BR112020015636A2 - Quiosque conectado para avaliação em tempo real de riscos de queda - Google Patents

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Bryan J. Chasko
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Abstract

trata-se de um sistema de quiosque conectado para avaliação detalhada em tempo real de riscos de queda. o quiosque incorpora um sistema de pesquisa detalhada multi-domínio validado para a avaliação de risco de quedas e a capacidade de realizar avaliações de movimento funcional que quantificam variáveis de movimento com razões de risco conhecidas associadas à probabilidade de queda. à medida que um usuário progride através da avaliação detalhada de risco de queda, instruções e diretrizes são consistentemente proporcionadas através de um avatar interativo apresentado em um navegador da web. adicionalmente, os dados de risco de queda são coletados, processados, analisados e armazenados em um modo sem cliques, e resultados da avaliação detalhada de risco de queda são apresentados de volta ao usuário através do avatar interativo. à medida que os resultados da avaliação detalhada de risco de queda são reportados a um usuário, o quiosque também utiliza ferramentas de análise comparativa que permitem que sugestões consultivas para a redução de risco de queda sejam proporcionadas.

Description

“QUIOSQUE CONECTADO PARA AVALIAÇÃO EM TEMPO REAL DE RISCOS DE QUEDA” REFERÊNCIA REMISSIVA AOS PEDIDOS DE DEPÓSITO CORRELATOS
[001] Este pedido reivindica o benefício de prioridade ao Pedido de Patente Provisório com Número de Série U.S. 62/632.918 depositado em 20 de fevereiro de 2018 e intitulado “Connected Kiosk for the Real-Time Assessment of Falls Risk,” e ao Pedido de Patente Relacionado com Número de Série U.S. 16/169.760 depositado em 24 de outubro de 2018 e intitulado “Computing Devices with Improved Interactive Animated Conversational Interface Systems,” que se encontram incorporados ao presente documento em suas totalidades a título de referência.
CAMPO DA TECNOLOGIA
[002] As modalidades da revelação referem-se a um quiosque de avaliação de risco de queda implantável. Em particular, a presente revelação se refere a sistemas e métodos que proporcionam avaliação em tempo real de risco de quedas.
FUNDAMENTOS
[003] As abordagens descritas nesta seção podem ser alcançadas, mas não necessariamente abordagens que tenham sido previamente concebidas ou alcançadas. Portanto, exceto onde indicado em contrário, não se deve supor que qualquer uma das abordagens descritas nesta seção se qualifica como meramente técnica anterior em virtude de sua inclusão nesta seção.
[004] A avaliação de risco de queda se tornou uma parte integral da provisão de cuidados com a saúde em norte-americanos idosos. Isso somado ao fato de que a população em envelhecimento rápido dos Estados Unidos tem um grande desejo de manter independência levou à identificação de uma série de fatores de risco associados a quedas. Infelizmente, a maioria das avaliações de fator de risco ocorre no consultório de um profissional médico certificado ou um laboratório de pesquisas de empresas tradicionais. Isso resulta em três limitações primárias associadas ao paradigma de avaliação de risco de queda atual: 1) há um componente de deslocamento relacionado à capacidade de um indivíduo para preencher uma avaliação detalhada de risco de queda; 2) os custos de hardware e software tradicionais associados à avaliação detalhada de risco de queda são proibitivos à condução disseminada dessas avaliações; e 3) devido a dificuldades logísticas associadas a conduzir avaliações detalhadas de risco de queda, indivíduos são comumente testados somente uma ou duas vezes por ano.
[005] Esses problemas associados à avaliação detalhada de risco de queda ainda precisam ser completamente solucionados por sistemas atualmente disponíveis. Embora evidências sugiram que os fatores conhecidos associados a um risco aumentado de quedas podem ser identificados e corrigidos, a maioria dos métodos atualmente disponíveis de avaliação detalhada de risco de queda não são centrados nos pacientes. Adicionalmente, sistemas de avaliação atuais não são móveis e não incorporam múltiplos métodos de triagem de risco de queda.
