Uno dei problemi clinici più seri e frequenti negli anziani sono le cadute. Dovute ad equilibrio instabile, causano tassi di mortalità elevati e portano ad un accesso prematuro nelle RSA limitando la mobilità. Secondo gli studi più recenti, gli anziani cadono nel 48% dei casi fuori casa, mentre in casa gli ambienti più a rischio sono la cucina, la camera da letto, le scale e il bagno.
Partendo da queste considerazioni abbiamo investito risorse considerevoli nella Ricerca e Sviluppo del bracciale smart Seremy, per cercare di aumentare la protezione H24 dei famigliari più anziani sia in casa che fuori.
Seremy: un valido aiuto in caso di caduta dell’anziano
L’anziano che ha bisogno di aiuto può semplicemente premere il tasto SOS del bracciale e i familiari ricevono una notifica con data e ora della richiesta e posizione da cui è stata inviata. Tuttavia può succedere che l’utente non sia in grado di premere il tasto di aiuto, magari perché disorientato o ferito a seguito di una caduta. Tra le funzionalità avanzate di Seremy c’è proprio la rilevazione delle cadute con l’invio di allarmi alla cerchia di famigliari, una soluzione ideale per stare più vicino all’anziano che vive solo.
Inoltre è possibile invitare e condividere con altri familiari gli avvisi di allarme ed i parametri di benessere dell’anziano, in modo che più caregiver possano monitorare la situazione semplicemente dallo smartphone da qualsiasi distanza.
L’algoritmo intelligente per riconoscere meglio le cadute
Il bracciale smart Seremy è progettato per cercare di rilevare il più alto numero di cadute gravi degli anziani, ed inviare un allarme immediato a tutti i famigliari caregiver che hanno installato l’APP Seremy sul loro smartphone.
Seremy integra al suo interno diversi sensori (accelerometro, giroscopio, magnetometro etc.) per catturare ed analizzare in tempo reale i movimenti fisici dell’utente per tentare di capire se si verifica un’impatto al suolo grave, corrispondente ad una caduta da segnalare.
Inoltre, per poter distinguere le vere cadute dalle normali attività quotidiana, abbiamo utilizzato sofisticate tecniche di Machine Learning, addestrando e raffinando continuamente l’algoritmo con migliaia di eventi provenienti quotidianamente da oltre 10.000 utenti reali e da oltre 1.000 test ripetuti nei nostri laboratori.
Nel video presentiamo in maniera un pò scherzosa alcuni esempi di cadute eseguite nei nostri laboratori.
Siamo molto soddisfatti dei progressi fatti fin qui nel riconoscere il maggior numero di cadute gravi, e continueremo a lavorare su questo difficile problema, molto serio e frequente dei nostri cari anziani.
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