【社創手札】人工智能分析長者跌倒風險 小型傳感器助社區篩查
撰文:劉麗麗
「初創企業和社福機構合作時,大家要有共同的目標,保持良好的溝通。初創企業要了解服務流程,收集用家意見,從而改良產品和服務。」 步固有限公司
據世界衛生組織統計,跌倒是全世界65歲以上長者因傷死亡的主要原因。由香港浸會大學張大建教授在2016年成立的步固有限公司(下稱步固),歷時3年多,成功推出Aspire步固智能防跌管理系統,採用高靈敏微型傳感器,結合人工智能應用軟件,分析人體的三維動作,其簡便測試結果可以提升用家對自身跌倒風險的認知,亦為治療師等專業人士提供客觀的科學數據。
好奇心是推動科學家創新的起點。張大建教授在乘搭小巴時,感受到車身的震動,啟發他研究利用動作傳感器來檢測小巴引擎何時需要進行維修。而隨着人口老化問題嚴重,他又留意到長者的跌倒風險,於是將這一項技術嘗試應用在人體身上,經過多年的研究、測試,建立出適用於早期防跌篩查的Aspire,篩查數據準確度可以媲美治療師使用專業儀器「黃金標準」量度出來的結果。
助社區篩查 及早轉介治療
本港人口老化問題嚴重,而長者跌倒引發的後果嚴重,如果能夠透過社區跌倒篩查及早發現高跌倒風險的長者,並為他們安排適當的防跌訓練,可以改善長者因跌倒而入院的情況。
然而地區中心等難以在短時間為大量長者提供準確的跌倒風險篩查服務。Aspire參考了全球防跌科學研究結果,並透過和房協長者安居資源中心等合作,分析本港長者數據,並驗證準確性。早前,步固就為香港紅十字會提供產品和技術支援,成功為逾90位長者進行早期跌倒風險篩查,並識別出近80位中—高風險長者。
步固智能防跌管理系統使用方法很簡單,只需將傳感器配戴在用家背部、人體重心的位置,用家進行90秒左右檢測動作,系統就能分析肉眼難以觀察的晃動幅度和身體變化。但在實際應用時職員或會綁錯位置、漏了部分程序,令檢測不準確。在和紅十字會溝通和了解後,步固簡化了系統的使用界面,並加入圖像及語音提示,讓非專業的同工經簡單培訓便輕易上手,減少依靠專職同事。系統更提供即時數據回饋和改善建議,治療師能夠以數據、圖表,向長者講解情況,提升說服力。
技術推至個人 支援居家安老
從技術到產品,箇中經歷了不少的困難。步固分享,當產品面世,準備落地應用時,遇上疫情,需要透過綫上會議來展示產品功能,令推廣效果大打折扣。透過科技園擔當中間人的角色,了解社福機構需要,配對本地初創企業方案,促成了這次步固與紅十字會的合作。
步固專注發展自家的專利技術,不斷鑽研更深、更廣的應用場景。目前除了適合機構使用的Aspire外,亦針對居家安老趨勢,研發出個人版和遠程康復系統。長者佩戴腰帶進行防跌訓練動作,系統分析數據並即時進行評分,長者可以利用手機跟蹤自己的分數變化,提升其使用動力。另外,機構亦可為長者規劃不同的防跌動作訓練,長者在家可跟從手機或平板上的動作指引進行防跌訓練。平台更支援治療師根據長者的表現,遙距建議不同的訓練動作,減低長者跌倒風險。這項新技術也於今年樂齡科技博覽暨高峰會,香港社會服務聯會新試驗計劃「遠程復康訓練平台」主題館中展出。未來團隊更擬就特定疾病患者的「黃金標準」、專項運動的表現等開發相關的演算法,拓展產品的應用層面。
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