SUMÁRIO
[006] De acordo com algumas modalidades, a presente tecnologia é direcionada a um método para proporcionar avaliação em tempo real de riscos de queda, sendo que o método compreende: (a) proporcionar a um usuário uma pesquisa que compreende perguntas voltadas a suscitar informações referentes a avaliação de risco de quedas em uma pluralidade de domínios; (b) receber as informações suscitadas que compreendem respostas às perguntas que são indicativas de um risco de queda do usuário; (c) registrar, através de um sistema de câmera de profundidade, dados de vídeo de profundidade de uma atividade do usuário; (d) determinar, com base nos dados de vídeo de profundidade, pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal associada à atividade realizada pelo usuário; (e) conduzir uma análise quantitativa de risco de queda com base em pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal e nas informações suscitadas; e (f) exibir pelo menos uma porção da análise quantitativa de risco de queda ao usuário.
[007] Em algumas modalidades, a presente revelação é direcionada a um sistema de um ou mais computadores que podem ser configurados para realizar operações ou ações particulares em virtude de ter software, firmware, hardware, ou uma combinação dos mesmos instalados no sistema que em operação induzem o sistema a realizar ações e/ou etapas de método conforme descrito no presente documento. Por exemplo, as modalidades podem incluir um sistema para proporcionar uma avaliação em tempo real de risco de queda, sendo que o sistema compreende: (a) um quiosque; (b) um dispositivo tipo tablet comunicativamente acoplado ao quiosque; (c) um sistema de câmera de profundidade comunicativamente acoplado ao quiosque; (d) pelo menos um processador; e (e) uma memória que armazena instruções executáveis por processador, em que pelo menos um processador é configurado para implementar as operações a seguir mediante a execução das instruções executáveis por processador: (i) proporcionar a um usuário uma pesquisa que compreende perguntas voltadas a suscitar informações referentes à avaliação de risco de queda em uma pluralidade de domínios; (ii) receber as informações suscitadas que compreendem respostas às perguntas que sejam indicativas de um risco de queda do usuário; (iii) registrar, através de um sistema de câmera de profundidade, dados de vídeo de profundidade de uma atividade do usuário; (iv) determinar, com base nos dados de vídeo de profundidade, pelo menos uma característica de marcha espaço- temporal associada à atividade realizada pelo usuário; (v) conduzir uma análise quantitativa de risco de queda com base em pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal e nas informações suscitadas; e (vi) exibir pelo menos uma porção da análise quantitativa de risco de queda ao usuário.
[008] Em outra modalidade, a presente revelação compreende uma mídia legível por computador não transitória tendo integrada nela instruções sendo executáveis por ao menos um processador para realizar um método para proporcionar uma avaliação em tempo real de risco de queda, sendo que o método compreende: (a) proporcionar a um usuário uma pesquisa que compreende perguntas voltadas a suscitar informações referentes à avaliação de risco de queda em uma pluralidade de domínios; (b) receber as informações suscitadas que compreendem respostas às perguntas que sejam indicativas de um risco de queda do usuário; (c) registrar, através de um sistema de câmera de profundidade, dados de vídeo de profundidade de uma atividade do usuário; (d) determinar, com base nos dados de vídeo de profundidade, pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal associada à atividade realizada pelo usuário; (e) conduzir uma análise quantitativa de risco de queda com base em pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal e nas informações suscitadas; e (f) exibir pelo menos uma porção da análise quantitativa de risco de queda ao usuário.
BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS
[009] Os desenhos anexos, onde referências numéricas similares se referem a elementos idênticos ou funcionalmente similares ao longo das vistas separadas, junto à descrição detalhada abaixo, são incorporados e formam parte do relatório descritivo, e servem para ilustrar, ainda, as modalidades de conceitos que incluem a revelação reivindicada, e explicam vários princípios e vantagens dessas modalidades.
[0010] A Figura 1 mostra um diagrama de blocos de alto nível de um sistema exemplificador configurado para proporcionar uma avaliação detalhada de risco de queda, de acordo com a revelação em questão.
