التكنولوجيا المساعدة الذكية لفائدة الأشخاص المصابين بالخرف
ورقة علمية 
وصول مفتوح |
متاح بتاريخ:06 مايو, 2021 |
آخر تعديل:28 فبراير, 2022
هدفت التطورات والابتكارات التكنولوجية في العقد الماضي إلى إيجاد حلول لتخفيف العبء الملقى على كاهل مقدمي الرعاية للأشخاص المصابين بالخرف ومساعدتهم للعيش بشكل أكثر استقلالية وتحسين رفاههم العام. وتشمل التكنولوجيا المساعدة الذكية (IAT) للأشخاص الذين يعانون من مرض الزهايمر والخرف المرتبط به (ADRD) حلول تكنولوجية تتراوح بين الأجهزة اليدوية البسيطة وأنظمة تحديد المواقع (GPS) المعقدة للمراقبة وتتبع السلامة. وتوضح هذه الورقة التطورات الأخيرة في مجال التكنولوجيا والابتكار وفوائدها. يمكن تعريف التكنولوجيا المساعدة بشكل عام على أنها: “أي جهاز يساعد الشخص في الحفاظ على استقلاليته وسلامته وأمنه وكرامته أو يعمل على تحسينها” (Bonner & Idris, 2012). وقد أصبحت هذه التكنولوجيا الحديثة متاحة بشكل أكبر في الأسواق، وتشمل على نطاق واسع ما يلي:
الحلول التكنولوجية لإدارة الرعاية وأنشطة الحياة اليومية (ADL)
يمكن للأجهزة المساعدة أن تدعم المتقدمين في السن المصابين بالخرف في جدولة الأدوية التي يتناولونها والتواصل بسرعة مع أحبائهم وأكثر من ذلك بكثير. وقد تم تصميم ساعات خاصة لدعم مرضى الزهايمر والخرف المرتبط به (ADRD) في مواجهة الارتباك في التمييز بين النهار والليل وبالتالي تقليل أعراض القلق والخوف المصاحبة للحالة. ولطالما استخدم مرضى الخرف أجهزة التتبع القابلة للارتداء والتي ترتبط بنظام تنبيه يمكن أن يساعد مقدمي الرعاية في معرفة مكان أحبائهم وحمايتهم من خطر الضياع.
كما يمكن أن تكون لهذه التكنولوجيا استخدامات هامة في حالة الطوارئ للأفراد، حيث يمكن ضبط تكنولوجيا البيت الذكي مثل المساعد الافتراضي أليكسا من أمازون ومساعد جوجل لتلقي الأوامر والإجابة على أسئلة المستخدمين. ويمكن أن تشمل هذه الأوامر التحكم في الإضاءة ومقابس الكهرباء وأنظمة التدفئة والتبريد والكاميرات الأمنية. ويمكن أيضاً استخدام وسائل التكنولوجيا للاتصال بالأشخاص ومساعدتهم في إدارة حياتهم اليومية، وبالتالي منح مقدمي الرعاية لهم فترة من الراحة. وتشمل التكنولوجيا التي يتم استكشافها بنشاط الأنظمة الحية اللفظية والتلفزيون الرقمي وواجهات الهاتف الخلوي البسيطة التي تعطي الأفراد توجيهات لمساعدتهم على التعامل مع أنشطة الحياة اليومية. كما تم تصميم الأنظمة الحية القائمة على مراقبة الفيديو لتتبع الأشخاص المنخرطين في مهام محددة (على سبيل المثال، صنع الشاي) لمعرفة ما إذا كانوا عالقين في نقطة معينة ومن ثم إعطائهم توجيهاً شفهياً. (Dishman & Carillo, 2016)
الحلول التكنولوجية لتحسين الرفاهية الجسدية والنفسية الاجتماعية للمتقدمين في السن
كان البحث في هذا المجال نشطاً للغاية في العقدين الماضيين مما أدى إلى ظهور عدد من الأفكار المبتكرة التي تعالج التحديات اليومية التي يواجهها مرضى الزهايمر والخرف المرتبط به (ADRD) والقائمين على رعايتهم. في السنوات الأخيرة، تم استخدام التكنولوجيا المساعدة في الحياة اليومية كجزء من مجموعة من الخدمات بهدف تحسين نوعية حياة المتقدمين في السن (Enshaeifar, 2018). ويتم تحقيق ذلك من خلال نشر أجهزة استشعار مزودة بإنترنت الأشياء داخل منازل الأفراد من أجل التقاط وتحليل أنماط نشاطهم. ليتم بعد ذلك دمج أنماط النشاط هذه مع القياسات الفسيولوجية، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر معدل ضربات القلب وضغط الدم ووزن الجسم للكشف عن التغيرات المعرفية. فعلى سبيل المثال، يقوم الباحثون بتقييم الحالة الصحية للمرضى من خلال مراقبة نشاط مخطط كهرباء القلب (ECG) وقياس حجم البول باستخدام مستشعرات منزلية في مشروع “البيت التكنولوجي الصحي” (Tamura et al. 2007). وعلاوة على ذلك، تم إجراء دراسات في مركز الدراسات المتقدمة في الأنظمة التكيفية (CASAS) باستخدام مستشعرات الحركة والأبواب والمجسات الحركية لتحديد الروتين اليومي لقاطني البيت والتركيز على اكتشاف التغيرات في أنشطتهم اليومية ) Cook & Krishnan, 2014).
