弘光資工生研發防跌偵測即時影像 護理師添翼

弘光資工學生研發防跌倒即時影像辨識照護系統,把訊息傳送到手機。(陳淑娥攝)

弘光資工系學生研發防跌倒即時影像辨識照護系統,把訊息傳送到手機。(陳淑娥攝)

根據國民健康署調查,65歲以上事故傷害死亡原因第二位爲跌倒,跌倒也是醫院及照護中心最常見的意外。弘光科大資訊工程系學生研究機器學習技術應用於跌倒偵測」,結合手機、攝影機設計出防跌倒裝置,只要偵測到病患可能跌倒,便馬上擷圖傳送到護理師或照護員手機上,供研判是跌倒或系統誤判,不用疲於奔命。

資工系大四學生孫維康林諺柏、紀炫安羅雅馨耗時學期,在副教授林佩蓉指導下,利用影像辨識技術,開發出可同時監測病患離牀情況和離牀後跌倒偵測系統。

孫維康說,有護理師朋友向他反應,如果有方便預防跌倒的裝置,就能大幅減少工作壓力,因此,決定和同學一起研發。因市面上感測器通常是透過APP發出偵側到跌倒警示聲,他們利用現有感測器進行聲音和影像捕捉,再加上同學們的開發設計,不同於市面上防跌倒裝置的地方在於結合鏡頭與手機LINE APP,能拍攝跌倒影像,「有圖有真相」,設計LINE BOT程式立即判斷,並傳送即時影像,可以讓護理師確認病患實際清況,不會因系統誤判疲於奔命。

爲了正確辨識,4人事先以坐着、站着、跌倒三種姿勢拍攝近兩千張照片,再逐一讓程式進行辨識訓練,在不斷測試後,誤判率越來越低,還可以清楚分辨出頭、手、四肢,如果偵測到跌倒時,鏡頭會馬上截圖,把跌倒的資訊,包括日期、時間地點牀號,第一時間傳給護理人員,護理人員看到圖片訊息時,就能立刻處理。

孫維康強調,有這一套系統,只要通過LINE就能掌握病患活動狀態,也能彌補人力上的不足,尤其在高齡臺灣社會,老年子女照顧高齡父母「老老照顧」的狀況會逐漸增加,防止跌倒更趨於重要。

林佩蓉表示,人工智慧機器學習技術是目前業界高度投入發展重點領域,智慧科技學院培訓學生專題着重發展實務整合應用,探討跨領域議題進行解題,從而培養適合當前產業需求之人才,學生投入心力長者設計智慧化系統,改善現有預防跌倒偵測裝置的用心,值得嘉許