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Hintergrund
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Die
Erfindung betrifft allgemein Heimüberwachungssysteme und mehr
im Einzelnen ein System und ein Verfahren zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit
eines Sturzes eines Bewohners eines Wohnraums.
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Viele ältere Personen
sind verschiedenen Gefahrenrisiken ausgesetzt, wie etwa Stürzen, Stolpern
oder Krankheit. Gesundheitsstatistiken und Untersuchungen zeigen
beispielsweise, dass Stürze
ein Hauptproblem bei älteren
Leuten ist. Das Sturzrisiko nimmt mit dem Alter zu, derart, dass,
wie Studien ergeben, etwa 32% von Personen mit einem Alter über 65 Jahre
und 51% von Personen mit einem Alter über 85 Jahren wenigstens einmal
im Jahr stürzen.
Außerdem
leben viele ältere
Personen allein. Die älteren Leute
sind deshalb einem zusätzlichen
Risiko ausgesetzt, da sie nicht in der Lage sein können rechtzeitig um
Hilfe zu rufen oder Unterstützung
zu erhalten, wenn sie einen Sturz oder eine Krankheit erlitten haben.
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Dementsprechend
wurden Systeme entwickelt, die es dem Bewohner eines Hauses oder Wohnraums
erlauben, von irgendwo her in der Wohnung um Hilfe zu rufen. Bei
Systemen, wie etwa den persönlichen
Notrufsystemen PERS (Personal Emergency Response Systems) trägt die ältere oder
behinderte Per son eine Armbanduhr, einen Anhänger oder irgendeine ähnliche
Vorrichtung und drückt
im Notfall, etwa bei einem Sturz, einen Knopf. Der gedrückte Knopf
veranlasst die automatische Aussendung eines Alarmsignals an eine
zentrale Überwachungseinrichtung,
wenn der Bewohner gestürzt
ist. Ein Nachteil bei der Verwendung dieser Vorrichtungen liegt
darin, dass sie, um betriebsfähig
zu sein, von der Person getragen werden müssen und dass sie nutzlos sind,
wenn die Person sie nicht trägt.
Außerdem
liefern diese Vorrichtungen Mittel, um Hilfe zu erhalten, lediglich
nachdem der Sturz stattgefunden hat. Demgemäß besteht ein Risiko, dass
in einem Notfall der Bewohner nicht rechtzeitig eine angemessene
Hilfe erhält.
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Bestimmte
Systeme beruhen auf Bewegungssensoren, um zu versuchen festzustellen,
ob eine Person gestürzt
ist. Es können
aber längere Zeitspannen
auftreten, während
der sich ein Bewohner aus anderen Gründen als denen, dass die Person gestürzt oder
hilflos geworden ist, sich länger
nicht bewegt, wie etwa, wenn sie von einem Stuhl aus Fernsehen betrachtet
oder im Bett schläft.
Systeme, die auf Bewegungssensoren beruhen, erfordern, dass die
Person während
einer beträchtlichen
Zeitspanne bewegungslos ist bevor das System zu dem Schluss kommen
kann, dass der Bewohner, im Gegensatz dazu, dass er ein normales
inaktives Betragen zeigt, gestürzt
oder hilflos geworden ist.
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Es
wurden auch schon Sturzverhütungs-Überwachungstechniken eingesetzt,
um die Sturzwahrscheinlichkeit einer Person festzustellen. Diese
Techniken werden traditionell durch von einem geübten Fachmann von Hand vorgenommene
Tests ausgeführt,
wobei der Fachmann die Wahrscheinlichkeit eines Sturzrisikos einer
Person dadurch bestimmt, dass er einen Satz typischer Sturzrisikofaktoren,
die die Person beeinträchtigen,
feststellt. Der Person wird in der Regel ein Sturzrisikoüberprüfungsformular
vorgelegt, das einen Satz möglicher Sturzrisikofaktoren
für diese
Person aufzählt
und das als ein Mechanismus für
die Person dient, diese Risikofaktoren von ihrem Therapeuten beurteilen
zu lassen. Ein Nachteil der Verwendung von Sturzrisikoüberprüfungstechniken
liegt darin, dass sie unter Verwendung manueller Tests durchgeführt werden,
die lediglich periodisch, beispielsweise auf einer monatlichen Basis
ausgeführt
werden. Außerdem
können diese
Techniken nicht dazu verwendet werden, zukünftige Stürze genau vorherzusagen.
