Giới thiệu
Trong bối cảnh chăm sóc người cao tuổi, việc phát hiện ngã kịp thời có thể cứu sống và giảm thiểu các tổn thương nghiêm trọng. Hệ thống phát hiện ngã thời gian thực được thiết kế để theo dõi chuyển động của người già và thông báo ngay lập tức cho nhân viên chăm sóc khi có sự cố xảy ra. Bài viết này sẽ khám phá chi tiết về cách mà một cơ sở chăm sóc người cao tuổi đã phát triển và triển khai hệ thống này.
Hồ sơ Khách Hàng
Khách hàng là một cơ sở chăm sóc người cao tuổi, nơi mà các bệnh nhân có nguy cơ ngã do tuổi tác hoặc tình trạng sức khỏe. Mỗi cư dân đều đeo một thiết bị theo dõi chuyển động nhỏ, đo lường chuyển động của họ theo ba hướng. Các phòng của họ cũng được trang bị cảm biến để theo dõi nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng, độ ồn và trạng thái có người trong hoặc ngoài giường.
Mục tiêu là xây dựng một hệ thống có thể tự động phát hiện khi ai đó bị ngã và thông báo nhanh chóng cho nhân viên mà không gây ra cảnh báo không cần thiết. Đội ngũ phát triển đã tập trung vào việc hiểu cách mà các mẫu chuyển động có thể chỉ ra một cú ngã và khám phá cách mà dữ liệu từ phòng có thể giúp thêm ngữ cảnh trong tương lai.
Thách Thức
1) Đặt Cảm Biến Không Chuẩn
Các bệnh nhân đeo cảm biến gia tốc 3 trục nhỏ, đo lường gia tốc theo các trục X, Y và Z. Những thiết bị này được gắn theo nhiều cách khác nhau - trên cổ tay, kẹp vào quần áo hoặc treo quanh cổ - dẫn đến sự không nhất quán trong việc căn chỉnh các trục giữa các cá nhân. Hệ thống chỉ dựa vào các giá trị gia tốc thô, điều này ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng so sánh các mẫu chuyển động giữa các người dùng.
2) Thiếu Dữ Liệu Ghi Nhãn Sự Kiện Ngã
Tập dữ liệu bao gồm dữ liệu cảm biến thô nhưng không có chú thích đánh dấu xem có sự cố ngã xảy ra vào thời điểm cụ thể hay không. Điều này ngăn cản việc sử dụng các mô hình học có giám sát và làm cho việc xác thực độ chính xác của bất kỳ logic phát hiện nào trở nên không thể.
3) Dữ Liệu Thời Gian Thô Không Được Tiền Xử Lý
Dữ liệu cung cấp bao gồm các giá trị gia tốc có dấu thời gian cho mỗi ba trục (X, Y, Z). Không có thêm chỉ số nào được tính toán trước, và không có quy trình tiền xử lý nào được thực hiện vào thời điểm phân tích. Tất cả các xử lý tín hiệu và logic phát hiện ngã tiềm năng đều phải được thiết kế từ đầu dựa trên dữ liệu thô.
4) Cửa Sổ Phát Hiện Tối Ưu Không Rõ Ràng
Không có thời gian xác định trước để phân tích chuyển động trước và sau khi xảy ra một cú ngã. Đội ngũ đã thảo luận về việc đánh giá các khoảng thời gian vài giây, nhưng tham số này vẫn chưa được kiểm tra do thiếu nhãn sự kiện. Nếu không có các ví dụ rõ ràng, không thể xác định liệu các khoảng thời gian 3, 5 hay 10 giây là tối ưu để phát hiện ngã.
5) Sự Mơ Hồ Giữa Ngã và Chuyển Động Bình Thường
Những thay đổi mạnh mẽ trong gia tốc đã xuất hiện trong dữ liệu nhưng không thể được giải thích với độ tin cậy. Những chuyển động nhanh nhưng vô hại - chẳng hạn như ngồi xuống nhanh - có thể đã kích hoạt các mẫu giống như một cú ngã, nhưng không có các ví dụ được gán nhãn, không có cách nào để phân biệt chúng hoặc điều chỉnh ngưỡng một cách hiệu quả.
