Technische Ansätze zur Mobilitäts- und Aktivitätsanalyse für die Betreuung und Pflege älterer Menschen: Ergebnisse der Feldstudien
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- Michael Sebastian Brinkerhoff
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1 Technische Ansätze zur Mobilitäts- und Aktivitätsanalyse für die Betreuung und Pflege älterer Menschen: Ergebnisse der Feldstudien Prof. Dr.-Ing. Andreas Hein OFFIS Institut für Informatik Oldenburg
2 Agenda Einführung und Motivation Stand der Technik: Technisch unterstützte Assessments Ansatz Sensoren Algorithmen Feldversuche Einzelfallstudie: Allein lebende Personen ohne Pflegestufe Einzelfallstudie: Betreutes Wohnen von Personen mit geistigen Beeinträchtigungen Fazit
3 Einleitung und Motivation Identifizierung/Definition der Pflegestufe (I bis III) durch: Aktivitäten des täglichen Lebens (ADL) und Instrumentelle ADL Zu bestimmten Zeitpunkten / bei Bedarf Langsame Veränderungen und phasenweiser / unregelmäßiger Verlauf sind schwer zu detektieren Subjektives Assessment Leistung vs. Leistungsfähigkeit Entwicklung eines ambienten Systems zur automatische und kontinuierliche Erfassung von Aktivitäten zuhause Identifizierung von langfristigen Verhaltensänderungen Unterstützung für die ältere Person, deren Angehörige und Pfleger
4 Stand der Technik Technische Ansätze zur Durchführung von Assessment- Tests am Beispiel Mobilität Quelle: Quelle: Quelle: [FBG+12] Quelle: Quelle: [LLH12]
5 Häusliche Umgebung Sensoren Algorithmen Prozess Ärzte Pfleger Angehörige Professionelle Fachkräfte Stromsensoren Kinect Sensorknoten INGA Datenfusion Hausautomatisierung Aktivitätsbestimmung Auswertung Visualisierung Interpretation der Daten Bei Bedarf: Geriatrische Assessments Untersuchungen Diagnose Monitoring- Control-System
6 Sensoren Bewertung der Sensoren hinsichtlich Akzeptanz/erwarteter Nutzen, Preis und technische Messbarkeit Sensormodalitäten Hausautomationssensoren (Präsenzmelder, Lichtschranken, Tür-/Fensterkontakte) Stromsensoren Vision-/Tiefensensor Sensorknoten (Accelerometer) Quelle Bilder der FS20-Sensoren: Quelle: Eigene Photos Quellen:
7 Quelle: [SFE+13] Quelle: [SFE+13] Niedersächsischer Forschungsverbund Algorithmen Unüberwachtes Lernen des individuellen Verhaltens Körperhöhe an verschiedenen Positionen Sequenzvergleiche Dauer und Uhrzeiten von Aktivitäten Klassifikation akuter Situationen anhand von Vorwissen Verlassen der Wohnung Nächtliche Toilettengänge Bestimmung der Gehgeschwindigkeit
8 Feldversuche Schwerpunkt: ohne Pflegestufe, kontinuierliche Veränderungen Drei Probanden (m, 70 J., w, 65 J. seit Oktober 2011 und w, 85 J. seit Mai 2013) Hausautomations- und Stromsensoren, Sensorknoten INGA Schwerpunkt: mit Pflegestufe, Akutereignisse Zwei Probanden in der Lebenshilfe Delmenhorst (seit April 2013) Zwei Probanden (m, 49 J., seit Juli 2013 und w, 78 J. seit September 2013) Pflegestufe II aufgrund seiner MS-Erkrankung bzw. Pflegestufe I Wohnen zuhause, Betreuung durch SELAM und Diakonie Oldenburg Hausautomationssensoren und Stromsensoren
9 Quelle: [SFFH13] Niedersächsischer Forschungsverbund Einzelfallstudie Proband ohne Pflegestufe (m, 70)
10 Quelle: [SFFH13] Niedersächsischer Forschungsverbund Einzelfallstudie Proband ohne Pflegestufe (m, 70)
11 Einzelfallstudie Probanden ohne Pflegestufe Direkte Ermittlung von Assessment-Items - Verlassen der Wohnung Hier: RAI-HC 2.0 Resident Assessment Instrument Home Care 2.0 RAI-HC Alarmzeichen: Geht nur einmal pro Woche oder seltener aus RAI-Parameter: An wie vielen Tagen einer Durchschnittswoche ging der Klient aus RAI-Stufen: 0 = 7 Tage (täglich) 1 = 2-6 Tage 2 = 1 Tag 3 = 0 Tage
12 Quelle: Eigene Auswertung Niedersächsischer Forschungsverbund Einzelfallstudie Proband ohne Pflegestufe (m, 70)
13 Quelle: [SFFH13] Niedersächsischer Forschungsverbund Einzelfallstudie Proband ohne Pflegestufe (m, 70)
14 Einzelfallstudie Probanden ohne Pflegestufe Ergebnisse der Befragungen zu zwei Zeitpunkten während der Studie Korrekte Messung und keine Veränderung des RAI HC Indikators Verlassen der Wohnung Minimale Veränderungen in der Technikbereitschaft (Kurzskala Technikbereitschaft) und der individuellen Lebensqualität (SF 36)
15 Einzelfallstudie - Wohnumfeld von Menschen mit geistiger Beeinträchtigung Quelle: Eigene Photos
16 Einzelfallstudie - Wohnumfeld von Menschen mit geistiger Beeinträchtigung Quelle: Eigene Photos
17 Einzelfallstudie - Wohnumfeld von Menschen mit geistiger Beeinträchtigung Ergebnisse: Erfassung der Arbeitsbelastung des betreuenden Umfelds über vier Faktoren: Anspannung, Sorgen, Freude, Anforderung Absinken des Faktors Anspannung über die Laufzeit des Feldversuchs
18 Fazit Ambientes System zur automatische und kontinuierliche Erfassung von Aktivitäten zuhause Identifizierung von langfristigen Verhaltensänderungen Unterstützung für die ältere Person, deren Angehörige und Pfleger Ergebnisse: Insgesamt 10 Feldstudien über mehrere Monate Weitgehend stabiles Normalverhalten Weiterentwicklung der Technologie in Folgeprojekten, gegenwärtig 66 Feldinstallationen mit der Johanniter-Unfallhilfe
19 [FBG+12] [LLH12] [SFE+13] [SFFH13] Literatur Frenken, T.; Brell, M.; Gövercin, M.; Wegel, S. & Hein, A.: atug: technical apparatus for gait and balance analysis within componentbased Timed Up & Go using mutual ambient sensors. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, Springer Berlin / Heidelberg, 2012, pp Lohmann, O.; Luhmann, T.; Hein, A.: Skeleton Timed Up and Go. Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2012 IEEE International Conference on, vol., no., pp.1-5, 4-7 Oct Steen, E.-E.; Frenken, T.; Eichelberg, M.; Frenken, M.; Hein, A.: Modeling Individual Healthy Behavior Using Home Automation Sensor Data: Results from a Field Trial. Journal of Ambient Intelligence and Smart Environments 5, IOS Press, 2013, pp Steen EE, Frenken T, Frenken M, Hein A: Functional Assessment in Elderlies Homes: Early Results from a Field Trial. In: 6. AAL-Kongress 2013, Advanced Technologies and Societal Change, Springer-Verlag, ISBN
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