وقد سبق أن درس الباحثون كثافة وأنماط حركة المتقدمين في السن لاكتشاف وفهم التدهور الجسدي والمعرفي والإدراكي (Rantz et al. 2011; Chernbumroong et al., 2014; Demiris et al., 2008). يجب أن توفر حلول التكنولوجيا المساعدة دعما شاملاً ومتعدد المستويات لمستخدميها (Ienca وآخرون، 2017) لأن حالة مرضى الزهايمر والخرف المرتبط به تؤثر على الجوانب الجسدية والمعرفية والسلوكية، بالإضافة إلى التحديات العاطفية والاجتماعية مثل القلق والإثارة والتوتر. ولتحقيق هذه الغاية، يتم إدخال أو دمج التكنولوجيا التي توفر الدعم العاطفي والنفسي الاجتماعي بشكل متزايد في الأجهزة الموجودة مسبقاً. وتعمل هذه الحلول على التخفيف من آثار الشعور بالوحدة أو تعزيز التواصل الاجتماعي أو تحسين الحالة المزاجية أو تقليل التوتر إلى جانب تقديم أشكال المساعدة الأخرى.
ونظراً للطبيعة الغامرة لتطبيقات الواقع الافتراضي (VR)، فقد قامت بعض الدراسات بفحص استخدامها لتحسين الأنشطة البدنية (de Vries et.al, 2018) لتقليل الشعور بالوحدة (Veldmeijer et. Al,2020) ودعم التدريب المعرفي (Garcia- Betances وآخرون، 2015). وعلى سبيل المثال، استخدم دو فري في 2018 نظام الواقع الافتراضي لتعزيز التدريب المنتظم من خلال إشراك المتقدمين في السن في تجربة غامرة للتزلج.
الحلول التكنولوجية لتسهيل تقديم الرعاية الصحية والاجتماعية بطرق مبتكرة
يشكل تطوير الروبوتات الاجتماعية اليوم مجالاً واسعاً للبحث والابتكار. ومع ذلك، قد يعبر مرضى الزهايمر والخرف المرتبط به عن رفضهم للتعامل مع الروبوتات التي تبدو وكأنها إنسان حقيقي. لذلك فهم يفضلون بشكل عام قطع الروبوتات الصغيرة مع بعض سمات الحيوانات مثل الروبوتات التي تبدو وكأنها حيوانات أليفة. وقد أظهر روبوت التواصل عن بعد (Telepresence robotic)، وهو أحد حلول التكنولوجيا المساعدة على شكل روبوت يسمح للمتقدمين في السن بالتواصل مع عائلاتهم وأصدقائهم ومقدمي الرعاية وشبكة الدعم من خلال الاجتماع بهم عبر الاتصال المباشر، نتائج واعدة من حيث قبول التكنولوجيا حيث يمكنهم تسهيل عملية الاتصال وبالتالي تسهيل التواصل والتفاعل الاجتماعي (Góngora Alonso et al., 2019).
وتستخدم الروبوتات أيضاً كأداة علاجية لتعزيز الأنشطة البدنية حيث يمكن أن تزيد هذه الأنظمة المساعدة من سلامة واستقلالية المتقدمين في السن من مرضى الزهايمر والخرف المرتبط به، إلى جانب مساهمتها في منع الحوادث ومساعدتهم على أداء أنشطة الحياة اليومية وتسهيل إشراف مقدمي الرعاية عليهم وإطلاق الإنذار في حالات الطوارئ (لطفي وآخرون، 2012). وعلى الرغم من استخدام حلول الرعاية عن بعد منذ فترة طويلة قبل جائحة كوفيد – 19، فقد نمت أيضاً بشكل كبير لتصبح منفذ لاستشارات الرعاية والمراقبة عن بعد.
