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弘光资工生研发防跌侦测实时影像 护理师添翼 - 宝岛 - 中时

2023-04-13 15:43

弘光资工系学生研发防跌倒实时影像辨识照护系统，把信息传送到手机。（陈淑娥摄）

根据国民健康署调查，65岁以上事故伤害死亡原因第二位为跌倒，跌倒也是医院及照护中心最常见的意外。弘光科大信息工程系学生研究“机器学习技术应用于跌倒侦测”，结合手机、摄影机设计出防跌倒装置，只要侦测到病患可能跌倒，便马上撷图传送到护理师或照护员手机上，供研判是跌倒或系统误判，不用疲于奔命。

资工系大四学生孙维康、林谚柏、纪炫安、罗雅馨耗时两学期，在副教授林佩蓉指导下，利用影像辨识技术，开发出可同时监测病患离床情况和离床后跌倒侦测系统。

孙维康说，有护理师朋友向他反应，如果有方便预防跌倒的装置，就能大幅减少工作压力，因此，决定和同学一起研发。因市面上传感器通常是透过APP发出侦侧到跌倒警示声，他们利用现有传感器进行声音和影像捕捉，再加上同学们的开发设计，不同于市面上防跌倒装置的地方在于结合镜头与手机LINE APP，能拍摄跌倒影像，“有图有真相”，设计LINE BOT程序立即判断，并传送实时影像，可以让护理师确认病患实际清况，不会因系统误判疲于奔命。

为了正确辨识，4人事先以坐著、站著、跌倒三种姿势拍摄近两千张照片，再逐一让程序进行辨识训练，在不断测试后，误判率越来越低，还可以清楚分辨出头、手、四肢，如果侦测到跌倒时，镜头会马上截图，把跌倒的信息，包括日期、时间、地点、床号，第一时间传给护理人员，护理人员看到图片信息时，就能立刻处理。

孙维康强调，有这一套系统，只要通过LINE就能掌握病患活动状态，也能弥补人力上的不足，尤其在高龄的台湾社会，老年子女照顾高龄父母“老老照顾”的状况会逐渐增加，防止跌倒更趋于重要。

林佩蓉表示，人工智能机器学习技术是目前业界高度投入发展的重点领域，智慧科技学院培训学生专题著重发展实务集成应用，探讨跨领域议题进行解题，从而培养适合当前产业需求之人才，学生投入心力为长者设计智慧化系统，改善现有预防跌倒侦测装置的用心，值得嘉许。

(中时 )

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