可穿戴计算技术在老人监护中的应用展望

可穿戴计算技术在老人监护中的应用展望

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时间:2018-07-26

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1、可穿戴计算技术在老人监护中的应用展望2013-10-29 陈东义 张煜 等 智能养老瞭望 特约专稿可穿戴计算是一种前瞻的计算模式与技术,从诞生之日起,其主要目的就是对用户的自然、持续的感知与增强。近年来,伴随着社会老龄化问题日益突出,向老年人提供智能健康监护和生活辅助具有非常重要的意义。可穿戴计算可实现随人、泛在、多维、长期和动态的监护,将引起老人健康和活动监护模式的变革,为居家养老提供独到的智能化支撑,从而满足老年人长期监护的特殊需求,并大幅度降低监护成本。另外,可穿戴计算技术也为老人运动提供了智能化检测和指导工具。可穿戴计算装置或系统可大致分为3类:可穿戴智能终端

2、,可穿戴传感系统或身体传感网络,可穿戴机器人。实际上这三类在技术上也是互相交叉与融合的。由于篇幅有限,本文只介绍前两种可穿戴计算系统,可穿戴机器可另文介绍。可穿戴计算技术应用于老人健康监护主要是由于三个因素的驱动:(1)可穿戴计算技术的成熟,特别是适合穿戴和植入的超微型化、低功耗生理和运动可穿戴传感器、可穿戴传感系统或身体传感网络(体感网)和智能织物技术的日趋成熟;(2)移动通信技术(3G,4G)和移动智能终端(手机)快速发展。当前移动智能终端(手机)更多融入可穿戴计算的理念和技术,并向可穿戴终端演进,智能眼镜、智能手表、智能鞋等可穿戴计算终端概念产品将成为移动终端的

3、发展趋势。(3)居家养老对智能化养老技术的特殊和迫切需求。可穿戴计算终端或身体体感网可主要进行如下3类信号的移动或随人观测:(1)生理信号测量:例如,心电、心率、血氧、血压、肌电、脑电等等;(2)运动(motion)或行动(activity)信号测量,例如姿态、步态、表情等;(3)空间信息测量,例如位置和环境信息(环境温度、湿度)。因此,利用可穿戴技术可进行生理、心理、运动和时空信息的多源、多维测量,并可实现主动、泛在、无扰(unobtrusive)和全天候观测与监护,将引起老人健康和活动监护模式的变革。衣物、鞋帽和饰物从传统的保暖、防护和时尚功能正朝向提供信息服务演

4、进,近年这些概念正在变成现实。手机将不仅是通讯、娱乐和上网的工具,正衍生出新的形态和功能,智能手表、智能手镯、智能眼镜和智能运动鞋不断涌现。可穿戴计算使得他们正演绎着下一场智能移动终端革命,演变成健康、健身的智能终端。通过这些个人移动终端或身体传感网络,人们可以实时、多维、多模地观测生理、活动和位置信息,使得佩戴者(包括家人、服务机构)能够及时主动地了解自己的健康状态和运动状态,经过智能分析,向佩戴者及时提供诊断信息或者提醒即将遇到的危险。可穿戴计算追求为老人提供一种愉悦、无扰的客户体验,在不知不觉中监测健康和活动状况。巨大的市场前景已吸引越来越多的科技企业涌入可穿戴

5、智能健康或健身,GE医疗、飞利浦和Nike等都涉足该领域。目前市场上该类产品主要集中在以消费为导向的健康、健身市场,可对老人健康状况进行监测,对生活和运动进行跟踪并提供数据共享。比如,对日常跑步或运动量数据进行跟踪,判定老年人的跌倒;报告糖尿病患者的血糖水平,监测医院病人的心率和心电等。美国耐克公司最近就在大力宣传自家产品“燃烧手环”(Fuelband),戴上后会自动侦测使用者在锻炼时所燃烧的热量,并与热门减肥应用“Loseit!”合作,将资料同步上传到该应用,方便用户随时进行体重管理。2012年,著名的蓝牙耳机和扬声器厂商Jawbone发布的“Jaw-boneup”

6、智能手环,不仅能记录用户体育锻炼的实时数据,还能够监测用户的睡眠和饮食情况,并将数据与iPhone、iPad、iPodtouch同步,起到指导健康生活的作用。以睡觉为例,在睡前将Jawboneup设置为睡眠模式,次日将它与iPhone设备同步,便可看到你的睡眠时间、清醒时间、熟睡/浅睡、整体的睡眠质量等信息。其它相关的产品还有BodyMedia开发的记录身体卡路里消耗的bodybugg系统,NIKE公司开发的记录跑步距离的NIKE+运动鞋,测量心率的智能手机或手表等等。电子科技大学移动计算中心设计了一根嵌入运动传感器、微处理器和射频模块的腰带,用监测老人行动和跌掉,可

7、通过手机GPRS模块直接传送信号并报警。近年身体传感网络发展也很迅速,特别相关老人健康和活动监护方面的研究与产品开发也成为热点。可穿戴系统和身体传感网络是一类可穿戴、附着或植入人体的传感网络系统。它将微型传感器通过衣物、鞋帽、饰物、眼镜、手表、腕带、腰带等分布或附着在身体的各个部位,甚至是植入身体内部,形成传感网络,并可实时获取生理、运动和空间信息,进而实现对老人主动、泛在、无扰和全天候监护。目前,基于可穿戴计算的健康监护系统主要由传感器(或传感器网络)、计算模块和通信模块三部分组成。基于身体传感网络和移动通信网络,电子科技大学移动计算研究中心提出了

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