滑铁卢大学(University of Waterloo)的研究人员开发的这套新系统可以在不需要穿戴设备的情况下，准确、持续地跟踪个人的活动，收集重要信息，并提醒医学专家需要介入并提供帮助。

电气和计算机工程副教授George Shaker博士说:“经过五年多的技术研究，我们已经证明，通过机器学习和人工智能实现的极低功耗毫米波无线电系统可以可靠地用于家庭、医院和长期护理机构。”爱博网投官方网站

“一个额外的好处是，该系统可以提醒医护人员突然摔倒，而不需要摄像头等侵犯隐私的设备。”

Shaker和他的同事们开展这项工作的背景是，负担过重的公共医疗系统正努力满足快速增长的老年人口的迫切需求。

虽然老年人的身体或精神状况可能会迅速变化，但几乎不可能全天候跟踪他们的活动并发现问题——即使他们住在长期护理中。此外，其他现有的步态监测系统——人们如何走路——价格昂贵，操作困难，不适合诊所，也不适合家庭。

新系统是向前迈出的重要一步，它的工作方式是这样的:首先，无线发射器在室内空间(如长期护理室、公寓或家中)发送低功率波形。

当波形从不同的物体和被监视的人身上反射回来时，它们被接收器捕获并处理。这些信息将进入人工智能引擎，该引擎将破译处理后的波，用于检测和监控应用。

该系统采用极低功耗雷达技术，可以简单地安装在天花板或墙壁上，并且没有可穿戴式监控设备的缺点，这些设备可能不舒服，需要经常充电。

Shaker说:“在家庭和长期护理院里使用我们的无线技术可以有效地监测各种活动，如睡眠、看电视、吃饭和上厕所的频率。”

“目前，该系统可以提醒护理人员注意活动能力普遍下降、摔倒的可能性增加、尿路感染的可能性以及其他几种疾病的发作。”

滑铁卢大学的研究人员与加拿大公司Gold Sentintel合作，将这项技术商业化，该技术已经在几家长期护理院安装。

一篇关于这项工作的论文《基于毫米波FMCW雷达和云计算的人工智能非接触式家庭步态监测和活动识别系统》发表在《科学》杂志上IEEE物联网杂志。

博士生Hajar Abedi是第一作者，Ahmad Ansariyan、Plinio Morita博士、Jen Boger博士和Alexander Wong博士也为该研究做出了贡献。