在养老院中AI技术能提前感知跌倒风险In senior homes, AI technology is sensing falls before they happen | The Star

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.thestar.com.my美国 - 英语2025-11-02 05:32:14 - 阅读时长5分钟 - 2383字
本文详细报道了人工智能技术在美国纽约等地高端养老院的实际应用,通过墙壁传感器和床垫监测系统实时分析老年人步态、姿势及生命体征数据,运用预测分析提前识别跌倒风险并自动报警,使布里斯塔尔养老院跌倒事件减少40%;该技术采用剪影显示保护隐私,虽不能替代人工关怀却能捕捉步幅缩短等细微变化,但同时也引发关于知情同意和老年人隐私权的法律争议,凸显了科技在老年健康管理中平衡安全与尊严的复杂挑战。
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在养老院中AI技术能提前感知跌倒风险

在曼哈顿一处名为布里斯塔尔(The Bristal)的老年人辅助生活养老院公寓内,2025年10月28日的场景显示每个房间都配备了标准应急响应系统。——艾哈迈德·加贝尔/《纽约时报》

多年来,卡西·多伊尔在曼哈顿街头多次跌倒,通常最终会被送往列诺克斯山医院,神志不清且情绪低落。随后她遭遇了中风,跌倒频率持续增加,经常受伤并令家人担忧。

因此,现年81岁的多伊尔于2023年搬离上东区长期住所,入住附近一家豪华辅助生活养老院。在布里斯塔尔,住户可选择启用高科技跌倒检测系统,该系统通过运动传感器监测可能预示跌倒的步态、姿势和活动模式。一旦住户跌倒,系统会立即向楼宇工作人员发出警报。

"这个系统对卡西来说简直是天赐之物,"多伊尔的妹妹帕特里夏·多尔蒂表示,"过去一年她只跌倒过一次,而此前每四到六周就会发生一次。"

根据疾病控制与预防中心数据,跌倒可能导致残疾甚至死亡:它是65岁以上人群伤害相关死亡的首要原因。"这绝非简单的骨折问题,"佛罗里达州立大学护理学院院长王静博士指出,她专精于老年科技应用,"住院可能导致手术及更高感染风险,这些80多岁的老人永远无法恢复跌倒前的生活状态。"

如今的防跌倒技术已远超1980年代末期的应急警报系统——当时弗莱彻夫人的经典电视广告台词"我跌倒了,无法起身!"广为人知。这类吊坠或手环,甚至语音激活系统,对受伤、昏迷或虚弱到无法触发装置者毫无作用。

目前,人工智能技术正逐步应用于纽约市部分高端养老设施,并在全国推广。(这些设施费用不菲:布里斯塔尔单间月费起价14,500美元。)传感器通常高置墙面,捕捉室内人员活动,实时传输信息至工作人员——这意味着住户无需任何操作即可获得援助。

"通过预测分析,传感器能学习预测跌倒的趋势,"王静解释道。考虑到隐私问题,传感器仅显示类似剪影的人物轮廓。"你能看到移动的轮廓,但无法辨识细节,"布里斯塔尔信息系统的副总裁凯拉·索斯诺表示,该机构采用福瑞赛特医疗(Foresite Healthcare)的跌倒检测系统,"检测到跌倒时,工作人员能立即查看跌倒片段并响应。"

该系统还利用床垫传感器监测呼吸和心率等生命体征来识别跌倒风险,并存储数据记录个人常规活动以发现异常。指定工作人员每日接收显示统计显著变化的健康信息。

索斯诺称,自数年前引入检测系统以来,布里斯塔尔跌倒事件减少了40%。曾有一位有居家跌倒史的女性入住一周内跌倒,系统显示她睡眠严重不足,医生随即开具助眠药物。

可穿戴呼叫设备仍在使用,部分设备配备加速度计(常见于手机和健身手表)来检测跌倒。浴室拉绳也依然存在。布里斯塔尔工作人员偶尔会询问跌倒住户为何未按吊坠求助。

"人们可能神志混乱或困惑,或者说不愿打扰他人,"索斯诺表示,"我只想拥抱这些住户——你说不愿打扰我们?开玩笑吗?此刻正需要这种能在住户无法或不愿沟通时自动响应的系统。"

福瑞赛特医疗客户与临床运营副总裁马克·施密特指出,老年住户通常有固定活动模式,因此AI识别的日常变化——以及呼吸或睡眠改变——都可能预示跌倒风险。

"我们有多个案例显示,当血压过低时步态变缓,调整降压药后步速恢复,"施密特说。步态变化也可能提示力量或平衡问题,可通过物理治疗改善。

"该系统并非取代人工,"他强调,"当住户需要握紧双手时,系统无法替代,但它能识别人眼难察的变化。系统可检测到步幅缩短四厘米,这对跌倒风险有显著影响。"

另一家上东区养老机构灵感卡内基山(Inspir Carnegie Hill)采用名为SafelyYou的传感器系统,可捕捉原本无人目击的跌倒事件。其母公司Maplewood Senior Living的首席运营官沙恩·赫莱特表示:"可能有住户跌倒撞头后自行起身无外伤,数小时后行为异常却不知原因,而跌倒检测系统让我们看清实情。"

他补充道:"或看似轻微的跌倒,例如有人从椅子滑落。技术让我们知晓真相。"

他承认并非每次跌倒都可预测或预防,但作为"见证过诸多技术兴衰的老派管理者",他惊叹于该技术通过减少送医率带来的即时成效。

AI跌倒检测的早期先驱是密苏里州哥伦比亚市的TigerPlace养老设施,该机构部分由密苏里大学辛克莱护理学院运营。自2004年开业以来,它一直是"被动监测技术"的试验场。据2015年一项TigerPlace研究显示,安装房间传感器的83-84岁住户平均居住4.3年,无传感器者仅2.6年。

为平衡隐私与安全,纽约等州已通过法律规范辅助生活设施的电子监测,通常需获得个人同意。(相比辅助生活设施,养老院监管更严格,监测设备证据有时用于老年人虐待案件。)

"无论显示视频图像还是仅剪影,这些监测技术都能揭示个人生活的私密细节:行为内容、时间及方式,"专精老年人法律的雪城大学法学教授尼娜·A·科尔恩指出,"想象房东或子女正在观察你,或你的简笔人物形象处于私密时刻。"

她说有时技术在住户不知情同意下部署,亲属往往是推动使用者,住户可能感到被迫同意。

增强隐私的技术正在发展。至少有一家新公司Butlr已推出天花板安装的热传感器,仅用色点和方块显示,甚至不似人形。

科尔恩强调,针对不同健康状况和认知能力者需采取差异化干预:"监测对老年人未必显得善意。"——©2025《纽约时报》公司

本文最初发表于《纽约时报》。

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