En s’appuyant sur des données de santé et de vie quotidienne, et grâce à l’IA, PREVICHUTE cherche à évaluer et prévenir le risque de chute chez les séniors.
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Créé le 11/04/25
Chaque année, plus de 2 millions de chutes surviennent chez les personnes âgées, entraînant 10 000 décès. Ces accidents représentent la première cause de mortalité accidentelle chez les séniors ! PREVICHUTE vise donc à anticiper ces risques grâce à un algorithme innovant, permettant une prévention plus efficace et personnalisée.
Prévichute - aux services des séniors
L’objectif de PREVICHUTE est d’améliorer le score de prédiction du risque de chute. En effet, les travaux de recherche du laboratoire MAVIE de Calyxis ont montré que passé 40 ans, le risque de chute augmentait considérablement. L’analyse du risque de chute sur le plan clinique étant aujourd’hui bien établi pour les plus de 65 ans, PREVICHUTE s’est donné pour objectif d’établir un score prévisionnel du risque de chute à tout âge. A cette fin, le consortium travaillant sur PREVICHUTE prévoit de collecter et croiser des données sur les habitudes de vie, des données de santé et des résultats de tests cliniques fonctionnels.
Acteurs du projet
Où trouver les données ? Trois établissements ont accepté de suivre le projet. Une étude clinique est mise en place pour encadrer la collecte de ces données. Trois membres du consortium du projet PREVICHUTE – Clinique Marienia (Cambo-les-Bains), Sources thermales Sourcéo (Saint Paul-les-Dax) et cinq résidences seniors et autonomie du groupe AESIO Santé – organiseront le recueil de ses données auprès de participants volontaires.
La collecte et l'analyse des données
Les informations sont collectées via un questionnaire sur les habitudes de vies, un questionnaire de santé ainsi que via des tests cliniques fonctionnels. Certains de ces tests sont réalisés sur un tapis composé de 1296 senseurs enregistrant la position des pieds et combiné à un capteur de mouvement porté sur le buste. Les données sont ensuite analysées par le logiciel Equimetrix (développé par Tecnalia) qui quantifie la façon dont les personnes se tiennent et maintiennent leur équilibre.
Méthodologie d’analyse des données : Grâce aux outils de l’intelligence artificielle et aux données préexistantes, les chercheurs de l’école des Mines de Saint-Etienne développent des algorithmes qui permettent l’évaluation des scores de risque de chute. Ces scores seront ensuite confirmés par un questionnaire de suivi à 6 mois.
Informations pratiques
Retrouvez l’ensemble des informations pratiques concernant le projet sur le site internet de PREVICHUTE.
Pour retrouver la vidéo complète du projet, rendez-vous ici !
Partenaires du projet : Un consortium d’acteurs s’est constitué autour du projet PREVICHUTE afin d’élaborer un outil partagé permettant d’agréger des données pour identifier de manière précoce les risques de chutes dans une perspective de prise en charge plus ciblée. La liste des partenaires du projet est disponible en cliquant ici !