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Es
besteht ein Bedürfnis
zur Entwicklung einer Technik, die die häufige Überwachung von Daten und Faktoren
in Echtzeit erlaubt, die die Wahrscheinlichkeit eines Sturzes eines
Bewohners in einer Wohnung erhöhen.
Außerdem
besteht der Wunsch nach der Entwicklung eines Systems und eines
Verfahrens zur automatischen Vorhersage der Sturzwahrscheinlichkeit
für einen
Bewohner in einer Wohnung.
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Kurze Beschreibung
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Bei
einer Ausführungsform
wird ein System zur Vorhersage des Sturzrisikos eines Wohnungsbewohners
geschaffen. Das System beinhaltet einen oder mehrere Sensoren, die
dazu eingerichtet sind, Messdaten zu sammeln, die mit einer Aktivität eines Bewohners
in Beziehung stehen. Einer oder mehrere dieser Sensoren sind dazu
eingerichtet, eine oder mehrere auf dem Bewohner bezügliche Bewegungscharakteristiken
zu messen. Das System beinhaltet außerdem ein Sturzrisikovorhersagesubsystem,
das dazu ausgelegt ist, auf der Grundlage der von ei nem oder mehreren
der Sensoren gesammelten Datenmesswerte, die Wahrscheinlichkeit
einer Sturzgefahr des Bewohners vorherzusagen.
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Bei
einer zweiten Ausführungsform
ist ein System zur Vorhersage des Sturzrisikos für einen Wohnungsbewohner geschaffen.
Das System beinhaltet ein Sturzrisikovorhersagesubsystem, das dazu ausgelegt
ist, auf der Grundlage von von einem oder mehreren Sensoren gesammelten
Datenmesswerten, die Wahrscheinlichkeit eines Sturzrisikos für einen
Bewohner vorherzusagen. Einer oder mehrere der Sensoren weisen Bereichsüberwachungsradar (RCR)(Range
Control Radar)-Sensoren auf. Das Sturzrisikovorhersagesubsystem
beinhaltet außerdem
eine zur Analyse der Datenmesswerte von einem oder mehreren der
Sensoren eingerichtete Sturzanalysenkomponente und weist eine Sturzrisikobeurteilungskomponente
auf, die dazu ausgelegt ist, die Wahrscheinlichkeit des Sturzrisikos
für den Bewohner
auf der Basis der Analyse vorherzusagen.
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Bei
einer dritten Ausführungsform
ist ein Verfahren zur Vorhersage des Sturzrisikos eines Bewohners
geschaffen. Das Verfahren beinhaltet die Schritte der Sammlung von
Datenmesswerten, die zu einer Aktivität eines Bewohners in Beziehung
stehen unter Verwendung eines oder mehrerer Sensoren, die in einer
Wohnung des Bewohners positioniert sind. Einer oder mehrere der
Sensoren weisen Bereichsüberwachungsradar
RCR(Range Control Radar)-Sensoren auf. Das Verfahren beinhaltet
außerdem
den Schritt der Vorhersage der Wahrscheinlichkeit des Sturzrisikos
für den
Bewohner, basierend auf den von einem oder mehreren der Sensoren
gesammelten Datenmesswerten.
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Zeichnung
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Das
Verständnis
dieser und anderer Merkmale, Aspekte und Vorteile der vorliegenden
Erfindung wird durch das Studium der nachfolgenden Beschreibung
anhand der Zeichnung erleichtert, in der in der ganzen Zeichnung
gleiche Bezugszeichen gleiche Teile bezeichnen, wobei:
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1 eine
schematische Darstellung eines Systems zur Vorhersage des Sturzrisikos
eines Bewohners in einer Wohnung, gemäß einer Ausführungsform
der Erfindung ist;
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2 eine
detaillierte Darstellung des in 1 veranschaulichten
Sturzrisikovorhersagesubsystems ist;
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3(a)–3(d) Diagramme veranschaulichen, die Rohsignaldaten
wiedergeben, welche von einem oder mehrere der Sensoren erhalten
wurden, welche in der Wohnung des Bewohners zur Erfassung einer
oder mehrerer mit dem Bewohner in Beziehung stehender Bewegungscharakteristiken
positioniert sind; und
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4 einen
oder mehrere Verfahrensschritte veranschaulicht, die in Systemen
und Verfahren zur Vorhersage des Sturzrisikos eines Bewohners in einer
Wohnung verwendet werden können.
