Ricerche

Un nuovo studio pubblicato su JMIR Medical Informatics indica che un prototipo per la 'casa intelligente' può aiutare le persone con demenza a vestirsi attraverso l'assistenza automatizzata, consentendo loro di mantenere l'indipendenza e la dignità e fornendo ai loro caregiver una pausa tanto necessaria.

Le persone con demenza o altri disturbi cognitivi hanno difficoltà con le attività quotidiane - come fare il bagno, vestirsi, mangiare e pulirsi - rendendole sempre più dipendenti dai caregiver. Vestirsi è una delle attività più comuni e stressanti per le persone con demenza e i loro caregiver, a causa della complessità del compito e della mancanza di privacy. La ricerca mostra che i figli adulti trovano particolarmente difficile aiutare i loro genitori a vestirsi, specialmente quando sono dell'altro sesso.

I ricercatori della New York University, della Arizona State University e del MGH Institute of Health Professions, stanno applicando concetti di "casa intelligente", usando la tecnologia per affrontare le sfide di vestire le persone con demenza. Con il contributo di gruppi di caregiver, hanno sviluppato un sistema intelligente per vestirsi denominato DRESS, che integra il monitoraggio e il riconoscimento automatico con l'assistenza guidata per aiutare una persona con demenza a vestirsi senza un caregiver nella stanza.

Il prototipo DRESS combina sensori e riconoscimento dell'immagine per monitorare i progressi mentre ci si veste, usando codici a barre sugli indumenti per identificare il tipo, la posizione e l'orientamento di un capo di abbigliamento. Una cassettiera a cinque cassetti, sormontata da un tablet, una fotocamera e un sensore di movimento, è organizzata con un capo di abbigliamento per cassetto in un ordine che segue le preferenze dell'individuo. Un sensore di conduttanza della pelle indossato come braccialetto monitora i livelli di stress della persona e la relativa frustrazione.

Il caregiver avvia il sistema DRESS (e quindi monitora i progressi) da un'app. La persona con demenza riceve un segnale audio registrato nella voce del caregiver per aprire il primo cassetto, che contemporaneamente si illumina. L'abbigliamento nei cassetti contiene codici a barre rilevati dalla fotocamera. Se un capo di abbigliamento viene indossato correttamente, il sistema DRESS invita la persona a passare alla fase successiva; se rileva un errore o una mancanza di attività, vengono emessi messaggi audio per correggere e incoraggiare. Se rileva problemi continui o un aumento dei livelli di stress, il sistema può avvisare il caregiver che è necessario aiuto.

"Il nostro obiettivo è fornire assistenza alle persone con demenza per aiutarle ad invecchiare in modo più agevole, mentre idealmente si dà al caregiver una pausa mentre la persona si veste - con la certezza che il sistema lo avviserà quando il processo di vestizione è completato o se è necessario un intervento", ha dichiarato Winslow Burleson PhD, professore associato alla NYU, direttore del NYU-X Lab e primo autore dello studio. "L'intento del prototipo DRESS è integrare le routine tipiche e le interazioni umanizzate, promuovere la normalità e la sicurezza e consentire la personalizzazione per guidare le persone con demenza a vestirsi".

In preparazione per gli studi interni, la ricerca pubblicata su JMIR Medical Informatics ha testato la capacità del prototipo DRESS di rilevare con precisione la modalità corretta di vestirsi. Undici partecipanti sani hanno simulato scenari comuni, che vanno dal vestirsi normale al mettersi una camicia al rovescio o svestirsi o vestirsi solo parzialmente, tipici problemi che sfidano una persona con demenza e il suo caregiver.

Lo studio ha dimostrato che il prototipo DRESS è in grado di rilevare l'orientamento e la posizione dei capi di abbigliamento e di dedurre lo stato attuale dell'operazione attraverso la combinazione di sensori e software. Nelle fasi iniziali di indossare magliette o pantaloni, il prototipo DRESS ha rilevato con precisione i vestiti dei partecipanti 384 su 388 volte. Tuttavia, il prototipo non è stato in grado di identificare in modo coerente quando si è finito di indossare un capo di abbigliamento, mancando questi ultimi segnali in 10 casi su 22 per le camicie e 5 su 22 per i pantaloni.

Sulla base di questi risultati, i ricercatori hanno visto l'opportunità di migliorare l'affidabilità del prototipo, tra cui l'aumento delle dimensioni dei codici a barre, la riduzione al minimo degli indumenti per impedire il blocco dei codici a barre e il posizionamento ottimale dei partecipanti rispetto al prototipo DRESS.

"Con i miglioramenti identificati da questo studio, il prototipo DRESS ha il potenziale di supportare il vestirsi in modo automatico per aiutare le persone con demenza a mantenere indipendenza e privacy, alleviando il carico sui caregiver", ha detto Burleson.