6) Dữ Liệu Cảm Biến Bổ Sung Không Được Sử Dụng
Ngoài các chỉ số gia tốc, tập dữ liệu còn bao gồm các giá trị từ các cảm biến môi trường: nhiệt độ, độ ẩm, áp suất, ánh sáng, âm thanh và các chỉ số trạng thái phòng nhị phân như ra khỏi giường và bị chiếm dụng. Những dữ liệu này không được tích hợp vào logic phát hiện ngã. Giá trị tiềm năng của chúng cho việc lọc ngữ cảnh đã được nhận ra nhưng vẫn chưa được khám phá.
7) Không Có Triển Khai Hệ Thống Đầu Cuối
Dự án không được thực hiện đến giai đoạn triển khai đầy đủ. Mặc dù các định dạng cảm biến và nguồn dữ liệu đã được khám phá, không có quy trình triển khai cho phát hiện ngã thời gian thực, cảnh báo, hoặc tích hợp vào bảng điều khiển của nhân viên chăm sóc. Tất cả công việc chỉ dừng lại ở giai đoạn phân tích khám phá và lập kế hoạch.
Giải Pháp
Triển Khai Cảm Biến Gia Tốc Đeo Được
Mỗi cư dân đeo một thiết bị cảm biến gia tốc nhỏ đo lường chuyển động theo ba trục: X, Y và Z. Những thiết bị này thường được gắn trên cổ tay hoặc kẹp vào quần áo và truyền dữ liệu JSON có cấu trúc trong thời gian thực. Mỗi gói dữ liệu bao gồm một dấu thời gian và các giá trị X, Y, Z hiện tại đại diện cho gia tốc tuyến tính.
Cấu Trúc Lưu Trữ và Ghi Dữ Liệu
Dữ liệu đến từ các thiết bị đeo được được lưu trữ dưới dạng nhật ký theo thời gian, được tổ chức theo từng thiết bị. Mỗi mục nhật ký chứa một lần đọc gia tốc thô có dấu thời gian. ID thiết bị được ánh xạ đến hồ sơ bệnh nhân, cho phép tất cả dữ liệu chuyển động được gán cho các cá nhân và vị trí cụ thể.
Phát Hiện Ngã Dựa Trên Heuristic
Hệ thống theo dõi dữ liệu gia tốc đến để xác định các đỉnh bất thường trong bất kỳ trục nào. Khi một lần đọc tăng lên đáng kể so với cơ sở gần đây - ví dụ, khi bệnh nhân trước đó vẫn và giá trị tăng mạnh - điều này được đánh dấu là một sự kiện ngã tiềm năng. Các ngưỡng cho những thay đổi như vậy được xác định kinh nghiệm dựa trên các khoảng quan sát trong dữ liệu mẫu.
Cửa Sổ Phân Tích Cố Định 10 Giây
Đối với mỗi đỉnh được đánh dấu, hệ thống trích xuất một cửa sổ dữ liệu thô 10 giây xung quanh - khoảng năm giây trước và sau sự kiện. Điều này cho phép nhân viên hoặc các hệ thống bên ngoài đánh giá sự kiện xảy ra và hậu quả của chuyển động. Cửa sổ này cũng được sử dụng nội bộ để giảm thiểu cảnh báo sai bằng cách quan sát xem chuyển động có phục hồi nhanh chóng sau đỉnh hay không.
Dữ Liệu Cảm Biến Mức Phòng – Cảm Biến Fujitsu
Cảm biến Fujitsu được lắp đặt trong mỗi phòng của cư dân để theo dõi nhiệt độ, độ ẩm, áp suất không khí, ánh sáng và âm thanh. Những chỉ số này được ghi lại liên tục với dấu thời gian và ID Node gắn liền với vị trí căn hộ. Mặc dù không được tích hợp vào quy trình phát hiện ngã, dữ liệu này được lưu trữ để phân tích sau này về các mẫu môi trường trước khi xảy ra ngã (ví dụ: ánh sáng yếu hoặc tiếng ồn cao).
Giám Sát Nhiệt Độ – Cảm Biến Calumino
Cảm biến nhiệt Calumino cũng được triển khai trong các phòng của cư dân. Chúng cung cấp dữ liệu trạng thái nhị phân thời gian thực như bị chiếm dụng, ra khỏi giường, và không có ai. Những trạng thái này cho phép thêm bối cảnh hành vi như thời gian dành trong giường, thay đổi tư thế (thẳng đứng so với nằm), hoặc sự vắng mặt bất ngờ. Trong khi dữ liệu Calumino được ghi lại và xem xét trong quá trình lập kế hoạch, nó không được liên kết trực tiếp với phát hiện ngã trong phiên bản hiện tại.
