本公开总体上涉及可佩戴计算装置。更具体地,本公开涉及用于评估佩戴一个或多个可佩戴计算装置的用户的跌倒风险的方法。
背景技术:
1、可佩戴计算装置可以佩戴在例如用户的手腕上。可佩戴计算装置可以包括一个或多个传感器(例如,加速度计、陀螺仪等),该一个或多个传感器可以获得指示用户移动的数据。在一些情况下,从一个或多个传感器获得的数据可以指示用户跌倒在地的跌倒事件的发生。在一些情况下,可佩戴计算装置可以响应于检测到跌倒事件而向紧急救援人员报警。
技术实现思路
1、本公开的实施例的各方面和优点将部分地在以下描述中阐述,或者可以从描述中加以学习,或者可以通过实施例的实践来学习。
2、在一个方面,提供了一种用于评估用户的跌倒风险的计算机实现的方法。该方法包括获得指示用户参与跌倒风险活动的数据。该方法包括至少部分地基于指示用户参与跌倒风险活动的数据来调整用户所佩戴的可佩戴计算装置的跌倒检测阈值。该方法包括至少部分地由于用户参与跌倒风险活动而提供指示用户处于跌倒风险中的通知。
3、在一些实现方式中,从与用户相关联的移动计算装置获得信号。该信号可以指示用户参与跌倒风险活动。另外,在此类实现方式中,提供通知以显示在移动计算装置的显示屏幕上。
4、在一些实现方式中,获得指示跌倒风险活动的数据包括从用户所佩戴的可佩戴计算装置的一个或多个传感器获得数据。
5、在一些实现方式中,调整可佩戴计算装置的跌倒检测阈值包括将来自可佩戴计算装置的一个或多个传感器的数据作为输入提供给机器学习模型,该机器学习模型被配置为处理来自可佩戴计算装置的一个或多个传感器的数据以确定调整的跌倒检测阈值。另外,调整可佩戴计算装置的跌倒检测阈值包括获得作为机器学习模型的输出的调整的跌倒检测阈值。
6、在一些实现方式中,可佩戴计算装置的一个或多个传感器包括多个不同传感器,并且调整的跌倒检测阈值包括多个调整的跌倒检测阈值。另外,多个调整的跌倒检测阈值中的每一个与多个不同传感器中的相应传感器相关联。
7、在一些实现方式中,跌倒风险活动包括从睡眠事件中醒来之后行走。另外,在此类实现方式中,指示用户参与跌倒风险活动的数据包括指示用户从睡眠事件中醒来之后立即以超过阈值步速的步速行走的运动数据。
8、在一些实现方式中,该计算机实现的方法包括获得与睡眠事件相关联的睡眠数据。另外,在此类实现方式中,该计算机实现的方法包括根据睡眠数据和运动数据来调整可佩戴计算装置的跌倒检测阈值。
9、在一些实现方式中,睡眠数据包括睡眠事件的持续时间或睡眠事件的深度中的至少一个。另外,指示睡眠事件的深度的睡眠数据指示用户是从快速眼动(rem)睡眠周期中醒来还是从非rem睡眠周期中醒来。
10、在一些实现方式中,获得指示用户参与跌倒风险活动的数据包括从佩戴在用户的身体上的第一位置处的第一可佩戴计算装置的一个或多个传感器获得第一数据,并且从佩戴在用户的身体上第二位置处的第二可佩戴计算装置的一个或多个传感器获得第二数据。身体上的第二位置可以不同于身体上的第一位置。另外,在此类实现方式中,调整可佩戴计算装置的跌倒检测阈值包括调整第一可佩戴计算装置或第二可佩戴计算装置中至少一个的跌倒检测阈值。
11、在另一个方面,提供了一种可佩戴计算装置。可佩戴计算装置包括多个传感器。可佩戴计算装置还包括通信地耦接到多个传感器的一个或多个处理器。一个或多个处理器被配置为获得指示佩戴可佩戴计算装置的用户参与跌倒风险活动的数据。一个或多个处理器还被配置为至少部分地基于指示用户参与跌倒风险活动的数据来调整可佩戴计算装置的跌倒检测阈值。一个或多个处理器还被配置为至少部分地由于用户参与跌倒风险活动而提供指示用户处于跌倒风险中的通知。
