Evaluation des risques de chutes en réalité virtuelle

Lien vers l'article sur le site de la Fondation MAIF

Ce projet innovant met en œuvre des technologies de réalité virtuelle, d’intelligence artificielle et de science des données en vue de quantifier et préciser les causes de la chute chez les personnes âgées.
Il fait l’objet d’une collaboration entre le CRAN, la Faculté des sciences du Sport, la Fondation MAIF, l’OHS Lorraine (Office d’Hygiène Sociale Lorraine) et TELECOM Nancy.

La chute : première cause de mortalité chez les plus de 65 ans d’après une étude de l’INSERM

Un constat : la population vieillit et les chutes constituent un problème majeur de santé publique. Chez les personnes âgées, les chutes peuvent avoir des conséquences très graves et entraîner des pertes d’autonomie de longue durée, voire définitives c’est pourquoi il est important de maintenir les personnes les plus fragiles en bonne santé. La multiplicité des facteurs de risque de chute rend cependant leur prévention délicate à réaliser.

L’objet de ce projet a donc été de réaliser un modèle de prédiction des risques de chute et de leurs causes en développant les algorithmes de traitement de données.

Réalité virtuelle et intelligence artificielle pour améliorer les diagnostics

Le projet a démarré en 2016 avec le développement d’un premier scénario permettant de modéliser un des tests de détection du risque de chute le plus connu, le test « TUG » (Timed Up & Go), test chronométré permettant de mesurer l’équilibre dynamique chez les personnes âgées en leur demandant d’effectuer un déplacement spécifique. Le risque de chute est déterminé en partie en fonction du temps mis pour réaliser l’exercice.