DAMMI：心理标注的多模态老年日常活动数据集

老年人口的增长以及年龄金字塔的转变增加了对医疗和福利服务的需求。为此，伴随医疗成本的上升，“在家老年”概念由近期医学和技术进步推动而崛起。计算机科学、通信技术和医疗保健领域的专家合作，旨在通过在居住环境中部署传感器、可穿戴设备和智能手机，结合先进的数据挖掘和具有学习能力的智能系统，对老年个体的健康状态进行监测、分析和预测。然而，实施智能医疗系统和开发分析技术需要在真实世界数据上对算法进行测试和评估。尽管有此需求，但公开可用的满足这些要求的数据集仍不足。为弥补这一差距，本文介绍了 DAMMI 数据集，旨在支持领域研究人员。该数据集包括通过在居家安装的传感器、智能手机和手环收集的老年个体日常活动数据（覆盖 146 天），以及由心理学专家团队提供的每日心理报告。此外，数据收集涵盖了新冠疫情、新年假期以及斋月等重大事件，为进一步分析提供了机会。本文详细介绍了数据收集系统、记录的数据类型以及预处理后的事件日志。该数据集旨在帮助 IoT 和数据挖掘领域的专业人员评估和实现其研究想法。