Mintt heeft een innovatief valdetectiesysteem voor ouderen ontwikkeld. Het doel van onze kunstmatige intelligentie is om zorgverleners en zorgbehoevenden van dienst te zijn. We willen een veiligere omgeving creëren voor patiënten in ziekenhuizen en voor bewoners in verpleeghuizen en zo de werkdruk van het verplegend personeel verminderen.

We installeren 3D-sensoren in de kamers van mensen met een verhoogd valrisico. Dankzij bewegingsvolgalgoritmen zorgen onze sensoren voor een snelle en efficiënte detectie bij een val. De sensoren geven een goed beeld van het aantal valpartijen omdat elk incident automatisch wordt geregistreerd in het valregister.

Detectie is goed, maar voorkomen is beter. We hebben vastgesteld dat sommige ouderen bijzonder veel moeite hebben om in of uit bed te komen. We hebben hierop gereageerd door een "uit bed komen"-functie toe te voegen aan onze sensoren: ze detecteren wanneer de bewoner een risico neemt door te proberen alleen uit bed te komen. De oplossing geeft een nauwkeurig beeld van het aantal valpartijen en elk incident wordt automatisch geregistreerd in het valregister.

Wij geloven ook sterk in analyse. Vandaag gebeurt de analyse van valincidenten vaak aan de hand van getuigenissen en gesprekken met ouderen en personeel, en dit is iets wat moet worden voortgezet. Maar we merkten op dat er nog iets ontbrak, namelijk de mogelijkheid om valincidenten te analyseren.

Met Mintt is het mogelijk om beelden van de incidenten te zien met inachtneming van de privacy. Het is mogelijk om te zien wat een valincident heeft veroorzaakt en dus in veel gevallen hoe een soortgelijke val in de toekomst kan worden voorkomen. Bovendien kan men duidelijk zien hoe iemand valt, of het hoofd werd gestoten, hoe de impact werd opgevangen, enz. en dit vergemakkelijkt de medische en paramedische follow-up.

Dankzij de feedback van onze gebruikers hebben we enkele interessante statistieken van zorginstellingen verkregen. In een verpleeghuis met 80 bedden komen jaarlijks gemiddeld ongeveer 400 valincidenten voor. We weten dit omdat deze incidenten automatisch worden geregistreerd in het valregister. Als we deze gegevens vergelijken met de gegevens van vóór het gebruik van een automatisch ingevuld valregister, zien we dat 1/3 tot 2/3 van de valincidenten niet werd geregistreerd of niet bekend was.

Een discrepantie maar niet onrealistisch. In veel gevallen staat de persoon die gevallen is op en wordt de val niet opgemerkt, maar soms valt de persoon die gevallen is zelfs meerdere keren voordat er wordt ingegrepen.

De gevolgen van vallen mogen niet worden onderschat: revalidatie, langer verblijf in het ziekenhuis, extra werklast Er zijn niet alleen ernstige psychische en psychologische gevolgen voor de persoon die is gevallen. De tijd die medisch en paramedisch personeel besteedt aan de behandeling van valpartijen in verpleeghuizen kost een instelling met 80 bedden ongeveer 150.000 euro per jaar. Dit omvat de kosten van verzorging, revalidatie, psychologische ondersteuning, administratie, etc.