New Video Gaming Technologie hilft, Krankheit, Vermeidung von Stürzen bei älteren Erwachsenen Detect

Viele ältere Menschen verlieren ihre Unabhängigkeit als ihre Gesundheit sinkt und sie gezwungen, in unterstützten Betreuungseinrichtungen zu bewegen. Forscher an der University of Missouri und TigerPlace , einer unabhängigen Lebensgemeinschaft , wurden mit Motion-Sensing- Technologie, um Veränderungen in der Gesundheit der Bewohner seit mehreren Jahren beobachten. Nun haben die Forscher festgestellt, dass zwei Geräte häufig für Video-Gaming- und Sicherheitssystemen verwendet werden, sind wirksam bei der Erfassung der frühen Beginn der Krankheit und Sturzrisiko bei Senioren .

Marjorie Skubic , Professor für Elektro- und Computertechnik in der MU College of Engineering , ist Doktorand , Erik Stein, zusammen, um die Microsoft Kinect , ein neues Motion-Sensing- Kamera im Allgemeinen als ein Videospielgerätverwendet wird, verwenden, um das Verhalten und die laufende Überwachung Veränderungen bei Patienten mit TigerPlace . Diese Veränderungen können zu Stürzen oder frühen Symptome der Krankheiten ein erhöhtes Risiko hinweisen.

" Die Kinect Infrarotlicht , um ein Tiefenbild , das Daten erzeugt in Form einer Silhouette, anstelle eines Videos oder Fotos zu erstellen ", sagte Stone. " Dies erleichtert betrifft viele Senioren zum Thema Datenschutz bei der traditionellen Web-Kamera -basierte Überwachungssysteme eingesetzt werden. "

Ein weiterer Doktorand , Liang Liu, mit Mihail Popescu , Assistant Professor in der Hochschule für Technik und der Abteilung für Gesundheitsmanagement und Informatik in der MU School of Medicine, zusammen, um einen Sturz Detektionssystem, das Doppler-Radar verwendet , um Änderungen in Fuß erkennen entwickeln , Biegen und andere Bewegungen, die ein erhöhtes Risiko für Stürze hinweisen . Verschiedene Teile des menschlichen Körpers schaffen einzigartige Bilder oder " Signaturen ", auf Doppler-Radar . Da fällt kombinieren eine Reihe von Körperteil Bewegungen kann das Radarsystem einen Rückgang erkennen, auf der Grundlage ihrer unterschiedlichen "Signatur ".

" Fälle sind besonders gefährlich für ältere Erwachsene und , wenn sie nicht sofort Hilfe bekommen , die Chancen für schwere oder tödliche Verletzungen erhöht werden ", sagte Liu . " Wenn keine Einsatzkräfte sind zu einem Sturz sofort informiert , es deutlich das Ergebnis für den verletzten Patienten verbessern können. "

Beide Motion-Sensing -Systeme bieten automatisierten Daten, die Benachrichtigung Ärztin , wenn Patienten Versicherung oder eine medizinische Intervention benötigen . Die Systeme, die derzeit zur Überwachung Bewohner bei TigerPlace in Columbia verwendet . Skubic sagt das System gibt den Bewohnern , ihre Unabhängigkeit zu bewahren und Trost zu wissen, dass Krankheiten oder Stürze können frühzeitig erkannt werden.

Stein Studie "Evaluation eines preiswerten Tiefe Kamera für Passive In-Home Fall Risk Assessment ", gewann den Best Paper Award auf der Pervasive Health Conference , in Dublin, Irland im Mai. Lius Studie " Automatic Fall Erkennung basierend auf Doppler-Radar- Bewegung, " erhielt den Best Poster Award auf der Konferenz. Lius Papier war eine Zusammenarbeit mit GE Global Research und Co-Autor von Tarik Yardibi und Paul Cuddihy . TigerPlace ist ein Gemeinschaftsprojekt des Sinclair School of Nursing und AmErikare , einer Langzeitpflege Unternehmen .

Die Forschung ist Teil der Mizzou Advantage, die fünf Bereiche, die einzigartige MU anderer Universitäten abheben. Das Projekt leistet einen Beitrag zur " Managing Innovation : Navigieren Disruptive und Transformational Technologies " Initiative, die praktisch jeden Teil der Universität berühren wird auf Bereiche, in denen vorhandene Technologien verändern sich rasch zu erkunden.