KOLKATA: Profesör Mevlana Abul Kelam Azad Üniversitesi yaşlılar için bir alarm sistemi görevi görecek ve kullanıcı düşerse veya düşme tehdidinde bulunursa uyarı gönderecek bir baston tasarladı.
Bilgisayar bilimi ve mühendisliği doçenti Suparna Biswas ve araştırmacısı Pratik Bhattacharjee’nin tasarladığı akıllı baston, hem içeride hem de dışarıda, kullanıcılardan akrabalarına ve bakıcılarına yalnızca gerçek zamanlı “düşme” uyarıları göndermekle kalmıyor, aynı zamanda ayrıca, düşük maliyetli sensörler kullanarak ve bir kişinin belirli bir duruşa düşme olasılığını anlamaya yardımcı olan makine öğrenimi uygulayarak düşme öncesi duruşu da algılayabilir. Mağdurların hızlı bir şekilde yardım almasını sağlayan bu uyarı sistemi, inovasyon için uluslararası patent aldı. Biswas, “Diğer birçok düşme algılama sisteminin aksine, bizimki bir düşüşü belirleyebilir, ivmeölçer sensöründen gelen canlı akışı analiz edebilir ve olası nedeni teşhis etmeye yardımcı olmak için düşmeden önceki son duruşu kaydedebilir” dedi. Sistem manuel olarak çalıştırılabilir veya otomatik moda ayarlanabilir. Bhattacharjee, “Manuel mod, düşme dışında göğüs ağrısı veya inme gibi acil durumlarda uyarı oluşturmak için özel olarak tasarlanmıştır.”
Düşmelerin yaşlılar üzerindeki ciddi sonuçlarına dikkat çeken Biswas, “Yaşlılar, yaşa bağlı durumları nedeniyle düşmeye yatkındır. Çoğu yalnız yaşayan yaşlıların ihmali nedeniyle bazen düşmeler tedavi edilmez veya tanınmaz hale gelir.” Alzheimer ya da Parkinson hastaları da tam olarak hatırlayamaz. Bu akıllı, çalışan asistan, güvenilir, gerçek zamanlı bir görevli olarak hizmet verecek, içeride veya dışarıda uyarılar gönderebilecek ve zamanında destek için düşmenin yoğunluğunu analiz edebilecek. kendilerini toplarlar ya da almazlar.” Sistemin bir çubuğa monte edilmesinin ekonomik ve taşınabilir olduğunu sözlerine ekledi.
Bhattacharjee, akıllı cihazı, düşük maliyetli bir ES mikrodenetleyici birimi (MCU) ile birlikte bir mikroişlemci birimi (MPU) 6050’deki sensörlerle tasarladıklarını söyledi. “İvmeölçer ve jiroskop sensöründen gelen veriler, düşmenin yanı sıra oturma, uzanma, yürüme ve ayakta durma gibi statik ve dinamik duruşların yanı sıra düşmenin tarihi ve saati ile birlikte yerel bir sunucuda kaydediliyor ve işleniyor. ” diyor Sister Nivedita Üniversitesi’nde yardımcı doçent olan Bhattacharjee.
Kalküta Metropolitan Gerontoloji Enstitüsü’nden bir gerontolog olan Indrani Chakravarty, “Bu önemli bir çalışma çünkü düşme öncesi duruşları ve düşüşün yoğunluğunu belirleyebiliyor.”