高齢者の転倒防止に役立つ動作モニタリングシステム

国際老年工学学会第 11 回世界会議で発表された研究 南フロリダ大学 (USF Health)

New movement monitoring system

フロリダ州セントピーターズバーグ (2018 年 5 月 7 日)- BMW の組立ラインをより効率的に稼働させる技術は、現在、介護施設 (ALF) の居住者が転倒のリスクが高い時期を正確に示すために使用されています。

国際ジェロンテクノロジー協会の会長であり、南フロリダ大学行動コミュニティ科学部の准教授であるウィリアム・カーンズ氏は、ALF の住民 53 人の移動を 1 年間監視することで、4,300 万個の位置データを収集しました。彼は、リアルタイム位置情報システム (RTLS) センサー ネットワークを使用してリストバンドを追跡することでそれを実現しました。この技術は Ubisense によって作成され、現在 BMW によって使用されています。カーンズ博士は、測定スケールに基づいて複雑な移動パターンがどのように変化するかを説明するために使用される数学的ツールであるフラクタル次元を使用して、ほぼリアルタイムで歩行の直線性を計算しました。

「以前の調査から、私の同僚と私は、認知機能を評価する Mini Mental State Exam のスコアが低いほど、フラクタル次元の値が高いことを発見しました」と Kearns 博士は述べています。 「この計算を通して、環境をナビゲートする際のエラーの増加が、認知症による長期的な認知障害に関連していることを学びました。」

Kearns 博士は、各居住者のフラクタル次元値に関する自動化されたコンピューター化されたレポートが生成された、タンパの Sunrise Village Assisted Living Facility での彼の研究に続いて、この結論を下しました。今後の日次レポートにより、管理者は徘徊の兆候の増加をより綿密に監視し、入居者の食事、投薬、睡眠習慣の変化などの潜在的な原因を調査できるようになります。調整を行うことで、フラクタル ディメンションの値を減らしてナビゲーションを改善し、最終的に差し迫った落下を防ぐことができます。

ほとんどの ALF は離職率が高く、年間 150% を超えるものもあります。そのため、高齢者の健康状態に関する「企業の記憶」は、わずか数か月で消えてしまう可能性があります。また、ALF は一般的に人員が不足しており、継続的に個別の注意とケアを提供することができません。

Sunrise Village Assisted Living の元管理者である Bunny Markarian 氏は、次のように述べています。 「レジデントの歩行パターンと逸脱を監視することで、訪問医または ARNP とともに、原因を調査した後に介入することができました。多くの場合、この介入により、レジデントの入院または再入院を防ぐことができました。研究は役割を持つことに興奮していました。」

RTLS は GPS よりもはるかに正確で、1 秒あたり 100 回更新されます。屋内でも屋外でも、6 インチ以内で自分の位置を特定します。 GPS は屋外に限定されており、解像度は 1 メートルです。 RTLS は、精度に悪影響を与える障害物が通常少ないため、通常 ALF に見られるオープン フロアプランに最も効果的です。

Kearns 博士は、リストバンド技術が最終的に在宅ケアに使用されると考えています。彼は、フロリダ州セントピーターズバーグで今夜 (5 月 7 日) 午後 5 時 (EST) に開催される第 11 回ジェロンテクノロジー国際学会で、彼の調査結果を発表します。