In Frankreich kommt es jedes Jahr zu mehr als 2 Millionen Stürzen bei älteren Menschen. Ein echtes Problem für die öffentliche Gesundheit, da 10 % der Opfer länger als eine Stunde am Boden bleiben. Eine mitunter fatale Wartezeit. Um Abhilfe zu schaffen, gründeten Thomas Saphir (Ingenieur und Unternehmer bei CentraleSupélec) und Piotr Antonik (Doktor der Physik und Lehrer-Forscher für künstliche Intelligenz bei CentraleSupélec) das Startup Zoe Care im Jahr 2022. Sie nutzten die CES in Las Vegas, um ihre Zoe Fall-Lösung vorzustellen, die darauf ausgelegt ist, Stürze bei Senioren zu erkennen und dabei die Privatsphäre vollständig zu respektieren. Tatsächlich ist keine Kamera oder ein Gegenstand bei Ihnen erforderlich: Die KI von Zoe Fall analysiert die Verzerrung von Radiowellen, um die Bewegungen der anwesenden Personen genau zu identifizieren. Im Falle eines Sturzes wird automatisch eine Warnung an die mobile Anwendung einer Pflegekraft gesendet, um so schnell wie möglich zu reagieren.
Zoe Fall: eine nicht-intrusive und unsichtbare Lösung zur Sturzerkennung …
Zoe Fall ist so einfach zu installieren wie eine Steckdose und einfach zu verwenden wie eine mobile Anwendung und überwindet die Hindernisse für die „Fernüberwachung“ älterer Menschen. Insbesondere verzichtet es auf Lösungen, die auf Kameras oder Mikrofonen basieren, die sehr teuer sind und wenig Rücksicht auf die Privatsphäre nehmen. Auch keine Accessoires mehr, die man vergisst oder nicht ständig tragen möchte. Zoe Fall erkennt Stürze, indem es Wi-Fi-Signale mithilfe eines an eine Steckdose angeschlossenen Sensors sammelt und analysiert, bevor es Warnungen an eine mobile Anwendung sendet. Bei einer Abdeckung von bis zu 70 m² reicht ein einziger Sensor aus, um mehrere Räume oder sogar eine ganze Etage abzusichern. Dieser unsichtbare und allgegenwärtige Assistent, der bereits erfolgreich in mehreren EHPADs eingesetzt wird (Erkennungsrate nahezu 100 %), revolutioniert die Überwachung von Senioren zu Hause und in spezialisierten Einrichtungen.
Die Förderung der häuslichen Pflege älterer Menschen liegt uns seit der Gründung von Zoe Care besonders am Herzen. Wir sind daher stolz, die Einführung von Zoe Fall bekannt zu geben, einer innovativen Sturzerkennungslösung, die auf Wi-Fi-Wellen basiert, nicht aufdringlich ist und die Privatsphäre respektiert. Wir sind davon überzeugt, dass unsere Technologie das Leben von Millionen Senioren verändern kann, indem sie ihnen die Sicherheit gibt, die sie täglich brauchen.
Thomas Saphir, Mitbegründer und CEO von Zoe Care
…Dank einer lebensfreundlichen KI, die WLAN-Wellen in einen Bewegungsmelder verwandelt
Zoe Care entstand aus der akademischen Forschung zur KI-basierten Bewegungserkennung. Piotr Antonik, Forscher für künstliche Intelligenz bei CentraleSupélec und Mitbegründer von Zoe Care, forschte damals an der Erkennung von Bewegungen anhand von WLAN-Signalen. Diese elektromagnetischen Wellen werden tatsächlich durch die Anwesenheit physischer Objekte sowie durch die Bewegungen der anwesenden Personen gestört. Daher gelang es ihm, einen Algorithmus für maschinelles Lernen zu entwickeln, der in der Lage ist, Bewegungen in Echtzeit zu erkennen, indem er die Störungen analysiert, denen diese Wellen ausgesetzt sind.
Im Gegensatz zu Deep-Learning-Algorithmen, die eine große Rechenkapazität und daher eine Verarbeitung in der Cloud erfordern, ist der von Zoe Care entwickelte Algorithmus direkt in den Wi-Fi-Empfänger eingebettet, um die Privatsphäre vollständig zu wahren. Zoe Fall erreicht eine vergleichbare oder sogar bessere Leistung als gehostete Technologien und ist daher die ideale Lösung für alle, die sich um unsere älteren Menschen kümmern, ohne Kompromisse bei der Effizienz und dem Respekt für ihre Privatsphäre eingehen zu wollen.
Die Unterstützung von SATT Paris-Saclay ließ das Projekt dann reifen und führte zum Technologiepatent.
Unsere ursprüngliche Prämisse war folgende: Kümmern Sie sich um unsere Ältesten, ohne Kompromisse bei der Achtung ihrer Privatsphäre oder der Wirksamkeit unserer Lösung einzugehen. Wir nutzen daher bahnbrechende Technologien, die auf integrierter KI basieren, um Störungen in WLAN-Wellen zu analysieren und letztendlich Ausfälle zu erkennen. Unser System interessiert sich nicht für den Inhalt des WLAN-Signals, sondern nur für die Form der Welle. Darüber hinaus werden keine Informationen an die Cloud übermittelt. Letztlich ist die einzige Information, die herauskommt, die Warnmeldung, die an Betreuer und/oder Angehörige gesendet wird. »
Piotr Antonik, Mitbegründer und CTO von Zoe Care
Wie funktioniert es?
Konkret werden die von einer festen Quelle wie einer Internetbox oder einem Router ausgesendeten WLAN-Wellen von der Zoe Care Box erfasst, einem WLAN-Empfänger, der an eine Steckdose angeschlossen wird. Die in diesem Sensor vorhandene KI analysiert dann lokal die Verformung der Wellen, um Bewegungen zu erkennen und jede Art von Stürzen zu identifizieren. Bei Bedarf wird dann eine Benachrichtigung an das Smartphone eines geliebten Menschen und/oder einer Pflegekraft gesendet.
Auf dem Weg zu einer 360°-Lösung, um ältere Menschen zu ermutigen, zu Hause zu bleiben
Zoe Care ist eine Deeptech-Lösung, die neue Möglichkeiten für die Unterstützung von Senioren eröffnet. Neben der Erkennung von Stürzen kann die Bewegungserkennungstechnologie durch eine eingehende Untersuchung der täglichen Aktivitäten zu Hause auch dazu dienen, den Verlust der Autonomie zu verhindern. Messung von Gehen, Atemnot usw. Zoe Care arbeitet außerdem an einem unsichtbaren und polypathologischen „Fernüberwachungstool“, mit dem Krankheitssymptome wie Herzinsuffizienz oder Schlafapnoe erkannt und eine Vordiagnose gestellt werden können.
Diese patentierte Technologie wird letztendlich in der Lage sein, andere mit Autonomieverlust verbundene Störungen wie Unterernährung, Wandern, Schlaf oder Verhaltensprobleme zu erkennen. Eine Revolution in der Krankheitsprävention und häuslichen Pflege, die das Leben von Millionen Senioren verändern wird!
Das Endziel von Zoe Care ist daher klar: gefährdeten Menschen zu ermöglichen, so lange wie möglich in völliger Sicherheit zu Hause zu bleiben.
