Intelligente Technologien retten sturzgefährdete Senioren
Oft ist es ein herzzerreißender Moment, wenn eine Familie sich dazu gezwungen sieht, ihre älteren Verwandten in einem Pflegeheim unterbringen zu müssen. Doch bis zu einem gewissen Grad ist es auch eine Erleichterung: jedes Jahr erleiden 35 % der über 65-Jährigen einen Sturz oder gar mehrere und dieser Prozentsatz steigt an, je älter wir werden. Solche Stürze können zu schweren Verletzungen und sogar Todesfällen führen, was bedeutet, dass es nicht immer selbstverständlich ist, seinen Lebensabend völlig unabhängig zu Hause verbringen zu können. Selbst im sichersten Pflegeheim können nur wenige Sekunden Unaufmerksamkeit schwerwiegende Folgen haben und das Fehlen von Zeugen oder Überwachungssystemen in lebensnahen Situationen bedeutet, dass die Umstände vieler Stürze unbekannt bleiben. Doch was wäre, wenn uns intelligente Geräte dabei unterstützen würden, diese Stürze besser vorherzusagen und zu verhindern? Mit seiner neuen technologischen Infrastruktur, seiner Sturzsammlung, einem brandneuen Sturzalgorithmus und umfassender Forschung über die Interaktionen der Benutzer mit Technologien hat das FARSEEING-Projekt ein Leben in Unabhängigkeit zu einer realistischen Möglichkeit gemacht, da es dank lebensnaher Tests die Meinungen und Erwartungen der Älteren berücksichtigen konnte. Das Projekt, das im Mai 2015 abgeschlossen wurde, bietet eine Rundumperspektive dazu, wie Stürze in verschiedenen Umgebungen verhindert, entdeckt und gemanagt werden können. Die FARSEEING-Technologie stützt sich auf zwei zentrale Komponenten. Zunächst verfolgt ein intelligentes System in der Wohnung die Bewegungen des Benutzers mit Umweltsensoren und einem verteilten Audio- und Videosystem. Die Daten werden mithilfe einer lokalen Einheit gesammelt und verarbeitet, und ein sogenannter „Szenarioprogrammierer“ wird eingerichtet, um bis zu 300 Sturzszenarien zu definieren und zu managen. Diese Szenarien können entweder durch den/die Benutzer/in selbst oder durch Ereignisse wie Türöffnen, Bewegungen, Temperaturveränderungen oder entdeckte Stürze ausgelöst werden. Das System wird durch intelligente Wearables und Smartphones unterstützt. Zu den Anwendungen gehört eine spezielle Smartphone-App, die einen Sturzerkennungsalgorithmus in Echtzeit umfasst, und ein neuartiges intelligentes, im Schuh befindliches Aktivitätsüberwachungssystem. „Unser System bietet eine bessere Sturzvoraussage und das Potenzial zu verstehen, was real passiert ist, bevor jemand fällt, sodass man entsprechende Präventivmaßnahmen ergreifen kann“, erklärt Prof. Lorenzo Chiari, Koordinator des Projekts und Vizedirektor des Health Sciences and Technologies – Interdepartmental Center for Industrial Research (HST-ICIR) an der Universität Bologna. „Vorläufige Ergebnisse über die prädiktive Gültigkeit der Bewertung auf der Basis des Smartphones stehen jetzt zur Verfügung und zeigen, dass wir durch die Nutzung des traditionellen klinischen Timed-up-and-go-Mobilitätstests mithilfe des Smartphones feine Bewegungsdetails, die eng mit der Sturzgeschichte zusammenhängen und, noch wichtiger, Merkmale wie den weichen Übergang vom Sitzen zum Gehen messen können, die für die Wahrscheinlichkeit eines Sturzes innerhalb von 6 Monaten eine hohe Vorhersagekraft haben“, fährt er fort. Neben der Vorhersage war auch die Prävention ein wichtiger Teil der Forschung. Dazu testete das Team verschiedene Sport-Übungsvideospiele, die auf dem Markt sind, und sprach Empfehlungen für die Entwicklung neuer Spiele aus, die sich vor allem an ältere Menschen richten. Die weltweit größte Sturzsammlung Doch das Projekt geht über die Prävention und die Lösung individueller Fallszenarien hinaus: alle von den FARSEEING-Sensoren gesammelten Daten werden in eine Sturzsammlung eingepflegt. Sie soll dem Team zufolge die größte derartige Sammlung sein, in der relevante Merkmale des motorischen Profils und des funktionellen Stands des Benutzers, die Vorhersage künftiger Stürze, gespeichert werden. „Die Sturzsammlung umfasst Informationen aus mehr als 200 lebensnahen Sturzereignissen“, bemerkt Prof. Chiari. „Stürze wurden in verschiedenen Milieus erfasst, etwa in Gemeinschaftswohnungen, Rehakliniken und in Pflegeheimen sowie in verschiedenen Krankheitsgruppen - vor allem geriatrische Rehabilitation, Parkinson, zerebrale und sensorische Ataxie. Auf dieser Grundlage wurde ein neues Klassifizierungssystem erstellt, um die Detektion von Stürzen aus Sensordaten verbessern zu helfen.“ Das System wird sehr bald für alle externen Kreise zur Verfügung stehen, die daran interessiert sind, zu dieser Datenbank beizutragen oder diese zu nutzen. Die Datenbank wird von der Projektwebsite aus zugänglich sein. Um das Nutzungspotenzial der Daten zu maximieren, hat das Konsortium sogar eine gemeinsame Sprache zwischen Forschern, Ingenieuren, Nutzern und Gesundheitsexperten geschaffen, um Konsistenz bei den Studienbeschreibungen und Berichten zu gewährleisten. Obwohl das Projekt, das von der Kommission als „hervorragend“ bewertet wurde, abgeschlossen ist, werden die Arbeiten in den kommenden Monaten weitergeführt werden. Zunächst sollen die Ergebnisse von FARSEEING übertragen werden, um eine Sturzrisikobewertung in einer randomisierten kontrollierten Studie über die Sturzprävention (die Precisa-Studie) zu stärken, die von der Agentur für Gesundheit und Pflege der Emilia-Romagna finanziert wird. Dann wurde von den Forschern der Universität Bologna ein Spin-Off, mHealth Technologies, gegründet, um das Smartphonesystem zu verwerten, das im Rahmen von FARSEEING entwickelt wurde. Das Unternehmen hat bereits erste Kontakte mit möglichen Kunden, die das System verwerten wollen, geschlossen, während einige Mitglieder des FARSEEING-Konsortiums weitere Mittel der EK aus dem HORIZON 2020 PREVENTIT-Projekt erhalten haben, um einen Machbarkeitsstudie für seine Weiterentwicklung durchzuführen.„Das ist nur der Anfang“, so Prof. Chiari. „Unser Plan ist es, auf unserer Arbeit aufzubauen, um die Möglichkeiten, die sich durch IKT im Bereich der Sturzvorhersage, Detektion und Prävention bieten, zu maximieren.“ Weitere Informationen sind abrufbar unter: FARSEEING http://farseeingresearch.eu/
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