Robotica e intelligenza artificiale al servizio degli anziani

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Intervista a Teseo, tra le finaliste dello StartUp Bootcamp 2020 – MIT4LS SUB2020.

Ci può fare una breve presentazione della vostra start-up e illustrare le motivazioni che vi hanno portato a costituirla?  

Teseo è nata come spin-off del Dipartimento di Informatica, Bioingegneria, Robotica e Ingegneria dei Sistemi dell’Università degli Studi di Genova in seguito a un’attività pluriennale di ricerca nell’ambito dell’Ambient Assisted Living applicato alla cura dell’anziano da parte del prof. Fulvio Mastrogiovanni e del suo team. L’obiettivo è quello di mettere la robotica e l’AI al servizio degli anziani come alleati nella prevenzione e nell’invecchiamento attivo: l’aspettativa di vita della popolazione mondiale è aumentata e continuerà ad aumentare nei prossimi anni, per cui lo scenario che ci attende è quello di una popolazione over 65 mediamente in salute e semi-autonoma, il cui stile di vita richiede un delicato equilibrio tra cure e garanzie di sicurezza e indipendenza. Con il suo design che mette al centro la persona e i suoi bisogni, Kibi vuole essere un punto di riferimento nel garantire indipendenza e benessere all’assistito, attraverso un coaching non intrusivo e un monitoraggio attento alle sue esigenze e personalizzato sulle sue abitudini; oltre a facilitare così il lavoro dei caregiver, l’idea di sicurezza e assistenza da remoto può ampliare i propri confini, cercando di raggiungere un equilibrio efficace tra cura e indipendenza.

 

Come funziona il vostro sistema di monitoraggio della salute nella persona anziana e come, in caso di situazioni anomale, avvisa direttamente i famigliari o le strutture sanitarie?

Kibi, attraverso la funzione combinata di uno smartwatch e di alcuni sensori ambientali distribuiti in uno spazio chiuso, è in grado di raccogliere i dati relativi alla posizione e agli spostamenti della persona; inoltre, grazie a una serie di tecniche di Machine Learning e Intelligenza Artificiale in cloud, riesce a riconoscere e a imparare le abitudini del suo utente, rendendo facilmente individuabili eventuali trend negativi.

Ciò avviene in termini di ADL, Activities of Daily Living, definizioni standard di attività quotidiane impiegate dai geriatri per determinare il livello d’indipendenza di una persona.

L’interfaccia user-friendly da noi impiegata, attraverso l’utilizzo di grafici intuitivi e di facile lettura, permette uno scambio di informazioni rilevanti efficace e tempestivo. Ad esempio, gli anziani tendenzialmente bevono meno, dal momento che lo stimolo della sete durante l’invecchiamento diminuisce: il nostro dispositivo è in grado di accorgersi quando la persona sta bevendo meno del solito, riportando il trend su un grafico in cui sono raffigurate le variazioni nel tempo, per rendere accessibili ai caregiver i dati significativi.

Inoltre, nel caso in cui venisse rilevata dal sistema una caduta, Kibi è in grado di inviare una notifica immediata di allarme al caregiver su tutti i suoi device – smartphone, tablet o computer.

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