AI는 전 세계의 다양한 문제에 적용되고 있습니다. 그 중 노인의 안전을 지키는 문제도 포함됩니다.
노인들은 압도적으로 독립적으로 살고 싶어합니다. 노인의 92% 그들은 현재 집에서 마지막 해를 보내는 것을 선호한다고 말합니다. 실제로, 자신의 방식대로 살고 나이를 먹을 수 있는 능력은 노인들에게 자신의 삶의 후반부에 대한 독립심과 통제력을 부여합니다.
그러나 노인 인구의 독립성이 점점 높아지면서 노인과 가족 모두가 느끼는 매우 실질적인 두려움이 동반됩니다. 노인이 집에 혼자 있는 동안 추락, 뇌졸중, 심장마비와 같은 긴급 상황이 발생하면 어떻게 될까요?
다행히도 인공 지능은 이러한 과제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 원활하고 정확하며 개인화된 모니터링을 가능하게 하는 수많은 기술 뒤에 있으며 노인들이 집에서 자신감 있고 안전하게 노후를 보낼 수 있도록 해줍니다. 이러한 고급 홈 모니터링 시스템은 백그라운드에서 눈에 띄지 않게 작동할 수 있으며, 일상적인 일상을 방해하거나 한계를 상기시키지 않으면서 집에 있는 독립적인 노인들의 일상 생활에 추가 안전 계층을 통합할 수 있습니다.
각 개인의 독특한 행동과 요구 사항에 맞게 설계된 이러한 기술은 단순히 사람들을 안전하게 지키는 것 이상의 역할을 합니다. 또한 삶의 독특한 단계에서 인간 경험의 다양성을 축하하는 동시에 독립성을 촉진합니다.
추락 감지
나이가 들수록 일상 활동은 더욱 불안정해집니다. 노인이 실수로 뒤집어진 양탄자에 걸려 넘어지거나 젖은 욕실 타일에서 미끄러질 위험을 고려하십시오. 미국에서만, 다섯 명 중 한 명은 넘어진다 노인에게 골절이나 머리 부상 등의 부상을 입히고, 낙상으로 인해 매년 32,000명의 노인이 사망합니다.
비AI 통합 웨어러블은 이러한 잠재적 위험을 해결하기 위해 오랫동안 사용해 왔습니다. 그러나 앉거나 휠체어로 이동하는 것과 같은 많은 일상 작업은 낙상과 유사한 갑작스러운 움직임을 공유하므로 웨어러블 낙상 감지 장치가 혼란스러워지고 박차를 가하게 됩니다. 허위 경보 노인과 간병인에게 불필요한 스트레스를 줍니다.
AI는 넘어짐 감지의 가장 큰 과제 중 하나인 정확성 향상을 해결하는 데 중추적인 역할을 할 수 있습니다.
AI 알고리즘은 셀 수 없이 많은 시나리오의 데이터 세트에서 훈련될 수 있으며, 일상 생활 활동과 우려나 긴급 개입이 필요한 낙상의 궤적을 구별하는 데 향상된 정확도를 추가할 수 있습니다. 이러한 딥 러닝 알고리즘은 목이나 엉덩이에 착용하는 것이 가장 좋은 웨어러블 장치 내부의 자이로스코프와 가속도계에서 데이터를 가져와 3차원에 걸쳐 속도와 각도 변화를 모니터링합니다. 이러한 알고리즘은 CNN(Convolutional Neural Networks)이라고 하며 다양한 일상 생활 활동과 관련된 자이로스코프 움직임에 대한 데이터베이스를 포함합니다. 이상이 등록되면 장치는 사용자가 넘어졌을 때를 정확하게 감지할 수 있지만 다른 유형의 유사한 움직임으로 인해 혼동되지 않습니다.
또 다른 솔루션은 웨어러블 장치가 아닌 방 주위에 배치된 센서를 사용하는 주변 레이더 기반 추락 감지 기술입니다. 레이더 기반 기술은 캡처된 이미지의 꾸준한 흐름을 처리하는 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용하여 다양한 실내 레이아웃, 실외 및 실내 상황, 애완동물이 있는 상황, 다양한 체형, 크기 및 연령의 사람들을 지속적으로 분석하여 낙상을 정확하게 분류하고 감지합니다. AI 알고리즘의 지속적인 학습 특성 덕분에 노인들은 방 배치와 환경이 바뀌더라도 안전하게 모니터링할 수 있습니다.