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Detaillierte Beschreibung
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1 ist
eine schematische Darstellung eines Systems zur Vorhersage des Sturzrisikos
für einen
Bewohner einer Wohnung, gemäß einer
Ausführungsform
der Erfindung. Wie in 1 dargestellt, beinhaltet das
System 10 ganz allgemein einen oder mehrere Bereichsüberwachungsradarssensoren (RCR
= Range Control Radar) 14, ein Übermittlungspaneel 17 und
ein Sturzrisikovorhersagesubsystem 20. Das System 10 kann
außerdem
einen oder mehrere Sensoren 15, wie etwa, ohne darauf beschränkt zu sein,
Bewegungssensoren und Ortsensoren enthalten, die an verschiedenen
Orten in einer Wohnung 12 eines Bewohners angeordnet sind,
um die Bewegung, den jeweiligen Aufenthaltsort oder die Aktivität des Bewohners
zu identifizieren. Die Bewegungssensoren können irgendwelche Sensoren
einer Vielzahl unterschiedlicher Typen von Bewegungssensoren sein,
wie etwa zum Bespiel passive Infrarotsensoren, Ultraschallsensoren,
Mikrowellensensoren und Infrarotsensoren. Die Ortsensoren erfassen
einen speziellen Ort des Bewohners in der Wohnung 12 und
liefern Signale, wenn der Bewohner an dem speziellen Ort in der
Wohnung sich befindet. Die Ortsensoren können, ohne darauf beschränkt zu sein, umfassen:
Druckkissensensoren,
Infrarotsensoren und andere Sensoren, die feststellen können, dass
sich der Bewohner an speziellen Orten in der Wohnung 12 aufhält, etwa
ob der Bewohner sich im Bett befindet, auf einer Couch oder einem
Stuhl sitzt oder ob er sich an einem anderen speziellen Ort aufhält. Die
Bewegungssensoren liefern Daten bezüglich spezieller Aktivitäten des
Bewohners in der Wohnung 12. Zusätzlich kann das System 10 weitere
geeignete Sensoren, wie Fotometer, Drucksensoren, Gefahrenquellesensoren
und Sicherheitssensoren enthalten.
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Bei
einer Ausführungsform
sind die Sensoren 14, 15 dazu eingerichtet, eine
oder mehrere Bewegungscharakteristiken zu messen, die in Bezug zu dem
Bewohner stehen. Die Sensoren 14, 15 sind insbesondere
dazu eingerichtet, die Bewegung des Bewohners innerhalb eines Bereiches
oder eines Blickfelds innerhalb der Wohnung 12 in Signale
umzusetzen, die eine oder mehrere auf den Bewohner bezügliche Bewegungscharakteristiken
messen. Bei einer Ausführungsform
sind die RCR-Sensoren 14 dazu ausgelegt, auf eine Aktivität des Bewohners
bezogene Datenmesswerte zu überwachen
und zu sammeln. Die RCR-Sensoren 14 können, ohne darauf beschränkt zu sein,
bereichsbegrenzte Radarsensoren und Mikrowellenimpulsradarsensoren
umfassen. Bei einer speziellen Ausführungsform messen die RCR-Sensoren 14 eine
oder mehrere Charakteristika einschließlich eines oder mehrerer Gehbewegungscharakteristika,
die mit dem Bewohner in Beziehung stehen. Zu den Gehbewegungsmerkmalen
können, ohne
darauf beschränkt
zu sein, gehören:
Geschwindigkeit der Gehweise, Länge
der Gehweise, eine variable Bewegungsgeschwindigkeit, Gehweise-/Gleichgewichtinstabilität, Zwischenpausen
und Niederfallattacken, die mit dem Bewohner in Beziehung stehen.
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Bei
einer beispielhaften Betriebsweise des Systems 10 messen
die RCR-Sensoren 14 die tatsächliche Geschwindigkeit und
Veränderungen
der Geschwindigkeit der Bewegung des Bewohners, wenn sich dieser
in einem Bereich in der Wohnung 12 bewegt, indem Frequenzsignale
erzeugt werden, die sich, abhängig
von der Bewegungsgeschwindigkeit des Bewohners, verändern. Bei
einer Ausführungsform
messen die RCR-Sensoren 14 spezielle, auf die Gehweise-/Gleichgewichtsinstabilität bei einem
Bewohner bezügliche
kennzeichnende Merkmale, indem sie innerhalb eines Überdeckungsbereichs
Radarsignale zu dem Bewohner hin aussenden und dessen Körpergröße und den
jeweiligen Abstand von den RCR-Sensoren berechnen. Bei einer anderen Ausführungsform
messen die RCR-Sensoren 14 eine variable Bewegungsgeschwindigkeit
bei einem Bewohner, indem sie die Zeit messen, die der Bewohner
benötigt,
um einen Bereich innerhalb der Wohnung 12 zu durchqueren.
