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藉由惯性感测器和机器学习评估老年人跌倒风险
 

【作者: Barry Greene】2020年09月21日 星期一

浏览人次:【8578】

每一年当中,几乎每三位65岁以上的成人就有一位曾经跌倒,使得跌倒成为这一个年龄族群致命以及非致命损伤的关键因素。光是在美国,老年人因为跌倒造成伤害所衍生的医疗成本即高达500亿美元[1]。


如何降低跌倒造成的相关性伤害?评估病患的跌倒风险,以及风险被辨识到有威胁性时采取适当行动是相当重要的。许多传统评估跌倒风险的方法,然而,这些方法仰赖于主观的评判,或者需要特定领域的临床医学专家。


在Kinesis Health Technologies的工程团队开发了一个客观、量化的方法来对跌倒风险、脆弱性(frailty)、活动性损耗(mobility impairment)进行筛检,这种方法的精确程度比起传统方法高出了15%至27%。
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