Bei FRADE wird zunächst eine Bewertung des Sturzrisikofaktors beim älteren oder gebrechlichen Menschen vorgenommen. Dazu werden in einer Serie von Tests die typischen Bewegungsabläufe der Person analysiert. Unter Anleitung einer therapeutischen Fachkraft führt die Person bestimmte Bewegungen aus. Ein Beschleunigungssensor, der am Hosenbein oder an der Taille befestigt wird, registriert die Bewegungen und schickt die Daten via Bluetooth Low Energy (BLE) an einen Desktop-PC. Bei bestimmten Übungen kommt unterstützend eine drucksensitive Fußmatte zum Einsatz, die die Verteilung des Körpergewichts auf den Fußsohlen registriert. Ein großes Display zeigt die plantare Druckverteilung graphisch und in Echtzeit an. Ihre Messdaten schickt die Matte via USB an den Rechner. Dort wertet eine mit spezifischen Algorithmen ausgestattete Software die Daten aus. "Aus all den Daten entsteht ein individuelles Bewegungsprofil. Damit ermitteln wir auch das Sturzrisiko des jeweiligen Menschen. Das ist eine der Innovationen von FRADE", erläutert Joana Silva. Alle Infos landen auf einem Backend-Server, der gleichzeitig als zentrale Datenspeicherungs-Plattform für die Pflegerinnen und Pfleger dient.
Im zweiten Schritt erhält die Person ein Trainingsprogramm für zu Hause, das auf ihr individuelles Bewegungsprofil bzw. Sturzrisiko abgestimmt ist. Dazu wird sie mit einem Set aus Sensor und Android-Tablet ausgestattet. Die Trainings-App zeigt graphisch anschaulich an, wie die Übungen auszuführen sind. Wieder registriert der Beschleunigungssensor die Bewegungen. Ein im Sensor integrierter Mikroprozessor verarbeitet alle Daten und schickt sie via BLE an das Tablet. Wer das Training regelmäßig ausführt, also etwa zwei bis dreimal pro Woche, kann sein Sturzrisiko schon nach etwa acht Wochen erheblich mindern.
Der Mensch wird dabei nicht mit den Übungen alleingelassen. Denn die Android-App schickt die Daten über den Internetanschluss der Wohnung an den Webserver. Die Fachkräfte des Pflegedienstes oder der therapeutischen Praxis haben so Zugriff auf die Trainingsdaten ihrer Klienten, die für sie visualisiert werden. Sie können bei Bedarf eingreifen und Unterstützung leisten.
Zu seiner eigenen Sicherheit sollte man den Sensor auch im Alltag tragen. Das kleine Gerät lässt sich bequem mit einem Clip an der Kleidung befestigen. Wenn die Person trotz Training einmal hinfällt, schickt der Sensor via Narrowband IoT (NB-IoT) eine Warnmeldung an den Webserver. NB-IoT ist eine auf kleine Datenmengen optimierte und energiesparende Funktechnik, die sich in bestehende Mobilfunknetze integrieren lässt. Wird NB-IoT nicht unterstützt, nutzt das Sensor-Modul einfach die klassische GSM-Technik. Wenn der Webserver die Warnmeldung erhalten, löst er eine SMS an die Pflegekraft aus. Diese weiß dann sofort, wer hingefallen ist und Hilfe braucht.
In der nächsten Phase arbeitet das Center in Porto daran, das System für den mobilen Einsatz zu validieren. Der Sensor könnte Senioren auch beim Einkaufen oder Spazierengehen begleiten. Sollte der Sensor einen Sturz registrieren, übermittelt er die Daten an den Webserver und liefert dabei mithilfe von GPS gleich die Position mit.
MEDICA.de; Quelle: Fraunhofer Center for Assistive Information and Communication Solutions AICOS
