[发明专利]使用机器学习算法识别跌倒风险在审
| 申请号： | 202010940415.2 | 申请日： | 2016-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN112043281A | 公开（公告）日： | 2020-12-08 |
| 发明（设计）人： | K·福思;E·L·埃丹 | 申请（专利权）人： | 兹布里奥有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/11 | 分类号： | A61B5/11;A61B5/103;A61B5/00;G06N3/08;G06N7/00;G06N20/00;G16H20/30;G16H50/20;G16H50/30;G16H20/10 |
| 代理公司： | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人： | 刘文灿 |
| 地址： | 美国得*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 可以基于机器学习算法来确定人的跌倒风险。可以使用跌倒风险信息来通知该人和/或第三方监视人员(例如，医生、理疗师、私人教练等)该人的跌倒风险。该信息可用于监视和追踪可能受健康状况、生活方式或医疗中的改变所影响的跌倒风险的变化。此外，跌倒风险分类可以帮助个人在他们跌倒风险更高的日子里更加小心。可以使用机器学习算法来估计跌倒风险，所述机器学习算法通过计算基本和高级间断平衡模型(PEM)稳定性度量来处理来自负载传感器的数据。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 机器 学习 算法 识别 跌倒 风险 | ||
【主权项】：
暂无信息
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