Dünya genelinde, hızla artan yaşlı nüfus, birçok sosyal zorluğu ve ekonomik yükü beraberinde getirmektedir. Altmış beş yaş ve üzeri bireylerde daha sık görülen düşme, bu popülasyonda mobiliteyi, genel sağlığı, yaralanma, ölüm ve sağlık kurumuna başvuru oranını önemli ölçüde etkilemektedir. Düşmelere katkıda bulunan önemli unsurlardan biri, birçok yaşlının yalnız yaşaması ve bu yaşlıları denetleme ve takip etme zorluğudur. Bu nedenle e-sağlık teknolojileri yalnız yaşayan yaşlılar için kritik önem arz etmektedir. Teknolojinin hızlı gelişimiyle ortaya çıkan, yapay zeka (YZ) ve nesnelerin interneti (loT) gibi sağlıkta ve birçok alanda kullanımı artan teknolojik sistemler, yaşlılarda sağlık durumlarının takibi, düşme algılama ve kurtarma sistemlerinde önemli bir sayfa açmıştır. Bu sistemler, acil servislere yaşlıları hızla ulaştırarak ya da düşmenin erken tespitini yapıp sağlık kurumu/hasta yakını/bakıcıya haber vererek düşmelerin önlenmesi ve etkisini azaltmak için önemli çözümler sunmaktadır. Böylece can kaybı, yaralanma ve düşme ile ilişkili sağlık harcamaları riskini azaltmaktadır. Yaşlıların daha kolay ve daha iyi yaşamalarına yardımcı olmak için, sensör, kızılötesi, donanım teknolojileri, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi YZ sistemlerini ve loT’yi kullanan son teknoloji çalışmaları, insan müdahalesi olmadan gerçek zamanlı ve uzun vadeli izlemede bu teknolojilerin yaşlı yetişkinlerde düşme önleme için en iyi çözümlerden biri olacağını göstermektedir.
The rapidly increasing older people population around the world brings with it many social difficulties and economic burdens. Falls, which are more common in individuals aged 65 and over, significantly affect mobility, general health, injury, death and admission to healthcare institutions in this population. A major contributing factor to falls is that many seniors live alone and it is difficult to supervise and monitor these seniors. Therefore, e-health technologies are of critical importance for elderly people living alone. Technological systems, such as artificial intelligence (AI) and the internet of things (loT), which emerged with the rapid development of technology and are increasingly used in health and many other areas, have opened an important page in monitoring the health status of the elderly, fall detection and rescue systems. These systems offer important solutions to prevent falls and reduce their impact by quickly transporting elderly people to emergency services or by detecting falls early and notifying the healthcare institution/patient’s relative/caregiver. Thus, it reduces the risk of death, injury and fall-related health expenses. To help the elderly live easier and better, cutting-edge studies using AI systems and the loT such as sensor, infrared, hardware technologies, machine learning and deep learning have shown that these technologies can be used to monitor falls in older adults in real-time and long-term without human intervention. It shows that it will be one of the best solutions for prevention.