{"id":13828,"date":"2025-05-22T10:32:40","date_gmt":"2025-05-22T08:32:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/il-futuro-della-prevenzione-delle-cadute-perche-cadere-non-e-unopzione-2\/"},"modified":"2025-05-22T10:32:40","modified_gmt":"2025-05-22T08:32:40","slug":"il-futuro-della-prevenzione-delle-cadute-perche-cadere-non-e-unopzione-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/il-futuro-della-prevenzione-delle-cadute-perche-cadere-non-e-unopzione-2\/","title":{"rendered":"IL FUTURO DELLA PREVENZIONE DELLE CADUTE: PERCH\u00c9 CADERE NON \u00c8 UN\u2019OPZIONE"},"content":{"rendered":"
\n
\n

\"\"\"\"<\/p>\n

AFFILIAZIONE<\/span><\/strong><\/p>\n

universit\u00e0 di pisa<\/p>\n


\nAUTORE PRINCIPALE<\/span><\/strong><\/p>\n

Studente Lorilllo Federica<\/p>\n

VALUTA IL CHALLENGE
\n<\/span><\/strong><\/p>\n

Registrazione obbligatoria. Una valutazione consentita<\/em><\/div>\n
[ratingwidget]<\/div>\n<\/div>\n
\n

<\/a><\/p>\n

GRUPPO DI LAVORO<\/span><\/strong><\/p>\n

Ing. Bellucci Stefano<\/strong> estar
\nDr. Androini Roberto<\/strong> azienda toscana nord ovest
\nDr.ssa Morescalchi Chiara<\/strong> azienda toscana nord ovest<\/p><\/div>\n

AREA TEMATICA<\/span><\/strong><\/p>\n

Applicazioni di intelligenza artificiale in sanit\u00e0<\/div>\n

ABSTRACT<\/span><\/strong><\/p>\n

Le cadute dal letto di degenza in ospedale rappresentano un problema rilevante. Questi eventi possono comportare gravi conseguenze, sia per la salute dei pazienti quanto per l\u2019efficienza delle strutture sanitarie. Secondo i dati raccolti, le cadute avvengono principalmente in tre modalit\u00e0: il 31% dei pazienti cade dal letto con sponde, il 36% dalla posizione eretta e il 14% dal letto senza sponde. La letteratura ha evidenziato che una parte delle cadute avviene durante i tentativi di scendere dal letto o di scavalcare le sponde. Questi episodi sono pi\u00f9 frequenti tra gli anziani, specialmente le donne, e risultano associati a patologie neurologiche, farmaci sedativi e ridotta mobilit\u00e0.
\nPer contrastare questo fenomeno abbiamo progettato una soluzione in grado di monitorare la postura dei pazienti ad alto rischio e di prevedere il rischio di caduta attraverso un sistema avanzato di analisi.
\nUtilizzando un array di sensori di pressione, integrati in un materassino posizionato sotto il lenzuolo inferiore, vengono tracciate le sequenze di attivazione dei sensori come mappe di pressione 2D. Ricorrendo all\u2019Intelligenza Artificiale (IA) si analizzano le mappe di pressione per identificare pattern di movimento critici: l’algoritmo valuta il rischio caduta e pu\u00f2 attivare un allarme per il personale sanitario.
\nIl sistema pu\u00f2 allertare il personale proattivamente, tramite notifiche in tempo reale, analizzando le intenzioni del paziente e determinando se sta effettivamente cercando di lasciare il letto.
\nLa prevenzione delle cadute richiede un approccio multidimensionale che comprende la valutazione del rischio individuale, l’ottimizzazione delle condizioni ambientali e l’uso di tecnologie avanzate. Questi aspetti migliorano la sicurezza dei pazienti e supportano il personale sanitario, garantendo un’assistenza di qualit\u00e0.
\nSebbene i falsi positivi e la frequenza degli allarmi siano ancora delle sfide, i progressi nell’IA e nei sistemi di notifica stanno aumentando l’affidabilit\u00e0 e l’accettazione di questa soluzione fermo restando che \u00e8 fondamentale formare il personale e adottare strumenti che bilancino efficacia e usabilit\u00e0.<\/div>\n

 <\/p>\n