基于集成机器学习技术的可穿戴传感器老年跌倒检测系统研究及其在预防性护理中的应用

针对老年人跌倒引发的严重健康风险，研究人员开发了基于随机森林(RF)和支持向量机(SVM)的集成机器学习系统，通过可穿戴传感器实现非跌倒(Non-Fall)、预跌倒(Pre-Fall)和跌倒(Fall)事件的三阶段精准识别，平均准确率达95%-98%。该系统创新性地结合头部保护装置与云端预警功能，为老年护理提供了实时干预方案。

　　

随着全球老龄化加剧，老年人跌倒已成为重大公共卫生问题。世界卫生组织数据显示，60岁以上人群年跌倒发生率高达32%-36%，70岁以上更升至40%。印度医学研究委员会报告指出，2020年该国老年人跌倒案例达4500起，同比激增15%。这类事件常导致骨折、脑损伤等严重后果，但现有技术多局限于事后识别，缺乏预防性干预能力。

针对这一挑战，研究人员开发了基于可穿戴传感器的智能监测系统。该研究创新性地采用KFall数据库——首个包含同步视频标记的公开跌倒数据集，通过32名健康受试者模拟21种日常活动(ADLs)和15种跌倒场景，采集腰部加速度计和陀螺仪数据。研究团队构建了"头模型+集成模型"的双层架构：随机森林(RF)负责短期特征提取，支持向量机(SVM)分析长期运动模式，形成类依赖集成模型(class-dependent ensemble)。关键技术包括：标准化传感器数据至[-1,1]范围、三阶段事件分类算法、以及基于蓝牙/有线连接的实时预警系统。

研究结果显示，该系统性能显著超越现有技术：在非跌倒、预跌倒和跌倒事件中，集成模型分别达到95%、96%和98%的准确率，特异性高达99%。具体来看，RF算法在50个估计器时表现最佳（响应时间1.2秒），而SVM仅需10个估计器即可实现400毫秒快速响应。值得注意的是，预跌倒识别功能可提前触发头部充气保护装置，这是传统系统无法实现的突破。

通过对比7个主流跌倒数据集（如SisFall、UP-Fall等），该研究证实KFall数据库在运动多样性方面具有优势，包含从基本坐立到跑跳等复杂动作。实验显示，集成模型的F1分数达97%，误报率降低4%，这对临床实践意义重大——每提升1%准确率可减少大量不必要的急救响应。

讨论部分强调，这种类特定设计使每个子模型专注于单一事件识别，达到局部最优。与常规集成方法相比，头模型特征提取显著降低了参数数量，解决了移动设备过拟合问题。研究还发现，加速度计数据对瞬时跌倒更敏感，而陀螺仪更适合识别预跌倒的体位变化。

该成果发表于《Measurement: Sensors》，为可穿戴设备在老年护理中的应用提供了新范式。系统不仅能识别跌倒，更能通过预判降低伤害风险，代表从"事后报警"到"事前预防"的范式转变。未来可结合更多生理参数，进一步优化多模态融合算法，推动主动健康管理的发展。