Fallprevention med AI-teknik

Syftet med att testa och införa fallsensorer på äldreboenden har varit att:

• göra det möjligt att tidigt upptäcka och analysera fallrisksituationer eller fall,
• öka och förbättra det fallpreventiva arbetet,
• bidra till trygga, självständiga och säkra brukare,
• bidra till effektiva arbetssätt.

En arbetsrutin har tagits fram som bland annat beskriver tillvägagångssätt för urval, uppsättning och uppstart, hantering av larm samt uppföljning och anpassning. I den praktiska användningen av fallsensor har larmansvariga, enhetschefer och metodutvecklare ansvarat för att uppdatera larmtyper i plattformen utifrån dialog med personalen. Vid larm från fallsensor har personal agerat på larmet och använt mobilapp för att se larmorsak och göra eventuell fallanalys.

Under testerna minskade fallen med 66% i den första mätningen, och i en andra mätning var minskningen 77%.

Lösning

Lösningen består tekniskt av en fast infraröd sensor i taket, uppkopplad via SIM-kort, en mjukvaruplattform för konfigurering och uppföljning, och en larm-app i telefonen för personalen. Sensorn har ingen kamera, ingen mikrofon, och gör ingen personidentifiering.

Sensorn kan konfigureras så att den larmar vid fall, och situationer som ofta föregår fall, tex att någon sätter sig upp. Eller att den inte larmar när något sitter på sängkanten, allt utifrån brukares behov och preferenser. Lösningen kan spara sekvenser i anslutning till larm så att man i efterhand ser vad som hänt och kan förebygga den typen av situationer.

För testerna användes sensorer från Cogvis, för breddinförandet upphandlades nytt larmsystem inklusive sensorer från RoomMate (Sensio).