다양한 규모, 연령, 의학적 한계를 지닌 다양한 인구 집단을 대상으로 적절하게 교육을 받은 경우 AI 기반 넘어짐 감지 기능은 다양한 시나리오에서 높은 수준의 정확성을 보장합니다. 이는 낙상을 확인하고, 노인과 사랑하는 사람의 스트레스를 줄이고, 더 많은 노인들이 자신의 방식대로 생활할 수 있도록 하는 데 있어 분명한 이점을 제공합니다.
종합모니터링
거의 60세 이상 인구 95% 적어도 하나의 만성 질환이 있는 경우 – 이러한 질환을 충분히 모니터링하는 것은 노인들이 자립 생활을 선택할 때 가장 큰 과제 중 하나입니다.
AI는 이러한 상태를 모니터링하는 데 필요한 원격 의료 솔루션을 강화하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. 집에서 독립적으로 나이를 먹고 싶어하는 만성 건강 문제가 있는 노인들에게 건강 데이터를 수집하고 분석하는 AI 지원 장치는 마음의 평화를 제공합니다.
AI가 탑재된 원격 환자 모니터링 솔루션은 심박수, 혈압, 혈당 수치 등 노인의 활력 징후를 실시간으로 추적하고 이 데이터를 전자 건강 기록에 통합하여 의료 서비스 제공자가 치료 계획을 사전에 조정할 수 있도록 합니다.
이 데이터는 어디에서 오는가?
하나의 데이터 스트림은 눈에 띄지 않는 카메라, 레이더 및 센서 시스템을 통해 수집될 수 있습니다. 그런 다음 머신러닝 알고리즘은 노인의 일상을 학습하고 수면, 이동성 등 일상생활(ADL) 활동을 모니터링하고 분석할 수 있습니다. 이러한 장치는 걷는 속도가 느려지거나 침대에 누워 있는 시간이 늘어나는 등 건강 악화를 나타낼 수 있는 미묘한 변화를 간병인에게 경고합니다.
원격 의료 데이터는 AI와 통합된 웨어러블 장치를 통해 추가 정보를 제공받으며, 이는 건강 데이터를 지속적으로 수집하고 분석하여 모니터링을 향상시킵니다. 예를 들어, 특정 환자의 심장 박동에 대해 훈련된 AI 모델은 불규칙한 리듬이나 호흡의 갑작스러운 변화를 감지하고 즉시 의료 서비스 제공자에게 알릴 수 있습니다. 건강상의 패턴과 편차가 발생하는 즉시 이를 식별하기 위해 고급 분석을 사용하는 이러한 예방적 접근 방식을 통해 적시에 개입하여 입원을 줄이고 전반적인 결과를 개선할 수 있습니다.
수많은 연속 데이터를 수집하고 분석하는 과정의 부산물은 AI가 긴급 상황이 아닌 순간에도 더 많은 정보에 입각한 의사 결정, 더 나은 환자 결과, 더 맞춤화된 지원 계획을 가능하게 한다는 것입니다. 모니터링 솔루션에 AI를 사용하면 간병인과 가족 구성원이 노인의 복지에 대한 전체적인 시각을 제공하고 그들이 마땅히 받아야 할 마음의 평화를 제공합니다.
더 오래되고, 더 현명하고, 더 안전해
독립적인 생활은 나이가 들수록 사람들이 가장 소중히 여기는 것 중 하나입니다. AI는 이를 그 어느 때보다 쉽게 만들어 노인들이 비상 시 안전을 보장하면서 독립성을 유지할 수 있도록 해줍니다.
이러한 기술은 필요 사항과 긴급 상황이 발생하기 전에 예측함으로써 노화의 고유한 문제를 해결하는 사전 예방적이고 개인화된 관리 솔루션을 제공할 뿐만 아니라 노인과 그 사랑하는 사람들에게 보살핌을 받고 있음을 알면서 평온함과 자신감을 제공합니다.
모든 사람은 연령에 관계없이 독립성과 안전이 균형을 이루는 삶의 질을 누릴 자격이 있습니다.
게시물 AI는 보다 안전하고 독립적인 노인 인구를 위한 열쇠를 쥐고 있습니다. 처음 등장한 Unite.AI.
