FR 3126867 A1 20230317 FR 2109756 A 20210916 Dispositif de prédiction et d’évaluation de risque de chute. Prédiction et évaluation de risque de chute Ce document est la demande provisoire du brevet d’un système automatique de calcul du score de risque de chute d’une personne. Ce score permettra d’adapter les seuils de détection de la chute pour de meilleures performances. De plus, ce score est revu en continu pour signaler une dégradation importante de la stabilité de la personne et ainsi prédire un risque de chute dans les heures suivantes. Définition du système Les systèmes intelligents connectés se multiplient et couvrent de plus en plus les différents aspects de notre vie. Ces systèmes peuvent être des modules indépendants ou des applications sur des supports intelligents (téléphones ou montres connectées). Dans ce Brevet on présente une méthode pour rendre plus intelligent un système de détection de chute : sa sensibilité et sa politique d’alerte évolue et s’adapte automatiquement à la personne (par analyse et apprentissage), et la possibilité de prédire une chute avant qu’elle n’ait effectivement lieu est intégrée. Pour se faire, en parallèle de l’analyse effectuée pour détecter la chute, ce système effectue une analyse plus approfondie pour ajuster la méthode de détection de la chute et introduire la notion de prédiction de chute. Pour assurer ces fonctions le système contient les modules suivants : Module radio avec deux liaisons : ascendante et descendante Un module audio pour recevoir des commandes vocales et envoyer des alertes vocales locales Un écran tactile, un buzzer, un vibreur Un module accéléromètre pour mesurer l’activité accélérométrique Un module magnétomètre pour mesurer les champs magnétiques Un gyroscope pour mesurer les accélérations angulaires Un capteur de pression pour mesurer la pression et la variation d’altitude Un tensiomètre pour mesurer la tension artérielle Un cardio-tachymètre pour mesurer le rythme cardiaque Sur le marché on trouve des systèmes détecteurs de chutes, podomètres, analyse d’activité ... Ces systèmes fonctionnent selon une configuration pour détecter les chutes, pour compter les pas, pour identifier une activité ... L’innovation apportée est de se baser sur l’analyse d’activités pour améliorer la détection, ajuster la méthode utilisée pour alerter la chute et pour signaler une augmentation importante du risque de chute qui va très probablement se traduire par une chute dans peu de temps. L’innovation proposée par notre méthode se focalise sur quatre aspects : La séparation entre les vraies chutes et les phénomènes semblables Le calcul d’un score de risque de chute pour adapter au mieux la détection de chutes La signalisation d’une variation brusque du score de risque de chute pour prédire une chute risquant d’arriver dans peu de temps (et l’éviter si possible) La prise en compte de retours de l’utilisateur (confirmation ou infirmation des détections de chute, résultats de consultations médicales suite à une alerte de prédiction de chute) afin d’améliorer le système en continu (Reinforcement Learning). Module radio La liaison radio sert à relier le dispositif à des unités de traitement et de stockage (via un concentrateur si nécessaire), pour effectuer sa configuration par un superviseur, à remonter les messages d’alerte et/ou les résultats du dispositif vers le superviseur, à détecter la présence ou la disparition du dispositif, et à envoyer les caractéristiques (curseurs) calculées en local pour être traitées à distance dans les algorithmes d’intelligence artificielle d’analyse approfondie. Module audio Le module audio comprend un microphone pour recevoir une commande et un haut-parleur pour faire un retour sur la reconnaissance de la commande ou non. Cette analyse est activée par une commande clé. Il permettra en outre une alerte (notification) localement, demandant ou non une intervention de l’utilisateur. Ecran tactile, buzzer, vibreur L’écran sert à afficher des messages, permet d’appuyer sur des boutons de confirmation, d’annulation, de demande d’aide, et pour afficher des notifications visuelles. Des notifications sonores ou mécaniques seront aussi possibles grâce à l’utilisation d’un buzzer et d’un vibreur. Module accéléromètre Le module contient 3 accéléromètres suivant un trièdre direct (x, y, z). Ainsi à chaque instant t ak d’échantillonnage, on aura, selon la sensibilité de l’accéléromètre, en norme projetée sur chacun des trois axes, le triplet Avec le module Module magnétomètre Le