フロリダ州セントピーターズバーグ (2018 年 5 月 7 日)- BMW の組立ラインをより効率的に稼働させる技術は、現在、介護施設 (ALF) の居住者が転倒のリスクを正確に示すために使用されています。
国際ジェロンテクノロジー協会の会長であり、南フロリダ大学行動コミュニティ科学部の准教授であるウィリアム・カーンズ氏は、ALF の住民 53 人の動きを 1 年間監視することで、4,300 万個の位置データを収集しました。彼は、リアルタイム位置測位システム (RTLS) を使用したリストバンドを追跡しました。この技術は Ubisense に作られ、現在 BMW にも採用されています。
カーンズ博士は、測定スケールに基づいて複雑な動きがどのように変化するかを数学的ツールであるフラクタル次元を使用して、ほぼリアルタイムで歩行の直線性を計算しました。
「私たちのチームは、認知機能を評価する Mini Mental State Exam のスコアが低いほど、フラクタル次元の値が高いことを発見しました」と Kearns 博士は述べています。
「この測定を通じて、移動におけるエラーの増加が認知症に起因する長期の認知障害と関連していることを発見しました。」
Kearns博士は、タンパにあるサンライズ・ヴィレッジの介護付き有料老人ホームで、各入居者のフラクタル次元の値に関する自動化されたコンピューター・レポートが作成されたことを受けて、このような結論を導きました。今後の日次報告によって、管理者は入居者の徘徊の兆候をより注意深く監視し、入居者の食事、投薬、睡眠習慣の変化などの潜在的な原因を調査することができるようになります。これらの潜在的な原因を調整することで、フラクタル次元値を減少させ、運動機能を改善し、最終的に転倒を防ぐことができます。
ほとんどの ALF においては離職率が高く、年間 150% を超えることもあります。そのため、高齢者の健康状態に関する「記録（記憶）」は、わずか数か月で消えてしまう可能性があります。また、ALF は一般的に人員が不足しており、すべての高齢者に注意を払うことができません。
Sunrise Village Assisted Living の元管理者である Bunny Markarian 氏は、次のように述べています。 「入居者の歩行パターンをモニターし、逸脱があれば、訪問医やARNPとともに、原因を調査した上で介入することができました。多くの場合、この介入によって入居者の入院や再入院を防ぐことができた。そして、この研究に参加した研修医たちは、自分の役割に興奮していた。」
RTLS は GPS よりもはるかに正確で、1 秒あたり 100 回更新されます。屋内でも屋外でも、6 インチ以内で自分の位置を特定します。 GPS は屋外に限定されており、誤差は 1 メートルです。 RTLS は、精度に悪影響を与える障害物が通常少ないため、通常 ALF に見られるオープン フロアに最も効果的です。
Kearns 博士は、将来、RTLSリストバンドが在宅ケアに使用されると考えています。
