人工智能在跌倒中的研究進展

仇小敏 肖廣輝

跌倒是指突然發(fā)生的、不自主的、非故意的體位改變,發(fā)生在地面或者更低的平面上[1],是一種常見的老年綜合征。老年人跌倒已經(jīng)是一個全球范圍的公共衛(wèi)生問題[2]。如何預防、發(fā)現(xiàn)以及干預跌倒事件,降低跌倒發(fā)生率,減少因跌倒對老年人生活質(zhì)量的影響,減輕家庭、社會壓力,是目前醫(yī)養(yǎng)行業(yè)最為關注的熱點和難點。數(shù)據(jù)顯示,我國65歲以上老年人超過1/3每年摔傷1次以上,85歲以上老年人超過2/3每年摔傷2次及以上[3]。跌倒不僅與老年人的患病率和死亡率有關,而且與行動不便、生活質(zhì)量下降、功能性依賴、提早進入長期照護機構(gòu)及醫(yī)療費用增加有關。如果不能及時反饋和解決跌倒引發(fā)的問題,將會造成更多的健康問題和社會隱患,所以,積極應對因跌倒給老年人帶來的影響關乎當下和長遠[4]。

1 老年人跌倒的危險因素

跌倒是國內(nèi)65歲以上老年人受傷的首要原因,大部分跌倒所造成的后果是非致命性的,可表現(xiàn)為骨折、顱腦傷、軟組織挫傷(瘀傷、撕裂傷)等,造成短期或者長期行動能力抑制。大多數(shù)跌倒引發(fā)的因素不是意外事件,而是可防、可控的[5]。

老年人跌倒的危險因素有很多,大體可分為內(nèi)在原因和外在原因。內(nèi)在原因包括生理、病理、藥物、心理等因素。生理因素有視聽觸前庭本體覺等感覺系統(tǒng)、中樞神經(jīng)系統(tǒng)、步態(tài)、平衡、骨骼肌肉系統(tǒng)的功能衰退等;病理因素如各種類型心臟病的突然發(fā)作、慢性病引發(fā)的低血糖休克、高血壓誘發(fā)的眩暈、影響視力的眼部疾病等;藥物因素包括降糖藥物、心血管系統(tǒng)藥物、多重用藥以及作用于中樞神經(jīng)系統(tǒng)藥物等;心理因素包括情緒不佳、焦慮、抑郁及對護理及護理工具產(chǎn)生依賴情況。外在原因包括環(huán)境因素、社會因素。環(huán)境因素包括燈光昏暗、路面不平、障礙物、雨雪天氣和擁擠等;社會因素包括受教育水平、個人收入、醫(yī)療保障、社會服務途徑、是否獨居等情況。

2 老年人跌倒的干預措施

研究提示,多因素干預可能會降低老年人的跌倒發(fā)生率,并輕微降低1次或多次跌倒和反復跌倒的人數(shù)[6]。對于老年人,尤其是跌倒高風險的老年人實施積極有效的風險管理是非常必要的。

跌倒風險管理有多種途徑:(1)加強健康宣教、科普以提高老年人預防跌倒的認知水平。(2)加強力量和平衡訓練、鍛煉。研究發(fā)現(xiàn),跌倒與運動量呈U形關聯(lián),過多和過少的活動量均為跌倒的危險因素[7],因此,應在相關專業(yè)人員的指導下進行個體化運動練習。(3)通過評估和干預居家環(huán)境、居住環(huán)境的危險因素,審查鞋類、藥物、認知和視力,提供輔助性改造等措施以降低跌倒發(fā)生概率。

3 人工智能在跌倒中的應用

近幾年隨著人工智能與大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的融合應用,適用于醫(yī)療健康服務人工智能檢測設備及診療器械等的逐漸普及,人工智能在跌倒風險管理中的應用成為醫(yī)療、醫(yī)養(yǎng)行業(yè)的熱點。人工智能通過大數(shù)據(jù)對跌倒風險進行評估和預警、對跌倒的趨勢進行預測和推斷[8]。同時,人工智能的學習和自我糾正能力可提供個體化的指導方案。越來越多的研究發(fā)現(xiàn),人工智能在老年人跌倒風險管理中的作用效果顯著,能夠提高老年人預防跌倒的認知水平,提高跌倒風險管理的依從性,減少或避免跌倒風險事件的發(fā)生。

3.1 跌倒風險評估 《老年人跌倒風險專家共識》指出,對于老年人,特別是有跌倒史的老年人,均應進行跌倒風險的評估,對低跌倒風險老年人給予簡要的篩查,高跌倒風險者給予更為全面、詳細的評估[9]。

目前可通過多種方式進行跌倒風險評估,醫(yī)療機構(gòu)多采用傳統(tǒng)的人工跌倒風險評估方法,包括日常生活活動能力評估量表(Bathel指數(shù))、老年人跌倒風險評估工具(FRA)、Tinetti步態(tài)和平衡測試量表、計時的起走測試(TUG)、功能性伸展測試(FRT)、Berg平衡量表(BBS)、居家危險因素評估工具和跌倒效能量表-國際版(FES-I)等。近年來,隨著新技術(shù)的應用,各種以人工智能技術(shù)為基礎的老年人跌倒風險評估系統(tǒng)、平臺應運而生。人工智能跌倒評估系統(tǒng)可以使老年人及其看護人員自行完成定期跌倒風險評估,它采用國際通用的Morse跌倒風險評估體系,同傳統(tǒng)的人工評估相比,其在成本、耗時、準確性方面均具有明顯優(yōu)勢。

人工智能跌倒評估系統(tǒng)包括跌倒評估、綜合評估、個人中心3個模塊。用戶通過交互界面輸入個人信息,系統(tǒng)通過內(nèi)嵌的評估算法對數(shù)據(jù)進行綜合評估,輸出用戶的跌倒風險評估結(jié)果[10]。輸出的結(jié)果以生動、形象的人物化方式呈現(xiàn),通過交互和可視化設計,以更易接受的形式將專業(yè)的健康醫(yī)學知識傳遞給老年人。

3.2 跌倒檢測技術(shù) 老年人群跌倒事件頻發(fā),跌倒后相應的危害較大,越來越多的學者將目光聚焦于跌倒檢測技術(shù)的研究。精準檢測技術(shù)能夠預測老年人的跌倒行為并發(fā)出警報,采取防護措施,減少跌倒帶來的傷害。常見的跌倒檢測系統(tǒng)包括可穿戴的跌倒檢測技術(shù)、環(huán)境感知的智能跌倒檢測技術(shù)、機器視覺的跌倒檢測技術(shù)。

3.2.1 智能可穿戴的跌倒檢測技術(shù):智能可穿戴設備主要是指可以穿戴和隨身攜帶的智能感知設備,在設備中嵌入了各類行動、位置感知器,通過檢測老年人的姿態(tài)、行動、位置等數(shù)據(jù),對所采集的數(shù)據(jù)進行實時分析,以此判斷使用者的跌倒情況[11]。例如,智能手表、智能手環(huán)、智能可穿戴氣囊、自動平衡智能鞋等,可在老年人發(fā)生跌倒時及時識別、預警,并采取防護措施;智能跌倒感知設備應用“虛擬輕觸”的技術(shù),以增強老年人的平衡感[12],降低老年人跌倒發(fā)生率。

3.2.2 環(huán)境感知的智能跌倒檢測技術(shù):環(huán)境感知設備的跌倒檢測技術(shù)主要是在老年人生活情境下安裝各類數(shù)據(jù)感知終端,如地面壓力感知器、行動感知器、空氣環(huán)境感知器、聲音感知器、燈光感知器等[13-14],通過感知終端采集多維度信息數(shù)據(jù)以此判斷老年人是否發(fā)生跌倒等。環(huán)境感知的智能跌倒檢測技術(shù)能準確獲取數(shù)據(jù),更為全面地感知老年人生活場景中的各類信息,對老年人的日常生活和行為全面建模,目前已經(jīng)應用到醫(yī)院、養(yǎng)老機構(gòu)等場所。

3.2.3 機器視覺的跌倒檢測技術(shù):機器視覺的跌倒檢測技術(shù)主要是指利用機器學習方法,對基于攝像頭所感知的大量實時視頻、圖像數(shù)據(jù)進行建模、分析和計算,進而對老年人的跌倒行為進行實時檢測。機器視覺的老年人跌倒實時監(jiān)測是較為主流的跌倒檢測技術(shù)[15]。

3.3 跌倒相關的康復應用 在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的大環(huán)境下,各種智能康復應用技術(shù)和產(chǎn)品逐步進入大眾視野,如康復機器人、家庭服務機器人、老年人移動輔助智能產(chǎn)品等。

康復機器人以人工智能技術(shù)為基礎,幫助老年人完成步行訓練、平衡訓練/評定、游戲訓練、虛擬現(xiàn)實場景訓練等。可使病人在后期康復治療過程中從視覺、聽覺以及觸覺等多方面優(yōu)化人機交互,從而最大程度改善康復體驗,提高康復效果[16]。

家庭服務機器人能夠根據(jù)不同場景提供安全防護、照護服務、健康服務、情感關愛[17]。例如:防摔倒機器人、床旁機器人、虛擬人和陪伴機器人。

移動輔助智能產(chǎn)品亦可以是康復訓練助手,即針對行動不便和需要進行康復的老年人提供輔助產(chǎn)品,如智能假肢、外骨骼機器人、機械手臂、護理機器人等。再譬如,全能拐杖機器人不僅能為老年人提供穩(wěn)固支撐,還能根據(jù)老年人正在行走的道路情況感知障礙物,及時做出調(diào)整。智能馬桶可以自動沖洗、輔助站立,如果是喪失行動力的失能老年人,還有“大小便智能護理機器人”可以全程自動化處理二便護理問題,這樣既能減少二次感染,還能保護老年人的隱私等。

4 總結(jié)

隨著老齡化社會進程的加快,老年人跌倒的風險和影響將持續(xù)增加,人工智能在跌倒研究領域有巨大發(fā)展和應用前景,可以簡化一些繁瑣的人工評定方法,還可以對一些難以在臨床進行量化評定的參數(shù)進行精確化評估和預測,節(jié)約了臨床診療時間,減輕了臨床治療師的工作量。但是,我們不得不面對一些亟待解決的問題,如用戶隱私、倫理等方面所涉及的敏感問題尚未有完備的理論支持。所以,人工智能在跌倒中的應用是機遇與挑戰(zhàn)并行,不應操之過急。