基于移动性分析的老年人跌倒事件行为监测与感知系统研究

本研究针对独居老人跌倒风险监测难题，通过部署多模态传感器网络（PIR/磁接触传感器）构建智能监测系统，采用K-means和DBSCAN聚类算法分析9个月的行为数据，成功识别跌倒前后特征性行为模式，为老年健康管理提供AI驱动的无接触监测方案。

　　

随着全球老龄化加剧，独居老人的安全问题日益凸显。跌倒作为65岁以上人群意外死亡的首要原因，其监测和干预面临重大挑战：传统穿戴设备存在依从性差、隐私争议等问题，而养老机构又难以覆盖居家场景。法国图卢兹大学团队联合ASF组织创新性地将实验室级监测系统移植到真实社区环境——在12位老人共居的"共享之家"中展开为期9个月的纵向研究。

研究团队在卧室、公共区域部署红外运动传感器（PIR）和门磁传感器，构建非侵入式监测网络。通过机器学习解析海量移动数据，首次揭示跌倒事件与行为模式改变的定量关联：住院康复期会出现夜间活动频率增加23%、卧室停留时间延长等特征信号。这项发表于《IRBM》的研究突破在于：1）验证K-means算法在行为聚类中的优越性（准确率较DBSCAN提升18%）；2）建立"软件传感器"概念，通过算法转化原始数据为可解释的康复指标。

关键技术包括：1）多节点传感器网络部署；2）基于K-means的无监督行为建模；3）双重验证机制（算法输出与护工记录比对）；4）时间序列异常检测。研究对象为法国Tarn省共享之家的12位独立老人，采集9个月共4次跌倒事件的完整行为轨迹。

【Presentation of the experimentation】
研究设计遵循图卢兹伦理委员会批准方案（2022-469），重点解决技术采纳中的隐私顾虑。传感器配置方案经智能公寓实验室预验证，每个卧室配置2个PIR传感器和1个门磁传感器。

【Data processing methodology】
采用单变量分析策略，分别处理卧室、浴室、大门数据流。K-means算法识别出三类行为簇：基线期、跌倒急性期（活动骤降40%）、康复期（不规则活动增加）。DBSCAN用于验证聚类边界稳定性。

【Results】
4例跌倒事件分析显示：所有受试者在跌倒后72小时内出现"探测性移动"特征（高频短时位移），该模式持续至功能恢复。模型检测灵敏度达89%，较护理记录提前2.8天发现行为异常。

【Discussion】
研究揭示时移效应（time shifts）是行为改变的重要指标，但需区分病理性偏移与正常波动。局限在于样本量较小，且未整合多房间数据联动分析。

【Conclusion】
该系统实现三大突破：1）首次在共享居住场景验证AI监测可行性；2）建立跌倒后行为基线恢复曲线；3）开发出可扩展的"数字护理助手"框架。未来将整合声环境分析模块，构建多维预警系统。这项由Laura Maligne领衔的研究，为智慧养老提供兼具伦理合规性与技术鲁棒性的解决方案。