De gezondheidszorg is een domein waarin het Internet of Things (IoT) een grote rol speelt: verschillende toestellen en sensoren zijn met elkaar verbonden, en genereren voortdurend datastromen over de toestand en omgeving van patiënten. Daarnaast beschikt men over heel wat medische domeinkennis en contextuele informatie over de patiënt zoals het medisch profiel. Door gebruik te maken van semantische redeneertechnieken kunnen de datastromen, domeinkennis en contextinformatie op een intelligente manier geïntegreerd en verwerkt worden, om zo realtime bruikbare inzichten over de patiënt te verwerven. In dit doctoraat wordt onderzocht hoe het semantisch redeneren over datastromen binnen de gezondheidszorg op efficiënte wijze mogelijk kan worden gemaakt door het volledige IoT-netwerk te gebruiken, waarbij eenvoudigere redeneertaken kunnen worden toegewezen aan de minder krachtige lokale toestellen in het netwerk. Er wordt onderzocht hoe de configuratie en distributie van deze taken over het netwerk adaptief kan worden gemaakt aan veranderende toepassingsspecifieke en externe contextinformatie over patiënt en omgeving. De voorgestelde oplossingen zijn generiek ontworpen, zodat deze bruikbaar zijn voor verschillende toepassingen met elk hun eigen vereisten zoals privacy en lokale autonomie. Ze werden geëvalueerd op verscheidene toepassingen zoals het monitoren van ouderen in de thuiszorg en het opvolgen van patiënten met een primaire hoofdpijnaandoening.