يمثل الذكاء الاصطناعي الفعال (Agentic AI) ثورة في مجال اتخاذ القرار، حيث يمتلك القدرة على التصرف استباقيًا وبشكل مستقل. وهذا يُعَدُّ فرصة هائلة لمعالجة المخاطر المتعلقة بالحركة، لا سيما خطر السقوط المتكرر بين كبار السن. ورغم وجود العديد من الأساليب التي تركز على التنبؤ بالكوارث وكشفها، إلا أن الأنظمة الحالية لم تتمكن بعد من أن تكون حلولاً شاملة يمكن الاعتماد عليها في مسارات الرعاية المختلفة والبيئات الحرجة.

تكمن التحديات الرئيسية في التعامل مع تعقيدات العالم الحقيقي مثل ضعف الوعي بالسياق، ومعدلات الإنذار الخاطئة العالية، والتشويش البيئي، ونقص البيانات. نؤكد في هذه الدراسة أن كشف السقوط والتنبؤ به يمكن أن يُعَدَّان بمثابة مشكلات كشف الشذوذ (anomaly detection) ويمكن معالجتهما بشكل أكثر فعالية من خلال نظام ذكاء اصطناعي فعال.

من خلال هذا المنظور، يمكن اكتشاف الانحرافات الطفيفة في أنماط الحركة المرتبطة بزيادة المخاطر، سواء كانت ناتجة عن تدهور مرتبط بالسن، أو تعب، أو عوامل بيئية. وعلى الرغم من أن متطلبات التنفيذ الفوري تتجاوز نطاق هذا البحث، فإننا نقدم إطارًا مفاهيميًا يسلط الضوء على القيمة المحتملة لمنهج منظم لإدارة المخاطر.

يدعو هذا الإطار إلى اعتماد أساليب مرنة تسمح باختيار الأدوات المناسبة ديناميكيًا، ودمجها ضمن سير العمل القائم على اتخاذ القرار التكيفي، بدلاً من الاعتماد على تكوينات ثابتة مصممة لسيناريوهات محددة لضمان الأمان والسلامة في الأنظمة المعقدة.