Bei einer weiteren Ausführungsform
messen die RCR-Sensoren 15 Übergangspausen bei einem Bewohner,
indem Pausen überwacht
werden, die sich von typischen Pausen bei einem Bewohner unterscheiden
und indem inkrementale Veränderungen
beim Übergang
gemessen werden. Die RCR-Sensoren 14 können auch dazu verwendet werden,
während
des Übergangs verlängerte Pausen
zu messen, indem sie Pausen überwachen,
die wesentlich länger
sind als für
einen Bewohner typische Pausen und indem sie inkrementale Veränderungen
beim Übergang
messen. Die RCR-Sensoren 14 können auch plötzliche
Niederfall-Attacken messen, die einen Sturz eines Bewohners anzeigen.
So wie hie verwendet, bezieht sich eine „Niederfall-Attacke” auf einen
plötzlichen
oder spontanen Fall während
des Stehens oder Gehens mit vollständiger Erholung innerhalb von
Sekunden oder Minuten.
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Bezugnehmend
auf 1 können
die Sensoren 14, 15 außerdem dazu ausgelegt sein,
Datenmesswerte zu sammeln, die jeweils Umfeldrisikofaktoren und
intrinsische Risikofaktoren betreffen, welche jeweils zu dem Bewohner
in Beziehung stehen. So wie hier verwendet, gehören zu einem „Umfeldrisikofaktor”, ohne
darauf beschränkt
zu sein, Beleuchtung, Abstützflächenstrukturen
und andere in der Wohnung 12 des Bewohners vorhandene Hindernisse,
während
zu einem „intrinsischen
Risikofaktor”, ohne
darauf beschränkt
zu sein, kognitive Behinderung, posturale Hypotonie und eine Sehbehinderung, jeweils
in Beziehung zu dem Bewohner stehend, zählen. Bei einer Ausführungsform
kann ein Bewegungssensor in Verbindung mit einem Fotometer dazu
verwendet werden, Situationen zu erfassen, bei denen sich ein Bewohner
durch einen schlecht beleuchteten Bereich in der Wohnung 12 des
Bewohners bewegt. Bei einer anderen Ausführungsform können die
Sensoren 15 dazu benutzt werden, Datenmesswerte zu erhalten,
die sich auf spezielle Bewegungsmuster des Bewohners beziehen, indem
die Weg- und Zeitkonsistenz
der Bewegung eines Bewohners in einem Bereich gemessen werden. Die
Sensoren 15 können weiterhin
dazu verwendet werden zu einer posturalen Hypotonie führende Veränderungen
des Blutdrucks bei einem Bewohner in Echtzeit unter Verwendung von
Vorrichtungen, wie drahtlosen Blutdruckmessvorrichtungen und Druckkissen,
zu messen. Die Sensoren 15 können auch dazu verwendet werden, eine
Sehbehinderung oder abnehmende Sehfähigkeit in Echtzeit bei einem
Bewohner zu überwachen, indem
sie unter Verwendung eines oder mehrerer Nähe-Messwerte, die normalen
Fernseh-Abstände bei
einem Bewohner messen.
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Die
Sensoren 14, 15 können drahtlose Sensoren sein,
die in der Lage sind, Signale 16, zu denen gesammelte Messwertdaten
gehören,
dem Übermittlungspaneel 17 zu übermitteln.
Darauf hinzuweisen ist aber, dass die Sensoren 14, 15 stattdessen
auch Sensoren sein können,
die mit dem Übermittlungspaneel 17 verdrahtet
sind. Das Übermittlungspaneel 17 überträgt die Sensorendatenmesswerte
von den Sensoren 14, 15, indem es ein die Datenmesswerte enthaltendes
Datensignal 19 zu dem Sturzrisikovorhersagesubsystem 20 über eine
geeignete verdrahtete oder drahtlose Übermittlungsplattform 18 sendet,
beispielsweise ein verdrahtetes Telefon, ein drahtloses Telefon,
ein Zweiweg-Walkie-Talkie, eine Personenrufanlage, ein Kabel, das
Internet oder irgendeine andere drahtlose Kommunikationsplattform.
