La population de plus de 60 ans devrait doubler d’ici à 2050. Or on le sait les chutes entrainent une morbimortalité importante chez nos aînés. Plusieurs mesures peuvent être prises pour tenter d’en réduire l’incidence. C’est vrai à la maison ; c’est vrai aussi à l’hôpital. L’incidence des chutes reconnues dans les services de gériatrie est de 1,5 par lit par an. « Cette incidence est probablement en dessous de la vérité, car ce taux se rapprocherait plus de 8 par lit et par an, selon une étude que nous avons publiée », explique Jérôme Laurent-Michel soignant et fondateur de la société MintT. Cet infirmier de formation et son équipe technique ont réussi à mettre au point un dispositif permettant d’alerter le personnel soignant en cas de chute ou de déplacement potentiellement dangereux d’une personne âgée dans sa chambre.

Voir le patient…

« Les algorithmes, embarqués dans un capteur infrarouge, sont capables d’analyser en trois dimensions les positions relatives et les objets des différents objets présents dans la chambre. Puis ils détectent si le patient a chuté, s’il est allongé dans son lit où s’il marche, etc. »

Ces informations peuvent fournir des alertes au personnel soignant qui peut alors intervenir rapidement.

Actuellement, l’impact du système en termes de réduction du nombre de chutes graves est en cours d’évaluation notamment dans les appartements et maison de repos Triamant près de Saint Trond. Cependant, les concepteurs ont recueilli les témoignages du personnel infirmier affirmant que c’était rassurant de savoir à l’avance à quoi il pourrait être confronté en entrant dans une chambre. « De plus, c’est plus sécurisant aussi pour les patients qui ne voient pas cela comme une atteinte à leur vie privée », précise Jérôme Laurent-Michel.

Comprendre ce qui s’est passé…

A côté de l’intérêt préventif évident, il est aussi intéressant de connaitre les circonstances de la chute. Le patient a-t-il glissé de son lit ou a-t-il éprouvé des difficultés pour y remonter ? Ce sont autant de données qui sont importantes non seulement pour ce patient-là afin de prévenir d’autres chutes, mais aussi de manière plus globale. « La fiabilité est  en effet notre objectif principal. Nous avons mis au point un algorithme de détection robuste permettant de reconnaître tous les types de chutes et en minimisant les faux positifs. Les premières installations ont été concluantes. La prochaine étape commence maintenant en collaboration avec un centre universitaire de Bruxelles afin de mettre au point une intelligence artificielle permettant de comprendre certains patterns de comportement prédictifs d’une chute. »

A terme, Isa© permettra aussi de s’interfacer avec le dossier global du patient et détecter peut-être quel est l’impact de telle procédure ou de telle médication sur le comportement du patient et sur son risque de chute.

> At the bedside, what you know and what you don’t know: a 3D dataset for ageing studies.