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Le tecnologie intelligenti per aiutare gli anziani a rischio di caduta

Il progetto FARSEEING – che si è concluso recentemente e sta avendo un impatto sulla previsione, identificazione e prevenzione delle cadute – propone nuove tecnologie orientate all’utente, un archivio online delle cadute e raccomandazioni che promettono di rendere la vita degli anziani davvero indipendente.
Le tecnologie intelligenti per aiutare gli anziani a rischio di caduta
È spesso un momento straziante quando una famiglia si trova costretta a far trasferire un suo anziano membro in una casa di cura. Ma allo stesso tempo, e in certa misura, si tratta anche di un sollievo: ogni anno, il 35 % degli ultrasessantacinquenni sono soggetti a una o più cadute, e la percentuale aumenta con il crescere dell’età. Tali cadute possono provocare gravi lesioni e persino la morte, pertanto godersi la pensione a casa propria in completa indipendenza spesso non è possibile.

Persino nelle case di cura più sicure bastano pochi secondi di distrazione per causare seri problemi dovuti alle cadute, le cui circostanze rimangono spesso sconosciute per l’assenza di testimoni o di sistemi di monitoraggio delle situazioni di vita reale. È se invece i dispositivi intelligenti potessero aiutarci a prevedere e prevenire tali cadute?

Con la sua nuova infrastruttura tecnologica, il suo archivio di cadute, un servizio di telemedicina, un nuovissimo algoritmo per le cadute e un’ampia ricerca sull’interazione utente-tecnologia, il progetto FARSEEING ha reso più indipendente la vita dei soggetti ad alto richio, tenendo conto del loro parere e delle loro aspettative, grazie ai test in condizioni di vita reale. Il progetto – completato a maggio 2015 – offre una prospettiva a tutto campo su come prevenire, rilevare e gestire le cadute in ambienti diversi.

La tecnologia FARSEEING si basa su due componenti di base. In primo luogo, un sistema di casa intelligente tiene traccia dei movimenti dell’utente all’interno dell’abitazione, con l’aiuto di sensori ambientali e un sistema audiovisivo distribuito. I dati sono raccolti ed elaborati attraverso un’unità locale e poi viene impostato un cosiddetto “programmatore di scenario” per definire e gestire fino a 300 scenari di caduta, che possono essere attivati sia dallo stesso utente o da eventi come l’apertura di una porta, movimenti, cambiamenti di temperatura o cadute rilevate. Il sistema è sostenuto da indumenti intelligenti e smartphone, con applicazioni che includono un’apposita app con un algoritmo per il rilevamento delle cadute in tempo reale e un nuovo sistema di monitoraggio delle attività basato sulle scarpe.

“Il nostro sistema offre una migliore previsione delle cadute, nonché la possibilità di capire cosa succede fisicamente quando una persona sta per cadere e di predisporre le necessarie misure preventive,” spiega il prof. Lorenzo Chiari, coordinatore del progetto e vicedirettore del HST-ICIR (Health Sciences and Technologies – Interdepartmental Center for Industrial Research) presso l’Università di Bologna.

“Sono disponibili i primi risultati sulla validità predittiva della valutazione basata su smartphone, i quali indicano che attivando tramite smartphone il test Timed Up and Go – un test clinico convenzionale – si possono misurare in dettaglio i movimenti fortemente associati con le cadute precedenti e, cosa più importante, le caratteristiche del passaggio dalla posizione seduta a quella in piedi, che sono fortemente indicative delle probabilità di cadere entro sei mesi,” continua.

Oltre alla previsione, un’altra parte importante della ricerca era la prevenzione, per cui il team ha testato vari videogiochi di esercizi disponibili sul mercato e fornito raccomandazioni per lo sviluppo di nuovi giochi appositamente dedicati alle persone anziane.

L’archivio di cadute più grande al mondo

Ma il progetto va ben oltre la prevenzione e risoluzione di scenari di cadute individuali: tutte le informazioni raccolte dai sensori FARSEEING confluiscono in un archivio di cadute – il più grande al mondo, secondo il team del progetto – dove sono memorizzate le caratteristiche del profilo motorio e del livello funzionale dell’utente, al fine di prevedere eventuali cadute future.

“L’archivio di cadute contiene informazioni relative a 200 eventi di cadute nella vita reale,” fa notare il prof. Chiari. “Le cadute sono state misurate in diverse condizioni – quali la dimora in comunità, clinica di riabilitazione e casa di cura – nonché in gruppi di malatie diverse, soprattutto riabilitazione geriatrica, morbo di Parkinson, atassia cerebrale e sensoriale. Sulla base di tali dati è stato creato un nuovo sistema di classificazione per migliorare il rilevamento delle cadute tramite i dati sensoriali.”

Il sistema sarà presto disponibile per i soggetti esterni interessati a contribuire o utilizzare tale banca dati, accessibile tramite il sito web del progetto. Per permettere di sfuttare al massimo le informazioni, il consorzio ha anche creato un linguaggio comune per ricercatori, ingegneri, utenti e operatori sanitari al fine di assicurare la coerenza nella descrizione e rendicontazione dello studio.

Benché il progetto – che è stato classificato come “eccellente” da parte della Commissione – sia stato completato, il lavoro continuerà anche nei prossimi mesi. In primo luogo, parte dei risultati di FARSEEING vengono trasferiti per permettere una valutazione del rischio di caduta in un Randomised Control Trial sulla prevenzione delle cadute (lo studio Precisa), finanziato dall’Agenzia sanitaria e sociale regionale dell’Emilia-Romagna. Inoltre, i ricercatori dell’Università di Bologna hanno creato una spin off – mHealth Technologies – per valorizzare il sistema smartphone sviluppato nell’ambito di FARSEEING. La società ha già instaurato i primi contatti con i potenziali utilizzatori del sistema, mentre ad alcuni membri del consorzio FARSEEING sono stati recentemente arrogati finanziamenti CE per il progetto PREVENTIT, nell’ambito di Orizzonte 2020, per condurre uno studio di fattibilità per svilupparlo ulteriormente.

“Si tratta solo dell’inizio,” conclude il prof. Chiari. “Il nostro obiettivo è quello di continuare il lavoro per sfruttare al massimo le opportunità offerte dalle TIC nel campo della previsione, rilevazione e prevenzione delle cadute.”

Per ulteriori informazioni, visitare:

FARSEEING
http://farseeingresearch.eu/

Fonte: Sulla base di un’intervista con il prof. Lorenzo Chiari, coordinatore del progetto FARSEEING, e un libro bianco del progetto.

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