Az egészségügyi monitoring rendszerek fejlesztésével a Northumbria Egyetem kutatói az Egyesült Királyságban komoly előrelépést tettek az időskori esésekre hajlamos egyének biztonságának növelése terén. Az otthonokban és közösségi környezetekben elhelyezett videóeszközök alkalmazásával az egészségügyi szakemberek most már értékes bepillantást nyerhetnek a veszélyeztetett páciensek mozgásmintáiba, személyre szabott tanácsadást nyújtva annak érdekében, hogy megelőzhető legyen a potenciális elesések kockázata.
A megfigyelt egyének személyes adatainak védelme érdekében a kutatócsoport innovatívan módosította az eszközöket az érzékeny képek elhomályosításával. Ez biztosítja, hogy a mozgásminták rögzítésre kerüljenek, miközben személyes adatvédelem marad érintetlenül. A veszélyeztetett páciensek adatainak korábbi gyűjtése hagyományosan szubjektív önértékeléseken alapult, amelyek nem voltak kellően objektívek a precíz elemzéshez. Ennek a technológiának az alkalmazása magabiztosan segít kipótolni ezeket a hiányokat.
Az alsó hátukon, hasonló kialakítású okosórákhoz és mozgásövekhez csatolt, viselhető eszközök már olyan mozgás- és tevékenységi adatfolyamot biztosítanak, amelyek iránymutatásokat adnak a mozgással kapcsolatos rendellenességek észlelésére, valamint javító gyakorlatokat és technikákat ajánlanak. Tovább haladva, egyes pácienseknek szemüvegeket is adtak, amelyekbe beépített kamera található, és pontosabb mozgáselemzést biztosít környezeti tényezőkkel kapcsolatban, mint például az akadályok elkerülése.
Azonban az otthonokban történő adatgyűjtéssel kapcsolatos adatvédelmi aggodalmak egy úttörő megoldáshoz vezettek. Egy előzetes teszt bemutatott egy mesterséges intelligencia által vezérelt eszközt, amely elhomályosítja a személyes vizuális elemeket anélkül, hogy befolyásolná a videófelvétel hasznosságát. Az MI elég fejlett ahhoz, hogy kizárja az intim részleteket, mint például az arcokat, személyes dokumentumokat és digitális képernyőket, biztosítva ezzel a viselők és családtagjaik magánélethez való jogának érvényesülését.
Alan Godfrey számítógépes tudományok professzora a Northumbria Egyetemről szerint a páciensek tevékenységeinek és mozgásainak sokfélesége jelentős, így az ilyen eszközöktől származó információ rendkívül hasznos.
A kísérletben résztvevő Jason Moore kimondta, hogy bár aggályok merülhetnek fel az otthoni videofelvételek használata miatt, az AI által gyűjtött alapvető képeket nem látnak közvetlenül az egészségügyi szakemberek.
Az elesések kialakulásában szerepet játszó tényezők közé tartozik az alsó test gyengesége, D-vitamin-hiány, járási nehézségek, bizonyos gyógyszerek, látásproblémák, lábfájdalom, nem megfelelő cipőviselet, valamint környezeti kockázati tényezők, például rossz minőségű padló vagy botlást okozó rendetlenségek. Az esések gyakran ezek és más tényezők együttes hatására alakulnak ki.
Fontos tények:
– Az esések vezető halálokai és baleseti okai az 65 év feletti személyek körében.
– A biztonságosabb otthonok érdekében telepíthető fogantyúk, korlátok és jobb világítás, valamint botlást okozó tényezők csökkentése is hozzájárul.
– Az esés kockázati tényezőinek felmérésébe beletartozik a stabilitást veszélyeztető gyógyszerek értékelése, az itt említett tényezők mellett.
– Gyakran orvosok, fizioterapeuták, ergoterapeuták és gyógyszerészek multidiszciplináris megközelítéseket alkalmaznak részletes esés-megelőzési stratégiák kialakítására.
– A telemonitorozási rendszereket egyre inkább használják a krónikus betegségek kezelésében, amelyek alkalmazhatók az esési kockázatok monitorozására is.
Fontos kérdések és válaszok:
1. Hogyan különbözik az új monitoring technológia a korábbi módszerektől?
Az új technológia olyan videóeszközöket alkalmaz, amelyek rögzítik a mozgásmintákat, míg azok személyes részleteket homályosítanak, hogy megőrizzék a magánéletet. Korábban az adatgyűjtés az önértékeléseken alapult, amelyek lehet, hogy nem voltak kellően objektívek és pontosak.
2. Milyen fő kihívásokkal jár a technológia felhasználása az esési kockázattal rendelkező páciensek monitorozásához?
Az adatvédelmi aggodalmak az elsődleges kihívást jelentik az otthoni monitorozórendszerek használatakor. Fontos, hogy az adatok biztonságosan kerüljenek gyűjtésre, és hogy a páciensek méltósága megőrzésre kerüljön. Emellett az is kihívás lehet, hogy az idős páciensek számára hozzáférhetővé és könnyen használhatóvá tegyék a technológiákat.
3. Vannak-e viták az AI használatával kapcsolatban a páciensek monitorozásában?
Az AI használata az otthoni páciensek monitorozására etikai aggályokat vet fel a megfigyeléssel és az adatvédelemmel kapcsolatban. Vitatott, hogyan lehet egyensúlyt teremteni az ilyen monitorozás előnyei és a magánélet, valamint az önrendelkezés joga között.
Előnyök és hátrányok:
Előnyök:
– A folyamatos monitorozás pontosabb és időszerűbb adatokat nyújthat az esés kockázati tényezőkről.
– A technológia képes riasztani a gondozókat és az egészségügyi szakembereket az azonnali kockázatokról, ami gyors beavatkozást tesz lehetővé.
– A magánélet védelmét biztosító monitorozás biztosítja az egyének személyes életének és méltóságának tiszteletben tartását.
– A viselhető eszközök személyre szabott visszajelzéseket és korrigáló gyakorlatokat kínálhatnak, amelyek kényelmesek a páciensek számára.
Hátrányok:
– Bár az elhomályosító technológiát használják, az otthoni monitorozással továbbra is bizonyos szintű adatvédelmi kockázat jár.
– Lehet ellenállás idős emberek körében az új technológiák alkalmazásával szemben, ami további képzést és támogatást igényelhet.
– Potenciális technológiai problémák, például eszközhibák vagy helytelen adatértelmezés, nem megfelelő ellátáshoz vezethetnek.
– Vannak költségek a technológiák beszerzésével és fenntartásával kapcsolatban, amelyek lehet, hogy nem minden páciens vagy egészségügyi szolgáltató számára megfizethetőek.
További információk az esés-előzésről és a biztonságtechnológiáról:
– Betegségmegelőzési és Járványvédelmi Központ (CDC)
– Egészségügyi Világszervezet (WHO)
– Az Amerikai Hogyanöregedési Intézet (NIA)
Kérlek, ellenőrizd ezeket a linkeket, mivel az aktuális és helyes URL-ek feltételezésével lettek megadva.
The source of the article is from the blog crasel.tk