ビデオに適用されたリアルタイムの人工知能による記憶ケアのための転倒検出と予防

このプロセスにより、スタッフは居住者がデバイスを着用する必要なく転倒について知ることができ、安全上の重要なイベントが検出されたときにのみビデオをアップロードすることで、居住者のプライバシーを保護しながら、自分自身を擁護できない居住者の転倒がどのように発生するかを確認できます。 入所者がどのように地面に降りたかを確認することで、(1) 入所者が危険を冒さずに意図的に地面に移動した場合に緊急治療室を訪問する必要がなくなり、(2) ケア チームは転倒などのイベントの原因と、どのような変更を加えることができるかを判断できます。リスクを軽減します。

予備的証拠。 提案された研究は、一連のパイロットに従います。 パイロット 1 では、健康な被験者が 200 回の転倒を演じて、ビデオから転倒を検出する技術的実現可能性を示しました。 パイロット 2 では、40 人の居住者がいる施設で、プライバシーと安全性のトレードオフを受け入れることを実証し、10 人のリピート転倒者にシステムを提供することで、施設全体の転倒が 80% 削減されることを示しました。 パイロット 3 では、3 つのパートナー ネットワークの 11 の施設で ADRD を持つ 87 人の居住者のコホートにおける転倒減少の再現性に取り組みました。 パイロット 4 (NIH SBIR フェーズ I) では、パートナー施設内で転倒をリアルタイムで確実に検出できることを実証しました。 転倒の 93% を検出しました。地上での時間を 42% 短縮しました。ビデオが利用できる場合、EMS 訪問の可能性が 50% 減少することが示されました。施設全体の落下が 38% 減少しました。