AI houdt de sleutel tot een veiligere en onafhankelijkere bevolking van ouderen

AI wordt toegepast op een breed scala aan wereldproblemen – onder andere het houden van ouderen veilig terwijl ze ouder worden.

Ouderen willen overweldigend graag onafhankelijk wonen: 92% van de oudere volwassenen zeggen dat ze hun laatste jaren in hun huidige huis willen doorbrengen. Inderdaad geeft de mogelijkheid om op eigen kracht te leven en te ouder worden de ouderen een verdiende gevoel van onafhankelijkheid en controle over het laatste hoofdstuk van hun leven.

Maar een steeds onafhankelijkere bevolking van ouderen gaat gepaard met een zeer reële angst die zowel door ouderen als hun dierbaren wordt gevoeld: wat gebeurt er als er een noodsituatie optreedt, zoals een val, beroerte of hartaanval, terwijl een ouder alleen thuis is?

Gelukkig kan Artificial Intelligence deze uitdaging helpen aanpakken. AI staat achter talloze technologieën die naadloze, nauwkeurige en gepersonaliseerde monitoring mogelijk maken, waardoor ouderen met vertrouwen en veiligheid thuis kunnen ouder worden. Deze geavanceerde thuismonitoringsystemen kunnen onopvallend op de achtergrond werken, een extra laag van veiligheid integreren in het dagelijks leven van onafhankelijke ouderen thuis, zonder hun gewone routines te verstoren of hen te herinneren aan hun beperkingen.

Ontworpen om zich aan te passen aan het unieke gedrag en de behoeften van elk individu, doen deze technologieën meer dan alleen mensen veilig houden – ze bevorderen ook onafhankelijkheid en vieren de diversiteit van menselijke ervaringen tijdens een unieke levensfase.

Valdetectie

Naarmate men ouder wordt, worden alledaagse activiteiten riskanter – denk aan de risico’s voor een ouder die per ongeluk over een omgekeerde mat valt of uitglijdt over natte badkamertegels. In de VS alleen al resulteert één op de vijf valpartijen in een verwonding, zoals een gebroken bot of hoofdletsel, voor ouderen, en zijn valpartijen verantwoordelijk voor 32.000 senioren sterfgevallen per jaar.

Non-AI-geïntegreerde wearables zijn al lang in gebruik om deze potentiële risico’s aan te pakken. Maar veel alledaagse taken, zoals gaan zitten of verplaatsen van en naar rolstoelen, delen soortgelijke abrupte bewegingen met valpartijen, waardoor wearables voor valdetectie verward raken, valse alarmen afgeven en onnodige stress voor ouderen en hun verzorgers veroorzaken.

AI kan een cruciale rol spelen bij het oplossen van een van de grootste uitdagingen van valdetectie: het verbeteren van de nauwkeurigheid.

AI-algoritmen kunnen worden getraind op een dataset van talloze scenario’s, waardoor een geavanceerd niveau van nauwkeurigheid ontstaat bij het onderscheiden tussen activiteiten van het dagelijks leven en de baan van valpartijen die zorg of noodhulp vereisen. Deze diepe leer-algoritmen krijgen gegevens van de gyroscoop en versnellingssensor in een draagbaar apparaat – ideaal gedragen rond de nek of heup – om de snelheid en hoekveranderingen over drie dimensies te monitoren. Deze algoritmen worden Convolutional Neural Networks (CNN) genoemd en bevatten een database van de gyroscopische bewegingen die zijn geassocieerd met een verscheidenheid aan activiteiten van het dagelijks leven. Wanneer een afwijking wordt geregistreerd, kan het apparaat dan nauwkeurig detecteren wanneer een gebruiker een val heeft gehad, maar raakt het niet in de war van andere soorten gelijkaardige bewegingen.

Een andere oplossing is de ambient, radar-gebaseerde valdetectietechnologie – die vertrouwt op sensoren die rond een kamer zijn geplaatst, in plaats van een draagbaar apparaat. Met behulp van computer-visie-algoritmen die een continue stroom van opgenomen beelden verwerken, analyseert de radar-gebaseerde technologie voortdurend verschillende kameralay-outs, buitensituaties, omstandigheden met huisdieren en personen van verschillende vormen, maten en leeftijden om valpartijen nauwkeurig te classificeren en te detecteren. De voortdurend lerende aard van het AI-algoritme zorgt ervoor dat ouderen zelfs veilig kunnen worden gemonitord, zelfs als kameralay-outs en omgevingen veranderen.

