Détection de situations de détresse - Capteurs mobiles et d'environnement

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Détection de situations de détresse - Capteurs mobiles et d'environnement

Auteur(s) : Jean-Louis BALDINGER, Jérôme BOUDY, Yannick FOUQUET, Dan ISTRATE

Date de publication : 10 décembre 2015 | Read in english

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RÉSUMÉ

La détection automatique de la détresse (chute, malaise, etc.) des personnes âgées à domicile ou en institution (EHPAD, maison de retraite, foyers logements, etc.) est une problématique importante. Cela passe par différents types de capteurs portés ou non, des systèmes de fusion de l'information et d'analyse des données. Une première analyse concerne la démarche permettant de détecter une qualité de l'équilibre, facteur de risque de chute futur. Une deuxième analyse présentée dans cet article concerne l'évaluation de différents capteurs de chute existants sur le marché à travers la méthodologie BiVACS (Bien Vivre son Autonomie Chez Soi). Enfin, un capteur de détection de détresse qui utilise l'analyse de l'environnement sonore à travers les sons de la vie courante est présenté.

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AUTEUR(S)

  • Jean-Louis BALDINGER : Professeur associé Département EPH de Télécom SudParis (Institut Mines-Télécoms), Evry, France

  • Jérôme BOUDY : Professeur Département EPH de Télécom SudParis (Institut Mines-Télécoms), Evry, France

  • Yannick FOUQUET : Chef de projet TASDA, Grenoble, France

  • Dan ISTRATE : Enseignant-chercheur contractuel UTC Laboratoire BMBI, Compiègne, France

 INTRODUCTION

Dans les pays industrialisés, un tiers des personnes âgées de 65 ans et plus, vivant à domicile, chutent chaque année. Ces chutes constituent des causes de morbidité et de mortalité importantes. En effet, la chute est la principale cause de mortalité dans la tranche de population des plus de 65 ans, soit douze à treize mille décès par an. Le nombre de décès augmente chaque année avec le vieillissement de la population.

Selon les spécialistes, un tiers des personnes de plus de 65 ans et une personne sur deux de plus de 85 ans vivant à domicile sont victimes d'une chute dans l'année. Pour les personnes âgées vivant en institution, cette proportion serait encore plus élevée.

Les statistiques fournies par l'Institut de veille sanitaire français placent cette cause de décès devant les accidents de la circulation. En fait, 30 % des gens de plus de 65 ans chutent au moins une fois par an, 50 % pour les plus de 80 ans. Les chutes constituent une des causes principales de mortalité en France et dans le monde entier.

Les principaux facteurs qui augmentent le risque d'une chute sont les affections de différents types (neurologiques, musculaires, sensorielles ou psychiques) et l'environnement (habillement, mobilier, tapis, éclairage inadapté...).

Les conséquences de la chute peuvent être les fractures (la hanche, la cheville, le col du fémur...), la perte d'autonomie. La chute est elle-même cause de nouvelles chutes, avec un risque multiplié par 20  .

Au-delà d'ateliers de prévention aidant à conserver son équilibre, la France compte environ 472 000 utilisateurs de téléalarme, selon l'AFRATA, dont près de la moitié ne sont pas utilisés par oubli, pour « ne pas déranger », par crainte du stigmate, parce que « je ne l'ai pas choisi »... et la moitié des appels sont « involontaires ». Depuis plusieurs années, des systèmes de détection automatique de chute ont fait leur apparition pour répondre à ces oublis ou incapacités à appuyer sur un bouton d'alerte. S'ils semblent utiles de prime abord, il reste nécessaire de mieux cerner leurs cibles et limites.

Les problématiques des systèmes automatiques sont d'une part leurs sensibilités et spécificités par rapport aux nombreux types de chute, et d'autre part leur facilité d'utilisation. Le fait que certains capteurs comme les caméras vidéo ou les microphones sont plus ou moins intrusifs dans la vie des personnes joue un rôle important dans leur acceptation. Nous pouvons identifier trois types de systèmes :...

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MOTS-CLÉS

accéléromètre   |   gyroscope   |   microphone   |   télévigilance médicale   |   détection de chute   |   analyse de la démarche   |   reconnaissance de forme   |   évaluation de la démarche   |   extraction des paramètres d'accélération

DOI (DIGITAL OBJECT IDENTIFIER)

https://doi.org/10.51257/a-v1-med4200

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