. Um dieses Problem zu kompensieren, greift die Plattform auf bestehende Modelle der Erde zurück und nutzt diese zur Höhenkorrektur. Es werden dabei sowohl weltweite Oberflächenmodelle verwendet, wie das NASA SRTM, als auch ­nationale Geländemodelle, wie das DHM in der Schweiz. Auch auf der horizontalen Ebene können Abweichungen auftreten. Diese äussern sich in Form so genannter GPS-Jitter-Effekte. Diese können den berechneten Energieumsatz ebenfalls verfälschen.

Den horizontalen Jitter-Effekten begegnet der Sport Tracker mittels adaptiver Filtertechnik, welche die aufgezeichnete Trackpoints situationsbezogen glättet.

Vertrauliche ­Gesundheitsdaten

Der Mensch verändert sein Verhalten, sobald etwas messbar wird. Noch stärker fällt die Veränderung aus, wenn die Messung in einem motivierenden sozialen Kontext erfolgt. Das ist der so genannte HawthorneEffekt. Die Plattform ermöglicht es deshalb, Sportaktivitäten mit Freuden zu teilen und zu kommentieren. Weiter legt die Plattform einen Game Layer über die sportlichen Aktivitäten. So kann man sich Erfolge erarbeiten, beispielsweise für 25 Kilometer Laufen oder 2 500 Höhenmeter auf dem Mountainbike. Es gibt Ligen, in denen man sich mit anderen Teilnehmern in einer Sportart messen kann. Und man kann seine Freunde mittels eines Challenge zur Erreichung von Zielen herausfordern, wie beispielweise in einer Woche am meisten Kilo-

meter zu Laufen, oder der Erste zu sein, der eine bestimmte Gesamtdistanz mit dem Fahrrad zurücklegt. Während sich das Teilen mit Freunden auf weiche Faktoren wie Sport und GameMechaniken beschränkt, ist es auch möglich, harte Gesundheitsdaten wie das Gewicht oder Blutwerte mit medizinischen Fachpersonen zu teilen, wie beispielsweise dem Personal ­Trainer oder dem Arzt. All dies setzt einen hohen Stand an Informationssicherheit voraus.

Security Server

Sicherheit stand deshalb in der Planung der Plattform von der Nullstunde an im Zentrum. Es werden dazu industrieübliche, den besonders schützenswerten Personendaten angemessene Massnahmen der physischen und netzwerktechnischen Sicherheit eingesetzt. Als zusätzliche und zentrale Massnahme auf der applikatorischen Stufe bricht die Plattform mittels krypto­graphischer Verfahren die direkte Beziehung zwischen­ Dateneinträgen und der natürlichen Person, zu welcher diese Einträge gehören. Stattdessen werden die Daten unter einem so genannten Selektor a­ bgelegt.

Nur der zentrale Security Server

ist im Stande, solche Selektoren zu berechnen. Der Security Server stellt die Selektoren jedoch nur zur Verfügung, wenn die Zugriffsberechtigung mittels eines auf Token basierten Protokolls bewiesen wurde. Diese Informationsarchitektur führt zur wünschenswerten Eigenschaft der Zentralisierung der Informationssicherheit. Da die Sicherheit im vergleichsweise kompakten Security Server zentralisiert ist, können potenzielle Fehler in der deutlich umfassenderen Logik für Funktionalität und User Interface zu keiner Verletzung der Informationssicherheit führen.

Die Zentralisierung macht es auch einfach, Daten permanent zu löschen, was aufgrund hierarchischer Backups in konventionellen Architekturen eine Herausforderung darstellen würde. Für die Löschung ist es nämlich ausreichend, die Seeds zur Berechnung der Selektoren zu vernichten. Der Verbleib der eigentlichen Daten (beispielsweise auf Tape Backups) ist in der Folge effektfrei, da diese Daten nicht mehr korreliert werden können.

André Naef Ergon Informatik

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Der Bildschirm zu Hause zeigt den Workout. Um sich gegenseitig zu animieren, können die Daten auch mit denjenigen von Kollegen verglichen werden.