module contient 3 magnétomètres suivant un trièdre direct (x, y, z). Ainsi à chaque instant t mk d’échantillonnage, on aura, selon la sensibilité du magnétomètre, en norme projetée sur chacun des trois axes, le triplet : Avec le module : Module gyroscope Le module contient 3 gyroscopes suivant un trièdre direct (x, y, z). Ainsi à chaque instant t gk d’échantillonnage, on aura, selon la sensibilité du gyroscope, en norme projetée sur chacun des trois axes, le triplet Avec le module Capteur de pression Le capteur de pression remonte la pression et la température, ce qui permet d’avoir une approximation de l’altitude. Tensiomètre/tachymètre cardiaque Le tensiomètre permet de mesurer la tension artérielle des sujets porteurs du système. Le tachymètre cardiaque quant à lui permet de mesurer leur rythme cardiaque. Estimation du risque de chute Le risque de chute dépend de plusieurs facteurs : Facteurs environnementaux Lumière faible Hauteur du lit ou de la chaise Surfaces Type de chaussures Facteurs physiologiques L’âge Le sexe Une variation de la marche (modification de la posture et freeze of gait FOG) : stabilité, symétrie, fluidité Un changement dans le cycle de sommeil L’association de médicaments La déficience visuelle (cataracte, glaucome) La pression sanguine La prise de médicaments psychotropes (somnifères, antidépresseurs) La fréquence cardiaque Une perte de stabilité/équilibre Des maladies cardiovasculaires Une hypertension orthostatique Une anomalie dans le rythme cardiaque (syndrome vasovagal, bradycardie, tachycardie) La sédentarité La consommation d’alcool Facteurs psychologiques Expériences passées de chutes Appréhension/peur de tomber Description du système Le système fonctionne à 4 volets : Configuration du système par l’utilisateur en définissant son profil en renseignant : son âge, son sexe, sa taille, son poids, l’historique de chutes antérieures, ses maladies, ses traitements. Calcul de score de risque de chute de départ et configuration du système de détection de chute en fonction de ce score. Calcul d’un score de risque de chute hebdomadaire en introduisant les curseurs de : vitesse de marche, stabilité, symétrie, fluidité de marche, cycle de sommeil, tension artérielle, fréquence cardiaque, équilibre, activité quotidienne … En fonction de ce nouveau score un réajustement de la configuration de la détection de chute sera effectué. Détection d’une variation d’un score de risque de chute journalier se basant sur : la vitesse de marche, la stabilité, la symétrie, la fluidité de marche, le cycle de sommeil, la tension artérielle, la fréquence cardiaque, l’équilibre, l’activité quotidienne … Si une variation importante est détectée un signalement aura lieu pour éviter la chute qui risque d’avoir lieu. Curseurs moteurs Les facteurs influençant le risque de chutes sont répartis sur des facteurs environnementaux, physiologiques et psychologiques. La plupart de ces facteurs demandent une consultation clinique, visite du lieu de vie (qui peut ne pas être unique), ou des tests trop spécifiques. L’invention se focalise sur les curseurs moteurs qui se basent sur l’activité de la personne pour avoir une représentation des facteurs physiologiques. Signal Magnitude Area La « SMA » représente l’activité moyenne de la personne, l’observation sur les intervalles de temps « T » reflète la dynamique de la personne (sédentarité), et sa moyenne d’activité physique dans la journée. Elle est étudiée sur les accélérations, le champ magnétique et les accélérations angulaires. Modules Les modules instantanés permettent d’analyser le type d’activité, le sommeil, le réveil … HJORTH Activity La « HJORTH Activity » représente l’énergie de la personne, l’observation sur les intervalles de temps « T » reflète la vitesse de marche de la personne. Elle est étudiée sur les accélérations, le champ magnétique et les accélérations angulaires. HJORTH Mobility La « HJORTH Mobility » représente l’harmonie dans les activités de la personne, l’observation sur les intervalles de temps « T » reflète la stabilité et la symétrie dans la marche de la personne. Elle est étudiée sur les accélérations, le champ magnétique et les accélérations angulaires. HJORTH Complexity La « HJORTH Complexity » représente les irrégularités dans le domaine fréquentiel durant les activités de la personne, l’observation sur les intervalles de temps « T » reflète la stabilité et l’équilibre dans la marche de la personne. Elle est étudiée sur les accélérations, le champ magnétique et les accélérations