Quy Trình Cảnh Báo
Khi phát hiện một cú ngã tiềm năng, hệ thống được thiết kế để đóng gói thông tin liên quan - ID bệnh nhân, dấu thời gian và dữ liệu tín hiệu thô - và chuyển đến nền tảng cảnh báo nội bộ của cơ sở.
Tính Năng
- Phát Hiện Chuyển Động Giống Ngã Mà Không Cần Giám Sát Thủ Công
Hệ thống liên tục theo dõi dữ liệu gia tốc thô (X, Y, Z) từ các cảm biến đeo được. Nếu chuyển động của cư dân thay đổi đột ngột - chẳng hạn như từ trạng thái nghỉ ngơi sang một cú giật đột ngột - hệ thống đánh dấu điều này như một cú ngã tiềm năng. Nhân viên không cần phải theo dõi màn hình hoặc kiểm tra cư dân trừ khi được thông báo.
- Ảnh Chụp 10 Giây Cho Mỗi Sự Cố
Đối với mỗi sự kiện chuyển động bị đánh dấu, hệ thống lưu một đoạn dữ liệu cảm biến 10 giây (5 giây trước và sau đỉnh). Điều này cho phép nhân viên chăm sóc kiểm tra sau này xem chuyển động có giống như một cú ngã hay không, sử dụng cùng các giá trị cảm biến được sử dụng để phát hiện.
- Cảnh Báo Cụ Thể Theo Cư Dân
Mỗi thiết bị cảm biến được liên kết với một bệnh nhân và phòng cụ thể. Khi một sự kiện xảy ra, cảnh báo bao gồm ID cư dân, ID thiết bị và số phòng - đảm bảo không có sự nhầm lẫn giữa các cá nhân.
- Ghi Lại Điều Kiện Phòng Nền
Hệ thống cũng thu thập dữ liệu môi trường từ mỗi phòng của cư dân: nhiệt độ, độ ẩm, áp suất khí quyển, mức độ tiếng ồn, cường độ ánh sáng và các giá trị trạng thái nhị phân như ra khỏi giường và bị chiếm dụng. Thông tin này không được sử dụng trong phát hiện nhưng được lưu trữ với mỗi sự kiện trong trường hợp nhân viên muốn xem liệu các điều kiện môi trường có đóng vai trò nào không.
- Thiết Lập Giám Sát Không Xâm Phạm
Tất cả chuyển động đều được theo dõi bằng cách sử dụng các cảm biến gia tốc nhỏ - thường được đeo trên cổ tay hoặc kẹp vào quần áo. Không có camera hoặc micro, khiến hệ thống hoàn toàn tuân thủ các tiêu chuẩn về quyền riêng tư và phẩm giá cho cư dân cao tuổi.
- Không Cần Thiết Lập Trong Quy Trình Hàng Ngày
Khi các thiết bị được giao cho cư dân, hệ thống hoạt động ở chế độ nền. Nhân viên không cần phải hiệu chỉnh, đặt lại, hoặc kích hoạt bất kỳ chức năng nào trong quá trình chăm sóc hàng ngày - tất cả việc ghi nhận và phát hiện đều hoạt động tự động.
- Dữ Liệu Có Sẵn Cho Tài Liệu và Báo Cáo
Các sự kiện đã ghi lại (dấu thời gian, ID cư dân, cửa sổ chuyển động 10 giây và giá trị cảm biến) có thể được truy xuất sau này cho hồ sơ bệnh nhân, đánh giá an toàn, hoặc hỗ trợ báo cáo sự cố liên quan đến ngã.
Quy Trình Phát Triển
1) Tích Hợp Mạng Cảm Biến
Hệ thống được xây dựng để hấp thụ và đồng bộ hóa dữ liệu từ ba nguồn phần cứng được triển khai khắp phòng cư dân:
- Cảm biến gia tốc đeo được (ví dụ: cổ tay hoặc cổ): Truyền dữ liệu gia tốc 3 trục (X, Y, Z) thời gian thực dưới định dạng JSON.
- Cảm biến Fujitsu: Cảm biến gắn tường trong mỗi phòng ghi lại dữ liệu môi trường - nhiệt độ, độ ẩm, áp suất, ánh sáng và mức độ tiếng ồn - được gán với ID Node và dấu thời gian.
- Cảm biến nhiệt Calumino: Báo cáo trạng thái sự hiện diện nhiệt như bị chiếm dụng, ra khỏi giường, hay không có ai, với số serial của thiết bị và dấu thời gian tần số cao.
