Arbeidsongevallen zijn vaak te wijten aan menselijk gedrag, hoe mensen met elkaar omgaan en hoe ze met risico’s en richtlijnen omgaan. Bewust bezig zijn met veiligheid is een noodzakelijke voorwaarde voor veiligheid op de werkvloer. Door middel van cursussen, trainingen en ‘risk assessment’ kan een beter begrip en draagvlak gecreëerd worden voor veiligheid op de werkvloer. Dit is vooral het terrein van de Arbowetgeving. Omgevingsbewustzijn is echter ook belangrijk voor veiligheid op de werkvloer. Een adequaat inzicht in de huidige situatie is belangrijk om de gevolgen van bepaalde handelingen te kunnen beoordelen en om nadelige en schadelijke gevolgen en daarmee ongelukken te voorkomen. De menselijke vaardigheden schieten echter vaak te kort in complexe situaties en onder tijdsdruk en werkdruk. Doel van dit onderzoek is om na te gaan hoe technologie – en vooral Ambient Intelligence – kan bijdragen aan het verbeteren van de menselijke vaardigheden als het gaat om het beoordelen van een situatie en de gevolgen van handelingen. In dit onderzoek is gekeken hoe omgevingsbewustzijn tot stand komt, welke factoren daarbij een rol spelen en hoe dit proces in positieve en negatieve zin kan worden beïnvloed. Verder is gekeken naar de stand van zaken en de (technologische) ontwikkelingen op andere terreinen waar omgevingsbewustzijn een belangrijke rol speelt, zoals hulpverlening, defensie en luchtverkeersleiding. Die bevindingen zijn vervolgens geprojecteerd in de context van veiligheid op de werkvloer. De conclusie is dat Ambient Intelligence omgevingsbewustzijn kan verbeteren op alle niveaus. Ambient Intelligence verhoogt de perceptie, verbetert het inzicht en stelt in staat om de gevolgen van handelingen beter te kunnen inschatten. Omdat veiligheid op de werkvloer een uitgebreid gebied is en omdat ongelukken zeer divers van aard zijn, van incidenteel tot structureel, is de aanbeveling om aan de hand van een aantal geselecteerde ‘use-cases’ in de volgende fase meer focus en verdieping aan te brengen.
MULTIFILE
Software platform developed for the Hipper project. It supports remotely monitoring geriatric patients during (hip) rehabilitation. Activity data and location data are collected and securely communicated to a secure centralised server where the data are processed and made available on a secured website. Patients and therapists can then together determine the rehabilitation process and determine appropriate actions.--Dutch:Het Hipper-platform is bedoeld ter ondersteuning van therapeuten betrokken bij de revalidatie van ouderen na een heupoperatie. Het platform bestaat uit een nieuw behandelprotocol ondersteund door een technisch systeem waarmee activiteiten van ouderen in de woonomgeving kunnen worden gemeten. Deze informatie wordt gevisualiseerd en als feedback aan de therapeut gegeven. De therapeut kan hierdoor gerichter de behandeling uitvoeren. Het Hipper-platform biedt naast het behandelprotocol en sensortechnologie scholing en een helpdesk functie.
MULTIFILE
n 2022 bewoog slechts 44 procent van de Nederlanders voldoende en in 2019 bewoog nog 49 procent voldoende en dat is een serieus probleem (Bron: RIVM). Daarnaast wordt gamen te erg geassocieerd met lui op een stoel zitten, dit willen we veranderen door meer beweging te creëren in het gamen. Daarom hebben we een prototype ontwikkeld waarbij augmented reality (AR) is geïntegreerd in de sport kickboks. Doordat twee mensen tegenover elkaar staan met een AR-bril op zien ze elkaar door de bril met een virtuele display ertussen. Hierdoor is het mogelijk om tegen elkaar te sparren zonder dat er fysiek contact bij komt kijken. De kickboksers zien bij elke stoot die ze uitdelen een virtueel effect, waardoor het de ervaring geeft alsof ze de persoon die tegenover hen staat echt raken. Deze technologie opent nieuwe deuren voor zowel beginners als gevorderde kickboksers. Voor beginners biedt het een veilige en laagdrempelige omgeving om de basisprincipes van de sport te leren, zonder de angst voor fysieke confrontatie. Voor gevorderden biedt het een geavanceerde manier om hun techniek te verfijnen, aangezien de ingebouwde bewegingssensoren feedback geven over de precisie en kracht van hun slagen. De potentie van dit prototype om de drempel voor sportdeelname te verlagen en tegelijkertijd de kwaliteit van de training te verbeteren, is enorm. Met deze innovatie hopen we niet alleen individuen aan te moedigen om actiever te worden, maar ook een verschuiving teweeg te brengen in hoe we denken over beweging, technologie en de toekomst van sport.
Het project “Detectie van repeterende bewegingen bij stress” onderzoekt hoe met behulp van standaard bewegingssensoren repeterende bewegingen, die vaak samengaan met stress en andere mentale condities van mensen, gedetecteerd kunnen worden. Dit type sensoren is goedkoop, gebruikt zeer weinig energie en biedt in potentie een goed alternatief voor veel duurdere en complexere bestaande wearables. De innovatie zit in het onderzoek om uit de gemeten signalen parameters te halen die vervolgens door een beslissingsalgoritme tot klinisch relevante indicatoren omgezet kunnen worden. Het weergeven van de indicatoren als betekenisvolle interactie is tevens onderdeel van de bijdrage.
In Nederland leven 300.000 mensen met de gevolgen van een beroerte. De voornaamste problemen na een beroerte worden veroorzaakt door het niet meer goed kunnen lopen en staan. Opnieuw leren lopen is dan ook een van de primaire doelstellingen gedurende het revalidatietraject. Na ontslag ondervindt 60% nog steeds rest verschijnselen. Daarnaast hebben mensen na een beroerte een hoge kans op terugval. Zo hebben ze een hoge kans op een recidief beroerte maar ook valincidenten hebben consequenties voor achteruitgang. Ongeveer 150.000 mensen in de chronische fase na beroerte valt minstens twee keer per jaar. Een val kan de oorzaak zijn van botbreuken, chronische invaliditeit en zelfs van sterfte. Het doel van dit project is het ontwikkelen en implementeren van een objectief meetsysteem binnen het klinisch revalidatietraject na een beroerte. Dit meetsysteem is gebaseerd op een bewegingssensor en is in staat de kwaliteit van lopen en balans betrouwbaar te meten. Door eenduidig, gestructureerd en objectief te meten verzamelen we normdata. Met deze normdata kunnen we aan het einde van dit project; de progressie monitoren, een prognose stellen, subgroepen maken en het risico op vallen voorspellen tijdens de revalidatie. Hiermee willen revalidatie na beroerte verder personaliseren en dus verbeteren. Dit project bestaat uit zes werkpakketten. Werkpakket 1 begint met de ontwikkeling van valide en betrouwbare meetopstelling welke goed haalbaar is in de revalidatie instellingen. In werkpakketten 2 tm 5 wordt normdata verzameld conform het meetprotocol van werkpakket 1. Werkpakket 2 en 4 richten zich op de ontwikkeling van het systeem en klinische waardevolle informatie zoals progressie, prognose en valrisico. Werkpakket 3 en 5 richten zich op het vergelijken en toevoegen van het systeem ten opzichte van de huidige meetinstrumenten. Werkpakket 6 helpt bij het omzetten van ruwe sensor data tot daadwerkelijke bruikbare informatie over kwaliteit van lopen en balans en gepersonaliseerde predictiemodellen.