angulaires. Fonctionnement du système Le système contient un algorithme classique de détection de chute qui se base sur la séquence des événements composant les chutes (prise par la pesanteur, choc vertical, perte de hauteur, vérifications post chute). Cet algorithme se base sur des comparaisons avec des seuils, un score de confiance de décision est donné et une politique d’alerte est sélectionnée. Une première Intelligence Artificielle embarquée dans le système permettra de calculer un score de risque de chute (Score_Profil) qui ajustera les seuils du premier algorithme et définira la politique d’alerte. En parallèle de la détection des chutes, le système identifie des périodes d’activités et de déplacement du porteur du système pour calculer les « cureurs moteurs » des intervalles de temps « T » et les renvoie aux unités de traitement et de stockage (serveur) Une deuxième intelligence artificielle, déportée (dans l’unité de traitement), permettra de combiner le « Score_Profil » avec les « cureurs moteurs » pour en déduire un « Score_Risque_Chute » qui sera revu d’une façon périodique assez longue (1semaine - 1 mois). Ce score vient également ajuster les seuils de l’algorithme de détection de chute et définira la politique d’alerte. Une troisième intelligence artificielle, déportée (dans l’unité de traitement), permettra de combiner le « Score_Risque_Chute » avec les « cureurs moteurs » pour signaler, s’il y a lieu, une variation brusque et importante du « Risque_Chute », ceci afin d’alerter de la forte probabilité d’une chute dans un délai court (1 à 5 heures). Cette alerte permettra de prévenir et d’éviter la chute avant qu’elle n’arrive. Un apprentissage en continu (périodicité de plusieurs jours) s’appuyant sur le retour de l’utilisateur (confirmation ou infirmation des détections de chute, résultats de consultations médicales suite à une alerte de prédiction de chute) afin d’améliorer le système (Reinforcement Learning). Cette vérification sert à comparer le score de risque de chute prédit avec le score réel, ainsi que la dégradation de l’état de santé signalée avec la confirmation clinique pour enrichir la base d’apprentissage avec les résultats des utilisateurs, et permettre d’adapter les modèles en continu. Influence des différents caractéristiques et curseurs Le tableau ci-dessous résume l’importance (le poids dans le calcul et sa pertinence dans la prise de décision) de chaque paramètre dans le calcul de « Score_Profil », « Score_Risque_Chute » et des variations de « Risque_Chute » : Score_Profil Score_Risque_Chute Variations Risque_Chute Age 90% 90% 0% Sexe 70% 70% 0% Nombre de médicaments quotidiens 75% 75% 0% Lunette 50% 50% 0% Antécédents chute 100% 100% 0% Poids 50% 50% 0% Taille 25% 25% 0% Changement d’habitudes sommeil 0% 25% 0% 0% 40% 30% 0% 20% 30% 0% 40% 30% 0% 60% 50% 0% 40% 45% 0% 55% 50% 0% 70% 70% 0% 55% 50% 0% 75% 60% 0% 40% 80% 0% 20% 55% 0% 30% 90% Objectifs de l’invention L’invention permet de : Détecter la chute et l’alerter pour éviter toute complication post chute Prédire la chute et l’alerter avant qu’elle n’ait lieu afin de l’éviter Procéder à une amélioration continue, autonome et automatique de l’algorithme de détection de chute pour une meilleure détection et pour un taux de fausse détection minimal. représente ces possibilités. Procédé de prédiction du risque de chute d’un sujet humain portant au moins un dispositif actimétrique (1), ledit dispositif (1) comprenant des moyens d'acquisition des mesures d’accélération instantanée suivant trois axes et des moyens de traitement desdites mesures d’accélération acquises. Le dispositif permet de : Détecter la chute et l’alerter pour éviter toute complication post chute Prédire la chute et l’alerter avant qu’elle n’ait lieu afin de l’éviter Procéder à une amélioration continue, autonome et automatique de l’algorithme de détection de chute pour une meilleure détection et pour un taux de fausse détection minimal. Le dispositif se focalise sur les curseurs moteurs qui se basent sur l’activité de la personne pour avoir une représentation des facteurs physiologiques Le dispositif se base sur des concepts d’intelligence artificielle pour la prise de décision et le signalement d’une alerte. Le dispositif renvoie les facteurs calculés à un serveur qui permettra un nouvel apprentissage du dispositif pour des meilleurs performances et pour une amélioration continue. La procédure de renforcement du dispositif par un nouvel apprentissage se fait de façon périodique ou sur demande.