23、物联网与机器学习算法助力跌倒检测

物联网与机器学习算法助力跌倒检测

1. 引言

随着疾病诊断技术的进步，人们的预期寿命得以延长，全球老年人口数量也在不断增加。世界卫生组织（WHO）预计，到2050年，60岁以上的人口可能会增加到200万。与此同时，老年人跌倒的情况也日益增多。WHO报告显示，65岁以上人群因跌倒导致的受伤比例从28%上升到了42%，自2013年起，跌倒受伤已成为老年人死亡的主要原因之一，每年全球因跌倒死亡的人数达4.2万。跌倒不仅增加了社会成本，也成为了一个重要的公共卫生问题。因此，尽早检测到跌倒并提供及时的医疗护理至关重要。

近年来，跌倒检测设备逐渐普及，主要分为可穿戴设备和上下文感知系统两类。
- 可穿戴设备 ：由使用者佩戴，内置加速度计和陀螺仪，可测量速度和加速度。通过分析记录的数据，能确定用户的运动类型和活动情况。这类设备的优点是不干扰用户隐私，且市场上很多智能手机都具备相关功能，可用于实时跌倒检测。然而，设备过重或用户忘记佩戴会影响监测效果，这是其主要局限性。
- 上下文感知系统 ：依赖位于用户附近的传感器来监测活动，传感器包括压力传感器、地板传感器、摄像头和麦克风等。摄像头可通过分类算法进行视频监控以检测跌倒，但存在侵犯患者隐私的问题，且受光照等因素影响，检测效果可能不佳。

此外，记录真实数据存在挑战，尤其是针对老年人。有时，数周的记录数据可能仍不足以得出所需结果，因此也可使用志愿者记录的模拟数据进行分析。跌倒后长时间躺在地上会引发肺炎、体温过高和脱水等问题，甚至可能导致死亡。因此，开发能够早期、准确检测跌倒并在紧急情况下发出警报的机器学习算法和物联网（IoT）系统是社会的迫切需求。