ИИ — ключ к более безопасному и независимому пожилому населению

ИИ применяется для решения широкого спектра мировых проблем, в том числе для обеспечения безопасности пожилых людей в процессе старения.

Пожилые люди в подавляющем большинстве хотят жить самостоятельно: 92% пожилых людей говорят, что предпочитают прожить последние годы в своем нынешнем доме. Действительно, возможность жить и стареть по своим собственным правилам дает пожилым людям заслуженное чувство независимости и контроля над последней главой своей жизни.

Однако растущая независимость пожилых людей сопровождается вполне реальным страхом, который испытывают как сами пожилые люди, так и их близкие: что произойдет, если чрезвычайная ситуация — например, падение, инсульт или сердечный приступ — произойдет, когда пожилой человек останется дома один?

К счастью, искусственный интеллект может помочь справиться с этой проблемой. ИИ стоит за многочисленными технологиями, которые обеспечивают бесперебойный, точный и персонализированный мониторинг, позволяя пожилым людям стареть дома уверенно и безопасно. Эти передовые системы домашнего мониторинга могут работать незаметно в фоновом режиме, интегрируя дополнительный уровень безопасности в повседневную жизнь независимых пожилых людей дома, не мешая им заниматься обычными делами или не напоминая им об их ограничениях.

Эти технологии, разработанные с учетом особенностей поведения и потребностей каждого человека, не просто обеспечивают безопасность людей — они также способствуют независимости, отмечая при этом многообразие человеческого опыта на уникальном этапе жизни.

Падение Обнаружение

С возрастом повседневные действия становятся более опасными — представьте себе, каковы риски для пожилого человека случайно споткнуться о перевернутый ковер или поскользнуться на мокрой плитке в ванной. Только в США каждое пятое падение приводит к травме, такой как переломы костей или черепно-мозговая травма у пожилых людей, а падения ежегодно становятся причиной 32,000 XNUMX смертельных случаев среди пожилых людей.

Неинтегрированные носимые устройства с искусственным интеллектом уже давно используются для устранения этих потенциальных рисков. Но многие повседневные задачи, такие как приседание или перемещение в инвалидное кресло и обратно, имеют схожие резкие движения с падениями, из-за чего носимые устройства обнаружения падений сбиваются с толку, вызывая ложные срабатывания и создавая ненужный стресс для пожилых людей и лиц, осуществляющих уход за ними.

ИИ может сыграть ключевую роль в решении одной из самых сложных задач обнаружения падений: повышении точности.

Алгоритмы ИИ можно обучать на наборе данных из бесчисленных сценариев, добавляя продвинутый уровень точности в различении повседневной деятельности и траектории падений, которые требуют беспокойства или экстренного вмешательства. Эти алгоритмы глубокого обучения получают данные от гироскопа и акселерометра внутри носимого устройства — в идеале надеваемого на шею или на бедро — для отслеживания скорости и угловых изменений в трех измерениях. Эти алгоритмы называются сверточными нейронными сетями (CNN), и они содержат базу данных гироскопических движений, связанных с различными видами повседневной деятельности. Когда регистрируется аномалия, устройство может точно определить, когда пользователь пострадал от падения, но не путается с другими типами похожих движений.

Другим решением является технология обнаружения падений на основе окружающего радиолокатора, которая опирается на датчики, размещенные по всему помещению, а не на носимое устройство. Используя алгоритмы компьютерного зрения, которые обрабатывают постоянный поток полученных изображений, технология на основе радиолокатора непрерывно анализирует различные планировки помещений, ситуации на открытом воздухе и в помещении, обстоятельства с домашними животными и людьми разных форм, размеров и возрастов, чтобы точно классифицировать и обнаруживать падения. Непрерывно обучающаяся природа алгоритма ИИ гарантирует, что пожилые люди могут оставаться под надежным наблюдением даже при изменении планировки помещений и окружающей среды.

При правильной подготовке — на разных группах населения разного размера, возраста и медицинских ограничений — обнаружение падений с использованием ИИ обеспечивает высокий уровень точности в спектре сценариев. Это дает явное преимущество в проверке падений, снижает стресс у пожилых людей и их близких и позволяет большему количеству пожилых людей жить по своим собственным правилам.

Общий мониторинг

Почти 95% людей старше 60 имеют по крайней мере одно хроническое заболевание — достаточный мониторинг этих заболеваний является одной из самых больших проблем, когда пожилые люди решают жить самостоятельно.

ИИ может решить эту проблему, укрепив телемедицинские решения, необходимые для мониторинга этих состояний. Для пожилых людей с хроническими проблемами со здоровьем, которые хотят стареть самостоятельно дома, устройства с поддержкой ИИ, которые собирают и анализируют данные о состоянии здоровья, обеспечивают душевное спокойствие.

Решения для удаленного мониторинга состояния пациентов, оснащенные искусственным интеллектом, позволяют отслеживать жизненно важные показатели пожилых людей в режиме реального времени, такие как частота сердечных сокращений, артериальное давление и уровень глюкозы, а также интегрировать эти данные в электронные медицинские карты, что позволяет поставщикам медицинских услуг заблаговременно корректировать планы лечения.

Откуда эти данные?

Один поток данных может быть собран через систему скрытых камер, радаров и датчиков. Алгоритмы машинного обучения могут затем изучать распорядок дня пожилых людей, отслеживая и анализируя их повседневную активность (ADL), такую ​​как сон и подвижность. Эти устройства предупреждают лиц, осуществляющих уход, о незначительных изменениях, которые могут указывать на ухудшение здоровья, таких как более медленная скорость ходьбы или увеличение времени в постели.

Данные телемедицины дополнительно информируются с помощью носимых устройств, интегрированных с ИИ, которые улучшают мониторинг, непрерывно собирая и анализируя данные о состоянии здоровья. Например, модель ИИ, обученная на основе сердцебиения конкретного пациента, может затем обнаружить нерегулярный ритм или внезапное изменение дыхания и немедленно уведомить поставщиков медицинских услуг. Этот превентивный подход, который использует расширенную аналитику для выявления закономерностей и отклонений в состоянии здоровья, как только они возникают, позволяет своевременно вмешиваться, сокращая госпитализации и улучшая общие результаты.

Побочным продуктом сбора и анализа такого количества непрерывных данных является то, что ИИ позволяет принимать более обоснованные решения, улучшать результаты для пациентов и разрабатывать более индивидуальные планы поддержки даже в неэкстренные моменты. Использование ИИ в решениях для мониторинга дает лицам, осуществляющим уход, и членам семьи целостное представление о благополучии пожилых людей по мере их старения на месте, предлагая им душевное спокойствие, которого они заслуживают.

Старше, мудрее, безопаснее

Независимая жизнь — это одна из вещей, которую люди больше всего ценят в старости. ИИ делает это проще, чем когда-либо прежде, позволяя пожилым людям сохранять независимость, обеспечивая при этом их безопасность в случае чрезвычайных ситуаций.

Предвосхищая потребности и чрезвычайные ситуации до их возникновения, эти технологии не только обеспечивают проактивные и персонализированные решения по уходу, которые решают уникальные проблемы старения, но и дарят пожилым людям и их близким спокойствие и уверенность, которых они заслуживают, зная, что о них заботятся.

Каждый человек, в любом возрасте, заслуживает возможности наслаждаться качеством жизни, сочетающим в себе независимость и безопасность.