Abhängig
von der gewählten
Kommunikationsplattform 18 können die Datensignale 19 annähernd in
Echtzeit oder zu diskreten irregulären Intervallen ausgesandt
werden. So wie hier verwendet, umfassen „Sensordatenmesswerte” eine Sensorinformation,
wie etwa, ohne darauf beschränkt
zu sein, Daten die von einem oder mehreren Sensoren gesammelt wurden
und die eine oder mehrere Aktivitäten erfasst haben.
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Das
Sturzrisikovorhersagesubsystem 20, das von der Wohnung 12 entfernt
angeordnet sein kann, beinhaltet allgemein eine Datenbank 22 und
einen Statusberichtgenerator 24. Das Sturzrisikovorhersagesubsystem
ist dazu ausgelegt, die Wahrscheinlichkeit eines Sturzrisikos bei
einem Bewohner auf der Grundlage von Datenmesswerten vorherzusagen,
die von einem oder mehreren der Sensoren 14, 15 gesammelt
worden sind. Die Datenbank 22 dient als Sammelgefäß für die Sensordatenmesswerte,
die über
die Datensignale 19 übermittelt
wurden. Die Datenbank 22 ist außerdem dazu eingerichtet, die
von dem Sturzrisikovorhersagesubsystem 20 analysierten
Datenmesswerte zu speichern, wie dies im Einzelnen noch im Nachfolgenden
erläutert
werden wird. Auf Anforderung eines Statusberichts von dem Pfleger 30 können die
analysierten Datenmesswerte von der Datenbank 22 zu dem
Statusberichtgenerator 24 übermittelt werden. Der Statusberichtgenerator 24 kann
dann in fast Echtzeit ein Statussignal 26 an einen Arbeitsplatzcomputer 28 des
Pflegers 30 übermitteln.
So wie hier verwendet betrifft „fast Echtzeit” einen
Bereich von fast augenblicklich bis zu drei Minuten. Beispielsweise
bei einer Zweiweg-Seitenkommunikationsplattform 18 kann
die für
die Kommunikation erforderliche Zeit zwischen zwei und drei Minuten
liegen. Der Statusberichtgenerator 24 kann so programmiert
sein, dass er den Be richt für
jede Wohnung 12 in einem bestimmten Intervall, etwa beispielsweise
alle zehn Minuten updated. Das Statussignal 26 kann einen
von dem Statusberichtgenerator 24 erzeugten Bericht beinhalten.
Das Format und der Inhalt des Berichts können von den jeweiligen Anforderungen
des Pflegers 30 abhängen.
Darauf hinzuweisen ist, dass das Signal 26 anstelle durch
einen Arbeitsplatzcomputer 28 auch über einen persönlichen
digitalen Assistenten (PDA), ein Personenrufsystem (Pager), eine
Faxmaschine, ein Kabel oder ein Telefon oder eine Sprachübertragungeinrichtung (Voicemail
Account) übertragen
werden kann.
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2 ist
eine detaillierte Ansicht des in 1 veranschaulichten
Sturzrisikovorhersagesubsystems. Wie in 2 dargestellt,
weist das Sturzrisikovorhersagesubsystem 20 eine Sturzanalysekomponente 34,
eine Sturzrisikobeurteilungskomponente 36, eine Datenbank 22 und
einen Statusberichtgenerator 24 auf. Bei einer Ausführungsform
ist das Sturzrisikovorhersagesubsystem 20 dazu ausgelegt,
die Wahrscheinlichkeit eines Sturzrisikos für einen Bewohner auf der Grundlage
von Datenmesswerten vorherzusagen, die von einem oder mehreren der Sensoren 14, 15 gesammelt
worden waren. Bei einer speziellen Ausführungsform kann die Sturzanalysekomponente 34 dazu
eingerichtet sein, die Datenmesswerte 32 von den Sensoren 14, 15 zu
analysieren. Beispielsweise kann die Sturzanalysekomponente 34,
die mit dem Bewohner in Beziehung stehenden Gehbewegungsmerkmale
auf der Grundlage der Datenmesswerte von den Sensoren 14, 15 analysieren.
Die Sturzanalysekomponente 34 kann insbesondere die Datenmesswerte
von den Sensoren 14, 15 so analysieren, dass sie
Trends bestimmt, die eine Zunahme der Durchgangszeit bei einem Bewohner
angeben oder Trends, die wiederholte Bewegungen eines Bewohners in
einem dunklen Raum anzeigen, inkrementale Trendveränderungen,
welche Probleme schlechten Gleichgewichts oder schlechter Gangweise
andeuten und auf verringerte oder abrupte Veränderungen der Gleichmäßigkeit
der Bewegung des Bewohners hinweisen, welche Verwirrung oder kognitive
Behinderung bei dem Patienten anzeigen.
