La aparición de la tecnología de computación ubicua ha revolucionado todos los aspectos de la vida y facilitado muchas tareas cotidianas. A medida que el mundo lucha contra la pandemia de coronavirus, es necesario encontrar nuevas formas de utilizar la tecnología para combatir enfermedades y reducir su carga económica. Los sistemas distribuidos han demostrado ser eficientes en el ámbito de la salud, no solo organizando y gestionando los datos de los pacientes, sino también ayudando a los médicos y otros expertos médicos a diagnosticar enfermedades y tomar medidas para prevenir el desarrollo de condiciones graves. En el caso de las enfermedades crónicas, los sistemas de telemonitoreo proporcionan una forma de monitorear el estado de los pacientes y los biomarcadores en el transcurso de sus rutinas diarias. Desarrollamos un sistema de salud para la Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica (EPOC) para proteger a los pacientes contra factores de riesgo. Sin embargo, cada cambio en el contexto del paciente iniciaba la ejecución de toda la base de reglas del sistema, lo que disminuía el rendimiento. En este artículo, utilizamos la separación de preocupaciones para reducir el impacto de los cambios contextuales dividiendo el contexto, las reglas y los servicios en módulos de software (unidades). Combinamos el telemonitoreo de salud con la conciencia contextual y la auto-adaptación para crear un modelo de arquitectura adaptativa para pacientes con EPOC. El rendimiento del modelo se valida utilizando datos de EPOC, demostrando la eficiencia de la separación de preocupaciones y las técnicas de adaptación en sistemas conscientes del contexto.