AI 持有讓老年人更安全、更獨立的關鍵

AI 正被應用於解決世界各種問題，包括讓老年人在老化過程中保持安全。

老年人大多數希望能夠獨立生活： 92% 的老年人 表示他們希望能夠在自己的家中度過餘生。的確，能夠獨立生活和按照自己的方式老化，給了老年人一種應有的獨立感和對自己生活的控制權。

但是，老年人獨立生活的同時，也伴隨著一種恐懼，這種恐懼不僅存在於老年人自己，也存在於他們的親人心中：如果發生緊急情況，如摔倒、中風或心臟病發作，而老年人又獨自在家中，該如何是好?

幸運的是，人工智慧可以幫助解決這個問題。AI 是許多技術的基礎，這些技術可以實現無縫、準確和個性化的監測，讓老年人在家中自信和安全地生活。這些先進的家居監測系統可以在背景中默默運作，為獨立生活的老年人提供額外的安全保障，而不會干擾他們的日常生活或提醒他們自己的限制。

這些技術被設計為適應每個個體的獨特行為和需求，不僅僅是保持安全，也促進了獨立和慶祝人生不同階段的多樣性。

跌倒偵測

隨著年齡的增長，日常活動變得更加危險——例如，老年人不小心踢到地毯或滑倒在浴室地板上。在美國，每五次跌倒就有一次會導致老年人受傷，如骨折或頭部外傷，跌倒也是導致老年人死亡的主要原因之一，每年有 32,000 人因此喪生。

非 AI 集成的可穿戴設備長期以來一直被用來解決這些潛在風險。但是，許多日常活動，如坐下或從輪椅上移動，與跌倒有相似的動作，導致可穿戴跌倒偵測設備混淆，觸發誤報，給老年人和照顧者帶來不必要的壓力。

AI 可以在解決跌倒偵測的一個最大挑戰——提高準確度方面發揮關鍵作用。

AI 演算法可以在大量資料集上進行訓練，增加區分日常活動和需要關注或緊急干預的跌倒的準確度。這些深度學習演算法可以從可穿戴設備中的陀螺儀和加速度計中獲取數據，監測三維空間中的速度和角度變化。這些演算法被稱為卷積神經網絡 (CNN)，它們包含了一個與各種日常活動相關的陀螺儀運動數據庫。當設備檢測到異常時，它可以準確地偵測到使用者是否發生了跌倒，而不會被其他類似的運動所混淆。

另一種解決方案是基於雷達的跌倒偵測技術——它依靠放置在房間中的傳感器，而不是可穿戴設備。利用計算機視覺演算法處理連續的圖像流，雷達技術可以連續分析各種房間佈局、室內和室外情況、伴有寵物的場景和不同形狀、大小和年齡的人，以準確地分類和偵測跌倒。AI 演算法的持續學習性質保證了即使房間佈局和環境發生變化，老年人也可以保持安全的監測。

當 AI 啟用的跌倒偵測得到適當的訓練——在不同大小、年齡和醫療限制的人口中，AI 啟用的跌倒偵測可以在各種情景中提供高準確度。這為驗證跌倒、減少老年人和他們的親人的壓力、讓更多老年人獨立生活提供了明顯的優勢。

整體監測

幾乎 95% 的 60 歲以上的人 至少有一種慢性疾病——監測這些疾病是老年人獨立生活的最大挑戰之一。

AI 可以通過增強遠程健康監測來解決這個問題。對於想要在家中獨立生活的老年人，AI 啟用的設備可以收集和分析健康數據，提供安心感。

遠程患者監測解決方案配備了 AI，可以實時跟蹤老年人的生命體徵，如心率、血壓和血糖水平，並將這些數據整合到電子健康記錄中，讓醫療提供者可以主動調整治療計劃。

這些數據從哪裡來?

一部分數據可以通過一套微型攝像頭、雷達和傳感器收集。機器學習演算法可以學習老年人的日常活動，如睡眠和行動能力。這些設備可以在發現健康狀況下降的微妙變化時提醒照顧者，如行走速度變慢或躺在床上時間增加。

遠程健康數據還可以通過集成了 AI 的可穿戴設備進行增強。例如，訓練過的 AI 模型可以檢測到特定患者的心跳異常或呼吸突然改變，並立即通知醫療提供者。這種預防性方法使用先進的分析來識別健康模式和偏差的變化，允許及時的干預，減少住院率和改善整體結果。

收集和分析如此大量數據的結果是，AI 啟用了更明智的決策、更好的患者結果和更個性化的支持計劃，甚至在非緊急時刻。AI 在監測解決方案中的使用為照顧者和家屬提供了對老年人福祉的全面瞭解，給了他們應有的安心感。

更老、更睿智、更安全

獨立生活是老年人最珍視的東西之一。AI 正讓這變得比以往任何時候都容易——讓老年人在發生緊急情況時保持安全的同時，維持了他們的獨立性。

通過預測需求和緊急情況，AI 技術不僅提供了主動和個性化的照顧解決方案來應對老化的獨特挑戰，也為老年人和他們的親人提供了應有的安心感和信心，知道自己受到照顧。

無論任何年齡，人人都應該享有平衡獨立性和安全性的生活質量。