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Die
Sturzanalysekomponente 34 kann außerdem dazu eingerichtet sein,
die Datenmesswerte 32 von den Sensoren 14, 15 unter
Verwendung eines oder mehrerer Risikomessungen zu interpretieren und
zu analysieren. Diese Risikomessungen können, ohne darauf beschränkt zu sein,
quantitative Sturzrisikomessungen bei einem Bewohner beinhalten,
beispielsweise Gehgeschwindigkeit, zeitgerechtes Aufstehen und Weggehen,
funktionelle Reichweite, Gehindex und Gleichgewichtsmaßskalen.
Die Basislinie für
solche Risikomessungen kann von den allgemeinen Bevölkerungsdaten
oder von Daten abgeleitet werden, die zu einem gegebenen Bewohner
oder Patienten gesammelt worden sind. Beispielsweise kann die „Gehgeschwindigkeit” bei einer
vorgegebenen Ausführungsform
als ein Maß für die normale
Gehgeschwindigkeit einer Person über
eine vorbestimmte Weglänge,
wie etwa 2o Feet, vordefiniert sein. „Zeitgerechtes Aufstehen und
Weggehen” kann
die Zeitspanne messen, die eine Person benötigt um aus einem Lehnstuhl
aufzustehen, drei Meter zu gehen sich umzudrehen und wieder zu dem
Stuhl zurückzugehen
und nieder zu sitzen. Die „funktionelle
Reichweite” kann
die Reichweite messen über
die eine Person nach vorne langen kann ohne ihr Gleichgewicht zu
verlieren. Der „Gehindex” kann die
Fähigkeit einer
Person messen, ihre Gehweite an Änderungen der
Anforderungen der jeweiligen Aufgabe anzupassen, und „Gleichgewichtsmaßskalen” können die
Fähigkeit
einer Person messen, ihr Gleichgewicht zu halten, während sie
normalen Aktivitäten
nachgeht.
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Die
Sturzrisikobeurteilungskomponente 36 ist dazu eingerichtet,
die analysierten Datenmesswerte von der Sturzanalysenkomponente 34 mit
auf den Bewohner bezüglichen
Personendaten zu kombinieren, um die Sturzrisikowahrscheinlichkeit
für den Bewohner
vorherzusagen. Bei einer Ausführungsform
können
die Personendaten, ohne darauf beschränkt zu sein, die Sturzgeschichte,
die Medikation und den medizinischen Zustand, jeweils bezogen auf den
Bewohner umfassen. Die Sturzgeschichte kann beispielsweise Informationen über die
Sturzhäufigkeit,
die Örtlichkeit
vorhergehender Stürze
und eine Aktivität
während
des Stürzens
bei dem Bewohner, beinhalten. Medikation kann die Zahl der Medikationen, Änderungen
der Medikation und Medikationsannahme jeweils bezogen auf den Bewohner,
umfassen. Medizinische Zustände
können
zeitnahe Informationen über
die Diagnose von länger
dauernden Beeinträchtigungen
und kurzzeitigen Krankheiten bei dem Bewohner beinhalten.
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Die
Sturzrisikobeurteilungskomponente 36 kann darüber hinaus
eine oder mehrere Computer- oder Statistiktechniken dazu verwenden,
die Sturzrisikowahrscheinlichkeit für den Bewohner vorherzusagen.
Bei einer Ausführungsform
wird ein „Hidden Markov
Model” (HMM)
dazu verwendet, die Sturzrisikowahrscheinlichkeit vorherzusagen.
Bei einer speziellen Ausführungsform
wird das HMM dazu benutzt, zwischen einer normalen Gehweise und
Hinken oder Schlurfen bei einem Patienten unter Verwendung von Wavelet-Berechnungsverfahren
zu unterscheiden. Bei einer anderen Ausführungsform wird ein Bayes-Netzwerk dazu verwendet,
die Sturzrisikowahrscheinlichkeit vorherzusagen. Bayes-Netzwerke
können
dazu verwendet werden, bei einem vorgegebenen Klassifikationssystem
ein kausales Verhältnis
zwischen System-Variablen zur Abschätzung des Systemszustands nachzubilden.
In das Bayes-Netzwerk wird Information durch Evidenzknoten eingegeben
und eine Wahrscheinlichkeitsausbreitung durchgeführt, um upgedatete Schätzungen
oder Wahrscheinlichkeiten zu erhalten.
