Технологии, используемые в видеоиграх, проникают в больничные палаты, где исследователи из Университета Миссури надеются изучить новые способы предотвращения падений среди пациентов больниц.
Ежегодно в США приходится от 700 000 до 1 миллиона человек.S. больниц, по данным Агентства медицинских исследований и качества. Больницы по всей стране ищут способы сократить это число.
"С 2008 года мы изучаем способы обнаружения и предотвращения падений пожилых людей, проживающих в отдельных квартирах для пожилых людей," сказала Мэрилин Ранц, доктор медицинских наук, руководитель исследовательской группы MU и профессор Школы медсестер MU Sinclair и кафедры семейной и общественной медицины Медицинской школы MU. "Поскольку падения – это проблема в больницах, мы подумали, что многое из того, что мы узнали о пожилых людях, можно применить для защиты пациентов больниц."
Падения могут произойти где угодно, но в больницах люди подвержены более высокому риску падений, потому что пациенты больны или травмированы, находятся в незнакомом месте и иногда у них кружится голова от лекарств. Поскольку больные пациенты часто являются пожилыми людьми или имеют сопутствующие заболевания, они также подвергаются более высокому риску травм в случае падения.
"Технология, которая быстро обнаруживает падения и предупреждает медицинских работников, может улучшить уход за пациентами и помочь в диагностике травм," сказал Ранц. Кроме того, технология сбора данных о падениях пациентов может помочь специалистам в области здравоохранения узнать о факторах риска падений, что может помочь создать более эффективные способы их предотвращения.
По словам Марджори Скубич, доктора философии, профессора электротехники и вычислительной техники ЛаПьера и профессора компьютеров, в течение последних нескольких лет в своей работе с пожилыми людьми команда исследовала различные технологии, в том числе доплеровский радар, звуковые датчики и видеокамеры. наука в инженерном колледже МУ. Доплеровский радар и звуковые датчики могут обнаружить, что человек упал, но ни один из них не показывает, что произошло до падения, сказал Скубич.
"Посмотрев, что произошло перед падением, мы сможем лучше понять, что его вызвало," Ранц сказал. "Чем больше мы знаем о причинах падений, тем эффективнее мы можем их предотвратить."
Обычные видеокамеры записывают события перед падением, но они работают только тогда, когда достаточно света, – сказал Скубич, который также является директором Центра технологий ухода за престарелыми и реабилитации Массачусетского университета.
Когда несколько лет назад была выпущена технология захвата движения в видеоиграх, команда MU получила новый инструмент, который позволяет избежать ограничений других технологий и может отслеживать падения другим способом. И в отличие от видеокамер, система захвата движения изображает людей в виде анонимных трехмерных силуэтов, защищая их конфиденциальность. Это несколько причин, по которым Скубич назвал технологию захвата движения "игровой чейнджер."
Устройство выглядит как тонкий черный ящик. С одной стороны, черное стекло закрывает датчики, которые регистрируют движения игроков в видеоигры или пациентов в больничной палате. Один датчик, камера глубины, измеряет расстояния до объектов в поле зрения. Шнур соединяет черный ящик с маленьким компьютером.
Система работает, посылая сетку инфракрасного света, невидимого человеческому глазу, в комнату, а затем исследуя, как предметы и люди в комнате искажают узор. Аппарат анализирует эти искажения, чтобы составить трехмерную карту, показывающую пациента, ее кровать и столик с подносом, а также все остальное в комнате.
Если система обнаруживает человека на полу, она автоматически просматривает предыдущие события по мере того, как человек переместился на пол. Представляет ли это движение падение или человека, стоящего на коленях, чтобы завязать шнурок на обуви?? Применяя точный алгоритм, созданный Скубичем, аспирантом Эриком Стоуном и командой междисциплинарных специалистов, компьютер вычисляет вероятность того, что изменения отражают падение человека.
В ходе исследования исследовательская группа MU установила устройство захвата движения в каждой из шести палат университетской больницы в Колумбии, штат Миссури. Больница является частью системы здравоохранения MU, академического медицинского центра, который включает в себя медицинскую школу MU, школу медсестер MU Sinclair и школу медицинских профессий MU. Исследователи обучили медперсонал объяснять пациентам результаты исследования. Устройства непрерывно собирали данные, круглосуточно наблюдая за комнатами.
Статья охватывает первые восемь месяцев исследования. За это время датчики не зафиксировали ни одного падения пациента, но каскадеры смоделировали 50 падений в комнатах, предоставив больше данных для алгоритма.
"Мы считаем эту технологию многообещающей, потому что она точно определяет падения и может в конечном итоге помочь предотвратить падения," сказал Ранц, который также служит Хелен Э. Nahm Председатель Школы медсестер MU Sinclair и профессор кураторов Университета Миссури. "Сейчас мы устанавливаем датчики в большем количестве комнат для пациентов, чтобы узнать больше об их эффективности."
Исследователи считают, что одним потенциально обнадеживающим аспектом их работы было сокращение падений в шести палатах пациентов во время исследования.
"Я думаю, что эти устройства, возможно, привлекли больше внимания к проблеме падений," Скубич сказал. "Это могло помочь пациентам лучше понять риски и с большей вероятностью попросить медсестер помочь им встать с постели."