الاستنتاجات
هناك عدد من الطرق التي يمكن أن يساعد بها البحث والابتكار في مجال التكنولوجيا المساعدة في إحداث فرق في رفاهية المتقدمين في السن مما يسمح لهم بأن يعيشوا حياة صحية ومستقلة في بيئاتهم الخاصة، كما أن المراجعة السريعة للأدبيات تسلط الضوء على فوائدها وسلامتها وإمكاناتها الهائلة. وهذه ليست سوى البداية، ولكن التحدي الآن هو ضمان إمكانية النفاذ والقبول وإضفاء الطابع الفردي على هذه التكنولوجيا لتلبية احتياجات مرضى الزهايمر والخرف المرتبط به عبر لمواجهة هذا المرض المتدرج والمعقد.
المراجع
Enshaeifar, S., Zoha, A., Markides, A., Skillman, S., Acton, S.T., Elsaleh, T., Hassanpour, M., Ahrabian, A., Kenny, M., Klein, S. and Rostill, H., (2018). Health management and pattern analysis of daily living activities of people with dementia using in-home sensors and machine learning techniques. PloS one, 13(5), p.e0195605.
Chernbumroong S., Cang S., Atkins A., and Yu H. (2014) Elderly activities recognition and classification for applications in assisted living, Expert Systems with Applications, vol. 40, no. 5, pp. 1662–1674, 2013.
Cook D. J. and Krishnan N., Mining the home environment. Journal of Intelligent Information Systems, vol. 43, no. 3, pp. 503–519.
Dale, O. (2010) Usability and usefulness of GPS based localization technology used in dementia care. In Computers Helping People with Special Needs, Proceedings, Pt 1, Miesenberger K, Klaus J, Zagler W, Karshmer A, eds., pp.300-307.
Demiris, G., & Hensel, B. K. (2008). Technologies for an aging society: a systematic review of “smart home” applications. Yearbook of Medical Informatics, 17(01), 33–40.
de Vries, A. W., Faber, G., Jonkers, I., Van Dieen, J. H., & Verschueren, S. M. (2018). Virtual reality balance training for elderly: Similar skiing games elicit different challenges in balance training. Gait & Posture, 59, 111–116.
Diaz-Orueta, U. and Konstantinidis, E. 2020. Shaping technologies for older adults with and without dementia: Reflections on ethics and preferences. Health Informatics Journal 2020, Vol. 26(4) 3215–3230
Dishman, E. and Carillo, M. C. (2007). Perspective on everyday technologies for Alzheimer’s care: Research findings, directions, and challenges. Accessed 8 Feb 2021 at: https://www.alz.org/national/documents/etac_proceedings.pdf
Garcia-Betances, R. I., Jiménez-Mixco, V., Arredondo, M. T., & Cabrera-Umpiérrez, M. F. (2015). Using virtual reality for cognitive training of the elderly. American Journal of Alzheimer’s Disease & Other Dementias®, 30(1), 49–54.
Góngora A., Hamrioui, S., de la Torre Díez, I., Motta Cruz, E., López-Coronado, M., & Franco, M. (2019). Social robots for people with aging and dementia: A systematic review of literature. Telemedicine and E-Health, 25(7), 533–540.
Ienca, M., Fabricea, O., Elgera, B., Caond, M., Pappagalloe, A.S., Kressigf, R. W., Wangmo, T.
(2017) Intelligent Assistive Technology for Alzheimer’s Disease and Other Dementias: A Systematic Review. Available from:
Kieran, J., Egan, K. J. and Pot, A. M. (2016). Encouraging Innovation for Assistive Health Technologies in Dementia: Barriers, Enablers and Next Steps to Be Taken. JAMDA. 357-363. Available at:
https://www.jamda.com/action/showPdf?pii=S1525-8610%2816%2900048-7
Lotfi A, Langensiepen C, Mahmoud SM, Akhlaghinia MJ.(2012) Smart homes for the elderly dementia sufferers: Iden-tification and prediction of abnormal behaviour.J AmbientIntell Humaniz Comput3, 205-218
Veldmeijer, L., Wartena, B., Terlouw, G., & Veer, J. van’t. (2020). Reframing loneliness through the design of a virtual reality reminiscence artefact for older adults. Design for Health, 4(3), 407–426. https://doi.org/10.1080/24735132.2020.1848976