Non Cado: IoT e AI per monitorare il rischio di caduta degli anziani

da | Mar 26, 2019

Progetto finanziato da Unione Europea e Regione Lombardia, con Biomeris, spin-off dell’Università di Pavia. Anni: 2017- 2018

Spindox capofila del progetto di ricerca Non Cado per lo sviluppo di un sistema in grado di prevenire la caduta di persone anziane.

Spindox esprime da sempre un forte impegno nella ricerca, anche attraverso la collaborazione con gli enti di formazione superiore e universitaria. Oltre alle esperienze con l’Università di Trento e con la Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa, è rilevante il progetto condotto insieme al Laboratorio di informatica Biomedica dell’Università di Pavia.

L’ambito è quello dell’assistenza sanitaria e della prevenzione, attraverso il progetto di ricerca Non Cado. Questo prevede l’implementazione di un sistema prototipale per prevenire le cadute accidentali dei pazienti. Lo scenario è quello che vede soggetti anziani in riabilitazione, a seguito di eventi traumatici come la rottura del femore, ictus ischemico o altro.

L’utilizzo di sensori indossabili e posizionabili nell’ambiente domestico consente di monitorare diversi parametri. Tra questi battito cardiaco, luminosità, temperatura e umidità dell’ambiente, oltre all’attività fisica svolta dall’anziano. Sulla base dei parametri misurati, si utilizzano tecniche di machine learning per effettuare una predizione sul rischio di caduta del soggetto.

Soluzione

Spindox ha ideato il prototipo software che si compone di due tecnologie:

  • Una piattaforma che raccoglie e memorizza i dati in tempo reale. Questa attività viene integrata con i modelli statistici che calcolano il rischio di caduta sviluppati dall’Università di Pavia.
  • Un’applicazione mobile nella quale l’utente inserisce periodicamente informazioni sul proprio stato di salute. Tale modulo restituisce un report giornaliero e settimanale con informazioni utili a evitare possibili incidenti.

Vantaggi

In campo assistenziale e sanitario si avverte l’esigenza di disporre di sistemi per monitorare da remoto le persone anziane. L’obiettivo è quello di prevedere il rischio di caduta attraverso il controllo e l’analisi dei parametri vitali del soggetto e dei parametri ambientali del luogo in cui si trova.

Il progetto è stato eseguito dopo un’attività di ricerca industriale finalizzata ad acquisire le conoscenze per la messa a punto del nuovo prodotto.

Il prototipo elaborato ha caratteristiche innovative e miglioramenti notevoli rispetto ai sistemi esistenti sul mercato, con particolare riferimento alla capacità predittiva del sistema rispetto all’evento caduta.

Francesco Altamura
Francesco Altamura
Storico di formazione e archivista per attitudine, dopo il dottorato ha lavorato per fondazioni e istituti di ricerca. Sempre sulle tracce della modernità industriale, si sforza di mantenere uno “sguardo contemporaneo, per le cose lontane”.

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