Fall og skader blant eldre utgjør i dag store kostnader for samfunnet.

Problemet med fallulykker er at det ofte tar lang tid før hjelpen kommer. Nå forsøker man å finne måter å forbedre situasjonen ved hjelp av teknologi.

Sintef IKT har derfor, i samarbeid med NTNU, foreslått at man kan bruke teknologi for sosiale medier til varsling i slike situasjoner i stedet for at alarmen bare går til en offisiell hjelpestasjon.

– Man kunne tro at Facebook bare er for moro og fritid, for å dele bilder og snakke om musikk, men dette er bare en tidlig bruk av mediet, sier Sintef-forsker Babak Farshchian.

– Ved å koble varslingen til sosiale medier, vil hjelpen utvides til en form for dugnadsarbeid der ikke bare kommune, men barn eller nærmeste nabo deltar. En person som har falt, har ofte både smerter og kan være i sjokktilstand.

– Om varslingen går til flere, kan hjelpen kommer fortere. Det er viktig både for den det gjelder og for familien, sier han.

Liste over hvem som alarmeres

Forskerne har gitt en gruppe NTNU-studenter i oppdrag å utforme et brukergrensesnitt til sosiale medier. Oppgaven har vært utfordrende – både teknisk og organisatorisk med systemdesign, arkitektur og krav.

Man måtte finne en løsning der falldata ble lagret et annet sted siden dette går på personvern.

– Vi har derfor laget vår egen lille Facebook, forteller Farshchian.

Om plattformen godkjennes, kan for eksempel kommunene selv sette opp hvilke personer som skal alarmeres. Med i prosjektet er også firmaer som leverer sensorteknologi.

Siden kommunene selv har alt av alarmsystemer som må kobles sammen, byr dette på utfordringer.

– Vårt mål er ikke å selge plattformen, vår rolle er å vise at vi kan forbedre eksisterende alarmtjenester, og at det kan spares penger. Tjenesten skal utprøves til våren i Trondheim, opplyser Babak Farshchian.

Falldatabase

Forskningen er en del av EU-prosjektet «Fareseeing». Det handler om å oppdage og forebygge fall hos eldre, og hvordan man kan spare kostnader på området.

• Se også: Smartteknologi mot fall

– Prosjektet har utarbeidet verdens største database med bevegelsesdata hentet fra eldre – like før og like etter de faller, forteller Farshchian.

– Dette er muliggjort av sensorer som er plassert i et belte rundt hoften på personen, og som registrerer om du virker svimmel eller svak i beina.

Ut fra dataene som er samlet, kan man lære å forutsi neste fall med mer nøyaktighet og varsle personen om å sette eller legge seg.