forebygging av fallskader hos eldre: iot-løsninger i et sosio-teknisk perspektiv

Teknologi for et bedre samfunn

Forebygging av fallskader hos eldre:

IoT-løsninger i et sosio-teknisk perspektiv

Babak Farshchian, Yngve Dahl,

SINTEF IKT


• Bakgrunn: Hva er fallteknologi?

• Casebeskrivelse: Utprøving av fallteknologi på helse- og velferdssenter i Norge.

• Funn: Hva har dette å si for teknologien?

Agenda

Bakgrunn Casebeskrivelse Funn


Portrett av en bruker

• Fabiana, 97 år gammel



Portrett av en bruker

• Arefe, 82 år gammel



Alderdom og utvikling av fysisk funksjonshemming

Risikoterskel Første alvorlige fall

Fallskadeforebygging

Rehabilitering

Falldeteksjon og håndtering

Fallrisikoberegning og fallforebygging

Forebygging av fysisk funksjonshemming



Noen tall om fall

Ett fall med hoftebrudd…hver time i Norge.

• 50% av alle over 80 faller minst en gang per år.• 10 000 hoftebrudd hvert år i Norge• 40-60% av fall resulterer i sykehusopphold

– Enkelt hoftebrudd koster 300 000 kr. og mer.– Kompleks hoftebrudd koster 900 000 kr. og mer.



Trondheim en pionerby

Olav Sletvold, Jorunn Helbostad (St.Olav, NTNU)


ADAPT


Eksempler på teknologiBakgrunn Casebeskrivelse Funn


Eksempler på teknologi (Sky)

Samme falldata fra smarttelefoner og sensorer.

Samle alt i verdens største falldatabase.

Bruk data for å beregne fallrisiko.

Bruk data for kalibrering av ny teknologi.



Eksempler på teknologi (Mottak)

Helsevakta



Forskningsfronten?

• Lite fokus på forebygging, mye fokus på deteksjon.

• Det lages mye sensorer og algoritmer uten at disse evalueres.

• Forskere jobber teknologi-drevet, lite kunnskap om brukere.



Funn basert på tre utprøvde tjenester med IoT

• Beregning av fallrisiko med kroppsbårne sensorer og webtjenester.

• Forebygging av fall med trening på spillteknologi.

• Detektering av fall vha. smarthusteknologi og kroppsbårne sensorer.



Tjeneste: Deteksjon av fall



Oppsett for piloten

• Utprøving av teknologi laget i EU-prosjektet FARSEEING på to helse- og velferdssentre.

• 20 brukere (28-103 år gamle, m=82)• Prøvd ut i 3 uker, med workshops og

intervjuer med ansatte og brukere.• Ville finne ut:

– Hvordan virker algoritmen?– Hva syns brukere og ansatte om en slik

tjeneste?



Tjeneste-relaterte utfordringer

• Varslingsteknologi, som f.eks. fallalarmer, forutsetter gjerne nye rutiner:– Batterisjekk og lading.– Rutiner for å ta av og på.– Sjekke at utstyret blir brukt og at det virker.

• Ny varslingsteknologi kan medføre ekstra utfordringer for personalet.– Støy (falske alarmer)– Tillit (i hvilken grad kan vi stole på teknologien?)– Nye utfordringer i tjenesten som teknologien bringer med seg (hvem hjelper brukeren hvis

han/hun faller ute?)

• Alt dette må med i beregning av gevinster ved innføring av teknologi.



Design-relaterte utfordringer

• Brukere og helsepersonell stiller ulike ønsker/krav til varslingsteknologi, som f.eks. fallalarm.

– Viktig for brukere: • Komfortabelt å bære• Kunne håndtere utstyret selv (strømlading, ta av/på)• Å ikke skape unødig støy for helsepersonell• At det ser pent ut.• At de får feedback (Hva gjør systemet nå? Virker den eller virker den ikke?)

– Viktig for helsepersonell: • At beboerne er “riktig” utstyrt (har med seg trygghetsalarm/sensorer)• Å enkelt kunne se at brukerne har på seg utstyret.• At utstyret ikke skaper støy eller stress for brukerne.

• Innkjøpsprosesser ofte ser bort fra kravene til brukere uten egen stemme. Dette kan bli dyrt (f.eks. utstyr som ingen bruker).



Design-relaterte utfordringer

• Formfaktor påvirker bruk og sikkerhet.– Når utstyret kommer i veien tas det gjerne av.

• Forutsetter høye krav til komfor/bærbarhet. – Når utstyret ikke oppfattes som “pent nok” skules eller tas det av.

• Forutsetter høye krav til estetikk– Når utstyret er vanskelig og ta av eller på kan utløse falske alarmer.

• Forutsetter brukervennlige løsninger.

• Konsekvens: Det er viktig å fokuserer på mer enn hvordan utstyret virker i risiko-situasjoner (f.eks. når et fall inntreffer).– Utstyret må designes for å kunne bæres 24/7 – I ulike fysiske omgivelser.– I ulike sosiale omgivelser.

• Nye evalueringsmetoder utover laboratorie-baserte brukbarhetstester.



Hva kan vi lære av dette?

• Samskaping (Co-Creation)– Uten brukerinvolvering vil ikke løsningene fungere. Dårlig investering.– Bruk metoder som har fokus på læring fra brukere, f.eks. brukersentrerte metoder og lean

startup.• Tverrfaglighet

– Teknologer kan ikke alt om brukere, og trenger ikke lære alt heller.– Samarbeid med domeneeksperter (både ansatte og brukere) gir viktig innsikt.

• Empiri– Hypoteser er ofte bare hypoteser når det gjelder sosio-tekniske systemer.– Utprøving i felt, gjerne ved bruk av kvalitative metoder, gir mye innsikt og komplementerer

hypotesene.• Avgjørende: Brukernes rolle i anskaffelsesprosesser

– Ofte ikke ivaretatt.– Dårlig investering!



Takk for oss!(og pass på det er glatt ute!)

forebygging av fallskader hos eldre: iot-løsninger i et sosio-teknisk perspektiv

Healthcare