영상에 적용된 실시간 인공지능을 통한 기억력 관리를 위한 낙상 감지 및 예방

이 프로세스를 통해 직원은 거주자가 장치를 착용하지 않고도 낙상에 대해 알 수 있고 안전에 중요한 이벤트가 감지될 때만 비디오를 업로드하여 거주자의 개인 정보를 보호하면서 스스로 옹호할 수 없는 거주자가 어떻게 낙상이 발생하는지 확인할 수 있습니다. 거주자가 땅에 어떻게 갔는지 확인하면 (1) 거주자가 의도적으로 위험 없이 땅으로 이동했을 때 응급실 방문의 필요성을 방지하고 (2) 케어 팀이 낙상과 같은 사건의 원인과 어떤 변화를 만들 수 있는지 판단할 수 있습니다. 위험을 줄이기 위해.

예비 증거. 제안된 연구는 일련의 파일럿을 따릅니다. 파일럿 1에서 우리는 건강한 피험자가 연기한 200개의 낙상으로 비디오에서 낙상을 감지하는 기술적 타당성을 보여주었습니다. 파일럿 2에서는 40명이 거주하는 시설에서 개인 정보 보호와 안전의 절충안을 수용하는 것을 시연했으며 10명의 반복 낙상 시스템을 제공함으로써 전체 시설 낙상이 80% 감소했음을 보여주었습니다. 파일럿 3에서는 3개 파트너 네트워크의 11개 시설에서 ADRD가 있는 87명의 거주자 코호트에서 낙상 감소의 반복 가능성을 다루었습니다. 파일럿 4(NIH SBIR 1단계)에서 파트너 시설 내에서 낙상을 실시간으로 안정적으로 감지할 수 있음을 입증했습니다. 낙상의 93%를 감지했습니다. 지상에서의 시간을 42% 단축했습니다. 비디오를 사용할 수 있을 때 EMS 방문 가능성이 50% 감소한 것으로 나타났습니다. 감소된 총 시설은 38% 감소합니다.