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Bei
einer speziellen Ausführungsform
wird ein Bayes-Netzwerk dazu verwendet, eine Gehweiseart bei einer
Person, wie beispielsweise Gehen oder Schlurfen zu bestimmen, indem
in jeder eines möglichen
Satzes von Klassen eine a-posteriori-Schätzung geliefert
wird. Das Bayes-Netzwerk kann als ein zweiklassiges Zweikomponenten-Mischungsmodell
ausgedrückt
werden, das in jeder der möglichen
Klassen eine a-posteriori-Schätzung anzeigt,
die einer bestimmten Gehweiseart der Person entspricht. Das Bayes-Netzwerk
kann auch zu einem Entscheidungsfindungsprozess benutzt werden.
Beispielsweise kann eine frühere
Gehweiseklassifikationsinformation mit zusätzlicher Situations-, Verhaltens-
und Personeninformation ergänzt
werden, um die Sturzrisikowahrscheinlichkeit für den Patienten vorherzusagen.
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Die
Datenbank 22 ist dazu ausgelegt, die analysierten Datenmesswerte
von der Sturzanalysenkomponente 34 und der Sturzrisikobeurteilungskomponente 36 zu
speichern. Der Statusberichtgenerator 24 kann dazu eingerichtet
sein einen Alarm oder Berichte zur Verwendung durch den (in 1 dargestellten)
Pfleger 30 oder medizinisches Personal zu erzeugen, die
eine unmittelbare Hilfe anfordern. Wie im Vorstehenden erwähnt, können das
Format und der Inhalt des Berichtes von den Anforderungen des Pflegers 30 abhängen.
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Die 3(a) bis 3(d) geben
Aufzeichnungen wieder, welche Rohsignaldaten veranschaulichen, die
von einem oder mehreren der Sensoren erhalten wurden, die in der
Wohnung des Bewohners zur Erfassung einer oder mehrerer auf den
Bewohner bezüglicher
Bewegungscharakteristika angeordnet sind.
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3(a) ist eine Aufzeichnung, die Rohsignaldaten
veranschaulicht, welche von einem oder mehreren der Sensoren zur
Erfassung einer dem Bewohner zugeordneten unsicheren Gehweise erhalten wurden.
Bei der in 3(a) dargestellten Aufzeichnung
können
ein Radarsignal 38, das unter Verwendung eines oder mehrer
RCR-Sensoren 14 gemeinsam mit einem PIR-Signal 37 unter
Verwendung eines oder mehrerer der Sensoren 15 erzeugt
wurde, dazu verwendet werden, die Bewegung und einige Zwischenräume, in
denen es nur eine geringe Bewegung gibt, bei dem Patienten aufzuzeichnen.
Wie aus der in 3(a) dargestellten Aufzeichnung
zu entnehmen, registriert das PIR-Signal 37 den Eintritt
in jeweils neue Orte, wie dies durch die Spitzen 39 angezeigt
ist. Die Sensoren 14, 15 messen Veränderungen
der Bewegungsgeschwindigkeit unabhängig von deren Richtung, wenn
der Bewohner über
einen Bereich in seiner Wohnung 12 geht, wodurch die Berechnung
der aktuellen Bewegungsgeschwindigkeit des Bewohners über einen
Bereich in der Wohnung 12 ermöglicht ist.
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3(b) ist eine Aufzeichnung von Sensorrohdaten,
die von einem oder mehreren der Sensoren zur Erfassung eines Ereignisses
erhalten wurden, bei dem der Bewohner in gleichmäßiger Gangart über einen
Bereich geht und dann in einem Stuhl nieder sitzt. Wie aus der in 3(b) darge stellten Aufzeichnung zu entnehmen,
zeigen die Signale 37, 38 von den Sensoren 15, 15 eine
verhältnismäßig gleichmäßige Bewegung
bis zum Niedersitzen des Bewohners an.
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3(c) ist eine Aufzeichnung, die Sensorrohdaten
veranschaulicht, welche von einem oder mehreren der Sensoren zur
Erfassung eines Sturzereignisses, bei dem der Bewohner auf den Fußboden niederfällt erhalten
wurden.
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3(d) ist eine Aufzeichnung, die Sensorrohdaten
veranschaulicht, welche von einem oder mehrerer der Sensoren zur
Erfassung einer stationären
Position des Bewohners in einem Stuhl erhalten wurden, wobei der
Bewohner in dem Stuhl kleine Armbewegungen ausführt.
