Medicare : An Intelligent Mobile System for Personalized Monitoring of Medication Adherence in Patients with Chronic Diseases

Abstract

Chronic diseases require long-term pharmacological treatment, yet roughly half of patients with chronic conditions do not take their medication as prescribed, a problem that is especially acute for elderly patients managing several treatments at once. This thesis presents the design, implementation, and validation of MediCare, a context-aware mobile health platform that supports medication adherence for elderly patients with chronic conditions in Algeria. Rather than relying on static, time-based reminders, MediCare delivers staged, context-sensitive notifications and uses a lightweight signal engine together with a periodic AI forecast to detect declining adherence before a clinical event occurs. The platform is built on a three-tier architecture: a Flutter mobile client, a Node.js/Express REST API, and a MySQL database, and integrates AI-assisted prescription scanning, a caregiver supervision portal with an early-warning panel, gamified motivation, optional location sharing, and dedicated accessibility modes for users with low digital or health literacy. It is adapted to its target context through the Algeria-specific medication dictionary. A layered validation strategy — unit, integration, database-integrity, scheduled-job, and user-acceptance testing — confirmed that the system meets its functional and non-functional requirements. MediCare thus provides a lightweight, accessible, and caregiver-connected response to the persistent problem of medication non-adherence.***

Les maladies chroniques nécessitent un traitement médicamenteux de longue durée ; pourtant, près de la moitié des patients chroniques ne prennent pas leurs médicaments comme prescrit, un problème particulièrement aigu chez les personnes âgées qui gèrent plusieurs traitements simultanément. Ce mémoire présente la conception, la réalisation et la validation de MediCare, une plateforme de santé mobile sensible au contexte destinée à soutenir l’observance thérapeutique des patients âgés atteints de maladies chroniques en Algérie. Plutôt que de s’appuyer sur des rappels statiques fondés uniquement sur l’heure, MediCare délivre des notifications progressives et sensibles au contexte, et exploite un moteur de signaux léger ainsi qu’une prévision périodique par IA pour détecter le déclin de l’observance avant qu’un événement clinique ne survienne. La plateforme repose sur une architecture trois tiers : un client mobile Flutter, une API REST Node.js/Express et une base de données MySQL, et intègre la lecture d’ordonnances assistée par IA, un portail de supervision pour les aidants doté d’un panneau d’alerte précoce, une motivation par gamification, un partage de localisation optionnel et des modes d’accessibilité dédiés aux utilisateurs peu à l’aise avec le numérique ou la lecture. Elle est adaptée à son contexte cible grâce à un dictionnaire de médicaments propre à l’Algérie. Une stratégie de validation par couches — tests unitaires, d’intégration, d’intégrité de la base de données, des tâches planifiées et d’acceptation utilisateur — a confirmé que le système répond à ses exigences fonctionnelles et non fonctionnelles. MediCare constitue ainsi une réponse légère, accessible et connectée aux aidants au problème persistant de la non-observance médicamenteuse