In 2015 zijn 3267 ouderen overleden na een val. Dat is 35 procent meer dan in 2010 volgens het CBS. Vallen veroorzaakt veel leed en naar blijkt is dit een mix van vallen binnenshuis, buitenshuis en te laat gevonden worden. Het expertisecentrum VeiligheidNL verwacht zelfs nog een forse stijging van dat aantal doden de komende jaren. ‘Door een val gaat de kwaliteit van leven achteruit, in veel gevallen voorgoed’ is de boodschap van medici, maar het risico wordt nog altijd onderkend.

Valdetectie met automatisch alarm

Mopas biedt als eerste ter wereld een valdetectiesysteem waarbij automatisch een alarmmelding wordt gestuurd na een fatale val gevolgd door bewusteloosheid. In alle andere valsituaties kan de gebruiker de alarmknop zelf indrukken en worden hulpverleners en/of mantelzorgers direct gealarmeerd met een exacte positiebepaling van het slachtoffer. Daarmee wordt de gezondheidsschade van het slachtoffer significant beperkt, omdat men binnen enkele minuten ter plekke kan zijn en er geen uren zo niet dagen verloren gaan. Samen met de onderzoekers van Maastricht Instruments wordt nu aanvullende technologie ontwikkeld voor beweegmonitoring met als doelstelling het signaleren van een verhoogd valrisico. Dit gebeurt door het verzamelen van data uit allerlei slimme sensoren op de gebruiker en in de directe omgeving van de gebruiker.

Het Mopas alarmdevice dat op de borst of op de heup gedragen wordt, meet continu het beweeggedrag en trekt daar conclusies uit. Sensoren gekoppeld in het lichtnet van de woning, in de vloerbedekking en via communicatieve apps leveren informatie die als big data wordt opgeslagen en continu worden geanalyseerd. Daarmee kunnen we op afstand digitaal meekijken naar de patronen per individu en daar actief en passief actie op ondernemen. We leren uit deze gegevens wat het dagritme van het individu is en signaleren naar de hulpverleners een groen, oranje of rood duimpje. (Bv: opgestaan, vaker naar toilet geweest of nog niet gezien vandaag.)

Gebruik van big data

Een juiste analyse van gegevens uit de verzamelde Big Data uit de directe omgeving van zelfstandig wonende ouderen en mensen met een beperking, kan een wezenlijke bijdrage leveren aan een gezondere en minder risicovolle woonomgeving. Uit een onderzoek (PwC, Deloitte, KPMG, Ernst&Young, McKinsey) blijkt dat gezondheidszorg enkel succesvol kan zijn door gebruik van big data. Mopas en Ivengi.com laten u graag nader kennismaken met het door hun ontwikkelde Mopas e-health & safety zorgplatform.