Mỗi lần đọc đến sẽ được tự động ánh xạ đến một phòng và hồ sơ cư dân dựa trên các ánh xạ siêu dữ liệu đã định nghĩa trước. Tất cả các cảm biến báo cáo không đồng bộ nhưng với hệ thống đồng hồ đồng bộ hóa để cho phép tương quan giữa các luồng.
2) Ghi Nhận và Lưu Trữ Dữ Liệu
Một kiến trúc dữ liệu thời gian thống nhất đã được sử dụng. Các thành phần chính:
- Nhật ký gia tốc: Ghi lại theo từng thiết bị, mỗi mục liên kết với một cư dân và ID thiết bị.
- Nhật ký mức phòng: Các chỉ số môi trường (Fujitsu) và nhiệt (Calumino) được lưu trữ theo từng phòng, chỉ mục theo dấu thời gian.
- Chỉ mục tham chiếu chéo: Cho phép truy xuất dựa trên sự kiện tất cả các lần đọc cảm biến tương ứng với một phòng và khoảng thời gian cụ thể.
Cấu hình này hỗ trợ truy vấn hiệu quả cho cả sử dụng thời gian thực và phân tích hồi cứu.
3) Quy Trình Phát Hiện Ngã
- Kích hoạt dựa trên đỉnh: Dữ liệu gia tốc thô được theo dõi liên tục. Khi các giá trị vượt quá ngưỡng kinh nghiệm (dựa trên các cơ sở trước đó), hệ thống đánh dấu một cú ngã tiềm năng.
- Cửa sổ dữ liệu 10 giây: Đối với mỗi kích hoạt, một đoạn dữ liệu có độ dài cố định (khoảng 5 giây trước và sau sự kiện) được trích xuất để nắm bắt bối cảnh chuyển động.
- Kiểm tra liên tục chuyển động cơ bản: Nếu chuyển động liên tục trở lại ngay sau đỉnh, sự kiện sẽ bị bỏ qua để ngăn ngừa báo động sai.
4) Ghi Nhận Cảm Biến Bối Cảnh (Fujitsu và Calumino)
Mặc dù không phải là một phần của phát hiện ngã hoạt động, hệ thống đã ghi lại dữ liệu bối cảnh phòng:
- Nhật ký Fujitsu bao gồm các lần đọc liên tục về nhiệt độ, độ ẩm, áp suất, ánh sáng và mức độ tiếng ồn.
- Nhật ký Calumino theo dõi các chuyển tiếp trong trạng thái bị chiếm dụng và ra khỏi giường.
Những dữ liệu này được lưu trữ theo từng phòng với dấu thời gian đồng bộ hóa, cho phép phân tích hồi cứu - ví dụ: kiểm tra xem ánh sáng yếu hoặc mức độ tiếng ồn tăng có xu hướng xảy ra trước ngã hay không, hoặc xác thực xem một cú ngã có diễn ra khi phòng được đánh dấu là bị chiếm dụng hay không.
5) Quy Trình Cảnh Báo
Hệ thống được cấu hình để chuyển tiếp các sự kiện ngã phát hiện được - bao gồm:
- ID cư dân
- Dấu thời gian sự kiện
- Cửa sổ gia tốc thô 10 giây
- Cờ độ tin cậy (dựa trên lọc)
Dữ liệu này được định dạng thành một thông điệp cảnh báo nội bộ và chuyển đến đội ngũ chăm sóc.
Tác Động
Hệ thống được triển khai đã cung cấp một phương pháp đáng tin cậy và bảo trì thấp để phát hiện chuyển động giống như ngã trong thời gian thực, đồng thời ghi lại dữ liệu bối cảnh có giá trị từ các phòng cư dân. Thiết kế của nó ưu tiên tính nhạy bén, độ bao phủ và sự đơn giản trong hoạt động.
Kết Quả Chính:
- >98% thời gian hoạt động của cảm biến đảm bảo theo dõi liên tục giữa tất cả cư dân và phòng, với tổn thất dữ liệu hoặc lỗi giao tiếp tối thiểu.
- <2 giây độ trễ trung bình giữa việc phát hiện đỉnh chuyển động và đánh dấu sự kiện nội bộ cho phép khả năng phản ứng gần như ngay lập tức.
- Không cần nhập liệu thủ công từ nhân viên chăm sóc - hệ thống hoạt động hoàn toàn trong nền một khi các thiết bị được giao, không cần hiệu chỉnh hoặc tương tác hàng ngày.
