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H2020

ENRICHME — Résultat en bref

Project ID: 643691
Financé au titre de: H2020-EU.3.1.4.
Pays: Italie
Domaine: Santé

Un changement fondamental dans la prestation de soins de santé robustes, fiables et durables à domicile

Depuis de nombreuses années, les sociétés européennes vieillissent. Les pronostics sont en effet sans précédent, pour la première fois nous approchons d’une époque où les membres les plus âgés de la population seront plus nombreux que les plus jeunes. Cela représente évidemment un défi pour tous ceux qui ont l’intention de s’occuper des personnes âgées dans leur propre domicile.
Un changement fondamental dans la prestation de soins de santé robustes, fiables et durables à domicile
La baisse du nombre de travailleurs et le nombre croissant de personnes nécessitant des soins combinés à la disponibilité limitée des professionnels de santé, sont autant de facteurs qui exigent le développement et la mise en œuvre de nouvelles solutions pour alléger la pression sur le personnel soignant.

Ces nouvelles solutions doivent également être rentables - ce qui relance l’intérêt pour l’utilisation de robots afin d’aider les personnes âgées vivant en communauté. Le projet ENRICHME, soutenu par l’UE, a été conçu pour servir de base à des changements fondamentaux dans la fourniture de soins de santé robustes, fiables et durables à domicile, grâce à de nouvelles avancées académiques.

Les robots ouvrent la voie de l’autonomie

Le système ENRICHME consiste en un robot mobile interactif capable de se déplacer de manière autonome dans le foyer d’une personne âgée. «Il peut contrôler périodiquement et discrètement les activités de la personne et certains paramètres physiologiques», explique le chercheur principal du projet, le Dr. Roberto Rosso. Le robot est en communication constante avec un système de maison intelligente intégrant des objets à puce RFID et divers capteurs situés dans des points stratégiques de l’environnement.

Bien que plusieurs solutions multi-capteurs existent pour le suivi des êtres humains et le calcul dynamique des positions, beaucoup reste à faire en matière de représentation à long terme et d’interprétation sémantique du mouvement humain pour la reconnaissance d’activité. En particulier, les approches précédentes reposaient principalement sur des représentations numériques des comportements en mouvement des êtres humains (et des robots), bien que leur description qualitative soit souvent la seule information nécessaire pour la reconnaissance d’activité.

De nouvelles avancées permettent une plus grande précision d’interprétation

ENRICHME a travaillé dans le domaine des interprétations sémantiques des comportements en mouvement humains complexes et à long terme, sur la base des avancées récentes dans les représentations qualitatives destinées à la robotique. En particulier, en exploitant des solutions multi-capteurs (c’est-à-dire laser et RGB-D) pour le suivi de personnes et le calcul de position 3D. De nouveaux modèles qualitatifs des activités humaines ont été développés pour surveiller les comportements en mouvement à long terme des personnes dans les environnements domestiques.

«De telles représentations», déclare le Dr. Rosso, «peuvent permettre une description riche, mais compacte, de trajectoires complexes caractérisant beaucoup de mouvements humains, comme la marche entre différents endroits ou l’exécution d’exercices physiques. Elles peuvent également permettre la reconnaissance des activités humaines à long terme».

Apprendre à reconnaître «votre» côté humain, même si celui-ci change avec le temps

La reconnaissance humaine est également une condition essentielle pour les robots sociaux qui doivent fournir des services axés sur l’utilisateur et établir des relations durables avec leurs propriétaires. La recherche actuelle aborde en particulier le problème de la vérification de l’identité par les robots de services mobiles, qui doit perdurer dans le temps malgré les évolutions.

Prolongeant les travaux antérieurs dans ce domaine, qui exploitaient les avantages mutuels du suivi et de la reconnaissance simultanés des personnes, de nouveaux algorithmes ont été mis en place pour l’identification humaine à long terme, utilisant des techniques de reconnaissance multimodales (visage, corps et volume) qui s’adaptent aux changements typiques de l’apparence humaine au fil des jours et des semaines.

Le projet a également travaillé sur un large éventail d’interventions visant à améliorer les fonctions cognitives grâce à l’utilisation des jeux, de l’exercice et de l’interaction sociale favorisée par la communication avec le robot. ENRICHME souligne qu’il s’agit d’éléments fondamentaux pour initier, maintenir et réguler l’interaction avec notre population vieillissante.

«Les commentaires des utilisateurs sont que l’autonomie des personnes âgées pourrait être grandement améliorée grâce aux nombreuses fonctions offertes par nos systèmes, comme les rappels de rendez-vous, le lancement des activités, la gestion des conditions, la gestion de la maison, la préservation et l’amélioration des capacités cognitives», ajoute le Dr. Rosso.

ENRICHME a mis en évidence que, parmi les personnes les plus âgées présentant des déficiences cognitives multiples (MCI), certaines pourraient être des bénéficiaires potentiels de l’interaction avec le robot. «Le robot TIAGo était un véritable soutien pour les personnes âgées qui souhaitaient vivre de manière autonome en permettant d’accroître leur activité cognitive, physique et sociale ainsi qu’en améliorant leur nutrition», explique le Dr. Rosso.

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Mots-clés

ENRICHME, personnes âgées, société, robot, robotique, robot TIAGo, déficience cognitive multiple, prise en charge dans la communauté, vieillesse, indépendance