Als Teil des Projekts SERENE_IoT wird ein integriertes und verlässliches Fallerkennungs- und Vorbeugungs-Systems entwickelt, das vom Endanwender einfach zu tragen und zu nutzen ist. Das System soll sowohl für den individuell häuslichen als auch für den klinischen Bereich konzipiert werden. Die Vorbeugung von Stürzen wird dabei durch eine Langzeitüberwachung des Laufens einer Person erreicht, wobei bestimmte Bewegungsparameter (z.B. Geschwindigkeit und Symmetrie des Gehens) systematisch analysiert werden. Hieraus wird ein personalisierter Fall-Risko-Index (FRI) gebildet, der es erlaubt, die Sicherheit des Gehens – und somit das Sturzrisiko – eines Nutzers oder Patienten einzuschätzen. Durch die Früherkennung eines Sturzrisikos dient das System als Alarmgeber und Entscheidungs-hilfe für Ärzte, Pflegepersonen und Verwandte, welche daraufhin geeignete Untersuchungen und ggf. weitere Maßnahmen einleiten können. Entwicklung einer Plattform zur Falldetektion und Fallprävention. - Herstellung eines "Fall Risk"-Überwachungssystems - Erforschung, gewichtete Kombination und Implementierung von relevanten Gang-Parametern (Beispiele: Geschwindigkeit eines Doppelschritts; bestimmte Unregelmäßigkeiten beim Lau-fen, etc.), die auf erhöhtes Fallrisiko schließen lassen - Erforschung und Implementierung eines Echtzeit Fall-Alarm Systems inklusive Fall-Erkennungs-Algorithmen - Erforschung und Erstellung eines "Fall Risk Index", der das aktuelle Fall-Risiko einer Person bewertet und so einen Hinweis auf weitere ggf. nötige klinische Untersuchungen und Interven-tionen gibt. - Kombination des "Fall Risk"-Überwachungssystem mit den Komponenten des SERENE_IoT zu einer integrierten Lösung