INNOVATIEPROJECT
Aan de hand van een monitoringsysteem met sensoren zoeken twee softwareontwikkelaars uit Vlaanderen en Nederland een antwoord op die vraag. In het psychiatrisch zorgcentrum van Geel brengen ze het patroon dat tot een val leidt in kaart.
Mensen op leeftijd maken het vroeg of laat mee: een ongelukkige val. Ze zijn met velen: 32 tot 42 procent van de 75-plussers valt jaarlijks minstens één keer. Het risico stijgt met de leeftijd. Een val is zonder meer nefast, omdat het een medische behandeling vergt, maar ook vaak een mentaal kantelpunt is. Het maakt ouderen onzeker, angstig, immobiel en soms zelfs eenzaam. Onderzoekers zijn het erover eens dat vallen een teken aan de wand is. Mogelijk valt een val zelfs te voorspellen, aan de hand van een onderliggend bewegingspatroon. Volgens die insteek ontwikkelen het Vlaamse COMmeto en het Nederlandse Ivengi een handig, persoonsgebonden valrisicosysteem voor het Openbaar Psychiatrisch Zorgcentrum Geel (OPZ Geel). Veel ouderen met een psychische kwetsbaarheid in het centrum hebben een verhoogd risico om te vallen.
Overal sensoren
Voor het CrossRoads2-project kan Ivengi terugvallen op een medisch gevalideerd valdetectiesysteem, dat het de voorbije jaren in samenwerking met Maastricht Instruments (MUMC+) en met subsidie van het LIOF in Maastricht ontwikkelde. Ook Maastricht University en de KU Leuven waren daarbij betrokken.
Het detectiesysteem krijgt in dit project een innovatieve update, aangepast aan de specifieke context van geestelijke gezondheidszorg. In december 2017 zijn de CrossRoads2-partners een onderzoek van dertien maanden gestart met sensormetingen in het OPZ Geel en Mobilab Geel. De patiënten in het OPZ zullen sensoren meedragen op hun borst en in hun schoenzolen, en ook in de wanden van kamers komen sensoren, afgesteld op de positie van een werkelijke val. Met die datasets gaan de softwareontwikkelaars aan de slag voor de ontwikkeling van nuttige algoritmes.
Plots een val?
De software zal niet alleen het valdetectiesysteem gevoelig verfijnen, maar ook inzicht geven in de lichaamsbeweging en het wankelgedrag van de ouderen. Welke factoren leiden tot een val? Medicijngebruik, angst, verwardheid, fitheidsverlies, alcohol? Op termijn moet de valdetectiesoftware een marktklaar product worden. Eerste stap is de analyse van parameters voor het softwarepakket, op basis van medische bevindingen.
Meer info: www.commeto.be en www.ivengi.com