12、在又一个方面,提供了一种非暂时性计算机可读介质,其存储指令,该指令在由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器执行操作。该操作包括获得指示佩戴可佩戴计算装置的用户参与跌倒风险活动的数据。该操作包括至少部分地基于指示用户参与跌倒风险活动的数据来调整可佩戴计算装置的跌倒检测阈值。该操作包括至少部分地由于用户参与跌倒风险活动而提供指示用户处于跌倒风险中的通知。
13、参考以下描述和所附权利要求将更好地理解本公开的各种实施例的这些和其他特征、方面和优点。并入本说明书中并构成本说明书的一部分的附图示出了本公开的示例实施例,并且连同描述一起用于解释相关原理。
1.一种用于评估用户的跌倒风险的计算机实现的方法,所述计算机实现的方法包括:
2.如权利要求1所述的计算机实现的方法,其中获得指示所述用户参与所述跌倒风险活动的数据包括由所述一个或多个处理器从与所述用户相关联的移动计算装置获得信号,所述信号指示所述用户参与所述跌倒风险活动。
3.如权利要求2所述的计算机实现的方法,其中提供所述通知包括由所述一个或多个处理器提供所述通知以显示在所述移动计算装置的显示屏幕上。
4.如权利要求1所述的计算机实现的方法,其中获得指示所述用户参与所述跌倒风险活动的所述数据包括从所述用户所佩戴的所述可佩戴计算装置的一个或多个传感器获得数据。
5.如权利要求4所述的计算机实现的方法,其中调整所述可佩戴计算装置的所述跌倒检测阈值包括:
6.如权利要求5所述的计算机实现的方法,其中:
7.如权利要求1所述的计算机实现的方法,其中:
8.如权利要求7所述的计算机实现的方法,还包括:
9.如权利要求8所述的计算机实现的方法,其中调整所述可佩戴计算装置的所述跌倒检测阈值包括由所述一个或多个处理器根据所述睡眠数据和所述运动数据来调整所述可佩戴计算装置的所述跌倒检测阈值。
10.如权利要求9所述的计算机实现的方法,其中所述睡眠数据包括所述睡眠事件的持续时间或所述睡眠事件的深度中的至少一个。
11.如权利要求10所述的计算机实现的方法,其中所述睡眠事件的所述深度包括指示所述用户是从快速眼动(rem)睡眠周期中醒来还是从非rem睡眠周期中醒来的数据。
12.如权利要求1所述的计算机实现的方法,其中获得指示所述用户参与跌倒风险活动的数据包括:
13.如权利要求12所述的计算机实现的方法,其中调整所述可佩戴计算装置的所述跌倒检测阈值包括由所述一个或多个处理器调整所述第一可佩戴计算装置或所述第二可佩戴计算装置中的至少一个的所述跌倒检测阈值。
14.一种可佩戴计算装置,其包括:
15.如权利要求14所述的可佩戴计算装置,其中为了获得指示所述用户参与所述跌倒风险活动的数据,所述一个或多个处理器被配置为:
16.如权利要求14所述的可佩戴计算装置,其中:
17.如权利要求14所述的可佩戴计算装置,其中所述多个传感器包括加速度计、陀螺仪或气压计中的至少一个。
18.如权利要求14所述的可佩戴计算装置,还包括:
19.如权利要求18所述的可佩戴计算装置,其中所述一个或多个输出装置包括扬声器或显示屏幕中的至少一个。
20.一种非暂时性计算机可读介质,所述非暂时性计算机可读介质存储指令,所述指令在由一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器执行操作,所述操作包括: