工程师们正在利用人工智能(AI)和无线技术，悄悄地监测老年人的生活空间，并及早发现新出现的健康问题。

由滑铁卢大学的研究人员构建的新系统可以准确，连续地跟踪个人的活动，因为它无需可穿戴设备即可收集重要信息，并提醒医学专家需要介入并提供帮助。

“经过五年多的研究，我们已经证明，由机器学习和人工智能支持的超低功耗毫米波无线电系统可以可靠地用于家庭，医院和长期护理设施，”电气和计算机工程兼职副教授George Shaker博士说。

“另一个好处是，该系统可以提醒医护人员突然跌倒，而无需使用摄像头等侵犯隐私的设备。

Shaker和他的同事的工作是在负担过重的公共医疗保健系统难以满足快速增长的老年人口的迫切需求之际进行的。

虽然老年人的身体或精神状况可能会迅速变化，但几乎不可能 24/7 全天候跟踪他们的运动并发现问题——即使他们住在长期护理中。此外，其他现有的监测步态的系统 - 一个人如何走路 - 昂贵，难以操作，对诊所不切实际，不适合家庭。

新系统代表了向前迈出的重要一步，并以这种方式工作：首先，无线发射器在内部空间(例如长期护理室，公寓或家庭)发送低功耗波形。

当波形从不同的物体和被监视的人反弹时，它们会被接收器捕获和处理。这些信息进入人工智能引擎，该引擎破译处理后的波，用于检测和监控应用。

该系统采用极低功率雷达技术，可以简单地安装在天花板或墙壁上，并且不会遭受可穿戴监控设备的缺点，这些设备可能不舒服并且需要频繁的电池充电。

“在家庭和长期护理院使用我们的无线技术可以有效地监控各种活动，如睡觉，看电视，吃饭和上厕所的频率，”Shaker说。

“目前，该系统可以提醒护理人员注意行动能力普遍下降，跌倒的可能性增加，尿路感染的可能性以及其他几种疾病的发作。

滑铁卢的研究人员与加拿大公司Gold Sentintel合作，将该技术商业化，该技术已经安装在几个长期护理院。

一篇关于这项工作的论文，基于毫米波FMCW雷达和云计算的AI驱动的非接触式家庭步态监测和活动识别系统，发表在IEEE物联网杂志上。

博士生Hajar Abedi是主要作者，Ahmad Ansariyan，Plinio Morita博士，Jen Boger博士和Alexander Wong博士做出了贡献。