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4 veranschaulicht
einen oder mehrere Prozessschritte, die bei den Systemen und Verfahren zur
Vorhersage eines Sturzrisikos für
einen Bewohner in einem Wohnraum verwendet werden können. Bei
dem Schritt 40 werden Datenmesswerte, die sich auf eine
Aktivität
eines Bewohners beziehen, unter Verwendung eines oder mehrerer (in 1 dargestellter)
Sensoren 14, 15, die in dem (in 1 veranschaulichten)
Wohnraum 12 des Bewohners positioniert sind, überwacht
und gesammelt. Die Sensoren beinhalten, ohne darauf beschränkt zu sein,
Entfernungsmessradarsensoren, Bewegungssensoren, Fotometer, Drucksensoren
und Ortsensoren. Der Schritt 40 kann auch die Schritte
der Überwachung und
Sammlung von Datenmesswerten beinhalten, die mit einem oder mehreren
Umfeldrisikofaktoren und/oder einem oder mehreren intrinsischen
Risikofaktoren in Beziehung stehen, welche sich auf den Bewohner
oder den Wohnbereich des Bewohners beziehen. Der Schritt 40 beinhaltet
außerdem
den Schritt des Messens von einem oder mehreren auf den Bewohner
bezüglichen
Gehweisemerkmalen auf der Grundlage der gesammelten Datenmesswerte. Die
Gehweisemerkmale können,
ohne darauf beschränkt
zu sein, Gehgeschwindigkeit, Gehlänge, variable Bewegungsgeschwindigkeit,
Gehweise/Gleichgewichtsinstabilität, Zwischenpausen und Sturzattacken
umfassen.
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Bei
dem Schritt 42 werden die Datenmesswerte analysiert. Wie
im Vorstehenden erwähnt,
können
eine oder mehrere Gehweisemerkmale, basierend auf den Datenmesswerten
von den Sensoren 14, 15, analysiert werden. Die
Datenmesswerte können
auch analysiert werden, um Trends, die eine Zunahme der Übergangszeit
bei einem Bewohner, inkrementale Trendveränderungen, die auf ein schlechtes
Gleichgewicht oder Gehprobleme hinweisen und eine verringerte oder
abrupt veränderte Gleichmäßigkeit
der Bewegung des Bewohners zu bestimmen, die Verwirrtheit oder eine
kognitive Behinderung bei dem Bewohner anzeigen.
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Bei
dem Schritt 44 werden die analysierten Datenmesswerte mit
persönlichen,
auf den Bewohner bezüglichen
Daten kombiniert, um die Sturzrisikowahrscheinlichkeit für den Patienten
vorherzusagen. Personendaten können,
ohne darauf beschränkt
zu sein, beinhalten: Sturzgeschichte, Medikation und medizinische
Zustände
jeweils bezogen auf den Bewohner. Wie im Vorstehenden erwähnt, können darüber hinaus
eine oder mehrere Rechen- oder Statistiktechniken auf die analysierten
Datenmesswerte angewandt werden, um die Sturzrisikowahrscheinlichkeit
für den
Patienten vorherzusagen.
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Wenngleich
lediglich bestimmte Merkmale der Erfindung veranschaulicht und beschrieben
wurden, so ergeben sich doch für
den Fachmann viele Abwandlungen und Abänderungen. Es versteht sich deshalb,
dass die beigefügten
Patentansprüche
alle diese Abwandlungen und Veränderungen
mit umfassen soweit sie in dem Bereich der Erfindung liegen.
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Zusammenfassung
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Es
wird ein System (10) zur Vorhersage des Sturzrisikos für einen
Bewohner eines Wohnraums geschaffen. Das System (10) beinhaltet
ein Sturzrisikovorhersagesubsystem (20), das dazu eingerichtet ist,
die Wahrscheinlichkeit eines Sturzrisikos für einen Bewohner auf der Grundlage
von Datenmesswerten vorherzusagen, die von einem oder mehreren Sensoren
(14, 15) gesammelt worden sind. Einer oder mehrere
der Sensoren (14, 15) weisen Bereichsüberwachungsradar(RCR)Sensoren
auf. Das Sturzrisikovorhersagesubsystem (20) enthält außerdem eine
Sturzanalysekomponente, die zur Analyse der Datenmesswerte von einem
oder mehreren der Sensoren (14, 15) eingerichtet
ist und eine Sturzrisikobeurteilungskomponente (36), die
dazu ausgelegt ist, auf der Grundlage der Analyse die Wahrscheinlichkeit
des Sturzrisikos für
den Bewohner vorherzusagen.