Wanneer deze goed getraind zijn – op diverse bevolkingsgroepen van verschillende maten, leeftijden en medische beperkingen – garandeert AI-geactiveerde valdetectie een hoog niveau van nauwkeurigheid in een breed scala aan scenario’s. Dit biedt een duidelijk voordeel bij het verifiëren van valpartijen, het verminderen van stress bij ouderen en hun dierbaren, en het mogelijk maken voor meer ouderen om op eigen kracht te leven.

Algehele monitoring

Bijna 95% van de mensen ouder dan 60 heeft ten minste één chronische aandoening – voldoende monitoring van deze aandoeningen is een van de grootste uitdagingen wanneer ouderen kiezen voor onafhankelijk wonen.

AI kan dit probleem aanpakken door de noodzakelijke telehealth-oplossingen te versterken om deze aandoeningen te monitoren. Voor ouderen met chronische gezondheidsproblemen die onafhankelijk thuis willen ouder worden, bieden AI-geactiveerde apparaten die gezondheidsgegevens verzamelen en analyseren rust en vertrouwen.

Remote patient monitoring-oplossingen die zijn uitgerust met AI kunnen de vitale functies van een ouder in real-time volgen – zoals hartslag, bloeddruk en glucosewaarden – en deze gegevens integreren in elektronische gezondheidsdossiers, waardoor zorgverleners proactief behandelingen kunnen aanpassen.

Waar komt deze data vandaan?

Een stroom van gegevens kan worden verzameld via een systeem van discreet camera’s, radars en sensoren. Machine learning-algoritmen kunnen dan het dagelijkse ritme van een ouder leren, monitoren en analyseren, zoals slaap en mobiliteit. Deze apparaten waarschuwen verzorgers voor subtiele veranderingen die een achteruitgang in de gezondheid kunnen aangeven, zoals langzamere loopsnelheden of meer tijd in bed.

Telehealth-gegevens worden verder geïnformeerd door wearables die zijn geïntegreerd met AI, die de monitoring verbeteren door voortdurend gezondheidsgegevens te verzamelen en te analyseren. Bijvoorbeeld, een AI-model getraind op het specifieke hartslagpatroon van een patiënt kan dan een onregelmatig ritme of een plotselinge verandering in ademhaling detecteren en onmiddellijk zorgverleners waarschuwen. Deze preventieve aanpak – die geavanceerde analyse gebruikt om patronen en afwijkingen in de gezondheid te identificeren zodra ze optreden – maakt tijdige interventies mogelijk, vermindert hospitalisaties en verbetert de algehele resultaten.

Het bijproduct van het verzamelen en analyseren van zoveel continue gegevens is dat AI meer geïnformeerde besluitvorming, betere patiëntresultaten en meer aangepaste ondersteuningsplannen mogelijk maakt, zelfs in niet-noodmomenten. Het gebruik van AI in monitoring-oplossingen biedt zorgverleners en familieleden een holistisch beeld van het welzijn van een ouder terwijl ze thuis ouder worden, waardoor ze de rust en vertrouwen krijgen die ze verdienen.

Ouder, wijzer, veiliger

Onafhankelijk wonen is een van de dingen die mensen het meest waarderen terwijl ze ouder worden. AI maakt het gemakkelijker dan ooit tevoren – het stelt ouderen in staat om hun onafhankelijkheid te behouden terwijl ze veilig zijn in geval van nood.

Door behoeften en noodtoestanden te anticiperen voordat ze optreden, bieden deze technologieën niet alleen proactieve en gepersonaliseerde zorgoplossingen die de unieke uitdagingen van het ouder worden aanpakken, maar geven ze ook ouderen en hun dierbaren de rust en vertrouwen die ze verdienen, wetend dat ze worden verzorgd.

Iedereen, op elke leeftijd, verdient de kans om een kwaliteit van leven te genieten die onafhankelijkheid met veiligheid in evenwicht brengt.