پیشگیری از سقوط سالمندان با کمک فناوری‌های نوین
به گزارش خبرگزاری آنا؛ فناوری تشخیص سقوط (Fall Detection) یکی از نوآورانه‌ترین راهکارهای مراقبتی برای سالمندان و بیماران در معرض خطر است. این سیستمها با استفاده از سنسورهای حرکتی مانند شتاب‌سنج، ژیروسکوپ، و گاهی سنسورهای فشار یا موقعیت مکانی، توانایی تشخیص لحظه‌ای سقوط را دارند و در صورت وقوع، هشدارهایی به مراقبان یا مراکز درمانی ارسال می‌کنند.
طبق بررسی‌های منتشرشده در نشریه MDPI، این فناوری به‌ویژه برای افراد مسن که در خانه زندگی می‌کنند، نقش مهمی در کاهش آسیب‌های ناشی از سقوط و افزایش استقلال فردی ایفا می‌کند.
سیستم‌های تشخیص سقوط از نظر فنی، به سه دسته اصلی تقسیم می‌شوند؛ پوشیدنی (مثل ساعت یا گردنبند)، محیطی (مثل سنسورهای نصب‌شده در اتاق)، و مبتنی بر دوربین. هر کدام از این روش‌ها مزایا و محدودیت‌های خاص خود را دارند.
نقاط قوت و ضعف هرکدام از سیستمها
سنسورهای پوشیدنی سبک و قابل حمل هستند اما ممکن است در مواقعی که کاربر آن‌ها را فراموش کند، ناکارآمد باشند. در مقابل، سیستم‌های محیطی مانند فناوری "Digital Angel" که توسط شرکت Alpha Global توسعه یافته، از سنسورهای نوری و راداری برای پایش دائمی فعالیت‌های فرد در اتاق استفاده می‌کنند و بدون نیاز به پوشیدن دستگاه، سقوط را تشخیص می‌دهند.
نمونه‌هایی از سنسورهای تشخیص سقوط
شرکت‌های پیشرو در این حوزه شامل Apple، Philips، Owlytics، MintT، و GuarDay هستند. Apple در ساعت‌های هوشمند خود از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تشخیص سقوط استفاده می‌کند و در صورت عدم پاسخ کاربر، تماس اضطراری برقرار می‌سازد. Philips Lifeline نیز یکی از قدیمی‌ترین برندها در زمینه دستگاه‌های هشدار پزشکی است. شرکت Owlytics از تحلیل داده‌های حرکتی و فیزیولوژیکی برای ارزیابی ریسک سقوط استفاده می‌کند، در حالی که MintT با استفاده از سنسورهای سه‌بعدی، سقوط‌های با شدت کم یا نزدیک به سقوط را نیز تشخیص می‌دهد.
ترکیب فناوری تشخیص سقوط با اینترنت اشیا
انتظار می‌رود در آینده، سیستم‌های تشخیص سقوط با فناوری‌های هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء (IoT) ادغام شوند تا علاوه بر اینکه سقوط را تشخیص می‌دهند، بتوانند آن را پیش‌بینی کنند. این تحول به‌ویژه در خانه‌های هوشمند و مراکز مراقبت از سالمندان، باعث افزایش ایمنی و کاهش هزینه‌های درمانی خواهد شد. همچنین، استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته مانند مدل‌های ترکیبی CNN-LSTM و یادگیری فدرال (Federated Learning) در حال گسترش است تا دقت تشخیص افزایش یافته و حریم خصوصی کاربران حفظ شود.
چالش‌های پیش روی توسعه این سیستمها چیست؟
استفاده از فناوری‌های تشخیص سقوط برای مراقبت از سالمندان می‌تواند بسیار مفید باشد، اما با چالش‌هایی نیز همراه است. در ادامه، مهم‌ترین چالش‌های این مسیر را بررسی می‌کنیم:
چالش‌های فنی و عملکردی
- دقت تشخیص: بسیاری از سیستمها ممکن است سقوط را با حرکات عادی اشتباه بگیرند (مثلاً نشستن سریع یا خم شدن)، که منجر به هشدارهای اشتباه می‌شود.
- پوشش محیطی ناکامل: در خانه‌هایی با معماری پیچیده یا چند طبقه، ممکن است سنسورها نتوانند همه نقاط را پوشش دهند.
- نیاز به اتصال پایدار: برخی سیستمها برای ارسال هشدار به اینترنت یا شبکه نیاز دارند؛ قطع اتصال می‌تواند خطرناک باشد.
چالش‌های مربوط به حریم خصوصی
- نظارت دائمی: سالمندان ممکن است احساس کنند که دائماً تحت نظر هستند، که می‌تواند حس استقلال‌شان را کاهش دهد.
- ذخیره‌سازی داده‌ها: اطلاعات مربوط به حرکات و موقعیت مکانی باید با دقت محافظت شوند تا از سوءاستفاده جلوگیری شود.
چالش‌های اقتصادی
- هزینه اولیه بالا: خرید و نصب تجهیزات پیشرفته ممکن است برای خانواده‌ها یا مراکز مراقبت گران باشد.
- هزینه نگهداری و به‌روزرسانی: برخی سیستمها نیاز به تعویض باتری، تعمیرات یا به‌روزرسانی نرم‌افزاری دارند.
چالش‌های مربوط به پذیرش توسط سالمندان
- مقاومت در برابر فناوری: برخی سالمندان ممکن است با فناوری‌های جدید راحت نباشند یا از استفاده آن‌ها خودداری کنند.
- نیاز به آموزش: در مواردی که دستگاه‌ها قابل حمل یا تعاملی هستند، آموزش استفاده صحیح ضروری است.
چالش‌های شناختی و پزشکی
- تغییرات رفتاری یا شناختی: در سالمندانی که دچار زوال عقل یا آلزایمر هستند، ممکن است استفاده از دستگاه‌ها پیچیده‌تر شود.
- عدم توانایی در پاسخ به هشدارها: اگر سیستم نیاز به تأیید یا پاسخ از سوی سالمند داشته باشد، ممکن است در شرایط بحرانی ناکارآمد باشد.
انتهای پیام/