[0011] A Figura 2 mostra um diagrama de blocos de alto nível de um sistema exemplificador para proporcionar e processar uma pesquisa detalhada, de acordo com a revelação em questão.
[0012] As Figuras 3a-3c ilustram casos de uma interface gráfica de usuário exemplificadora configurada para facilitar receber respostas da pesquisa detalhada, de acordo com a revelação em questão.
[0013] A Figura 4 mostra um diagrama de blocos de alto nível de um sistema exemplificador para proporcionar e processar análise de marcha, de acordo com a revelação em questão.
[0014] As Figuras 5a-5b ilustram representações gráficas exemplificadoras de uma avaliação funcional da análise de marcha, de acordo com a revelação em questão.
[0015] A Figura 6 ilustra uma interface gráfica de usuário exemplificadora tendo resultados de análise de movimento funcional, de acordo com a revelação em questão.
[0016] A Figura 7 mostra um diagrama de blocos de alto nível de um sistema exemplificador configurado para proporcionar recomendações baseadas em evidência com base em dados comparativos, de acordo com a revelação em questão.
[0017] A Figura 8 ilustra uma interface gráfica de usuário exemplificadora tendo resultados da avaliação detalhada de risco de queda.
[0018] A Figura 9 ilustra uma interface gráfica de usuário exemplificadora configurada para proporcionar recomendações com base em uma pesquisa ambiental, de acordo com a revelação em questão.
[0019] A Figura 10 ilustra uma descrição exemplificadora de um avatar de imagem de cuidador eletrônico (ECI) configurado para guiar um usuário através da conclusão da avaliação detalhada de risco de queda, de acordo com a revelação em questão.
[0020] A Figura 11 ilustra uma descrição exemplificadora do avatar de ECI que proporciona exemplos representativos de testes funcionais a serem realizados por um usuário, de acordo com a revelação em questão.
[0021] A Figura 12 descreve um fluxograma de processo que mostra um método para proporcionar uma avaliação detalhada de risco de queda, de acordo com a revelação em questão.
[0022] A Figura 13 ilustra um sistema computacional exemplificador que pode ser usado para implementar modalidades da presente revelação.
DESCRIÇÃO DETALHADA
[0023] Na descrição a seguir, por propósitos de explicação, diversos detalhes específicos são apresentados a fim de proporcionar uma compreensão plena da revelação. No entanto, tornar-se-á aparente a um indivíduo versado na técnica que a revelação pode ser praticada sem esses detalhes específicos. Em outros casos, estruturas e dispositivos podem ser mostrados sob a forma de diagrama de blocos apenas com o intuito de evitar ofuscar a revelação. Deve-se compreender que as modalidades reveladas são meramente exemplificativas da invenção, que podem ser incorporadas de múltiplas formas. Esses detalhes revelados no presente documento não devem ser interpretados de forma alguma como limitantes, mas como a base para as reivindicações.
[0024] Várias modalidades exemplificadoras descritas e ilustradas no presente documento se referem a um dispositivo computacional configurado para proporcionar um método cêntrico e móvel a paciente de avaliação compreensiva de risco de queda. O dispositivo computacional pode compreender um sistema de quiosque de avaliação de risco de queda que realiza uma análise de pesquisa e marcha em indivíduos que usam um instrumento de pesquisa validado e uma câmera de profundidade. Notavelmente, o sistema de quiosque de avaliação de risco de queda pode utilizar uma ou mais interfaces, câmeras, e sensores além de eletrocardiógrafo
(ECG). O preenchimento da pesquisa e instruções para a análise de marcha são proporcionados ao usuário através de um sistema de interface conversacional, conforme descrito em maiores detalhes no Pedido de Patente Relacionado com Número de Série U.S. 16/169.760 depositado em 24 de outubro de 2018 e intitulado “Computing Devices with Improved Interactive Animated Conversational Interface Systems,” que se encontra incorporado ao presente documento em sua totalidade a título de referência. A análise de marcha incorpora o sistema de interface conversacional, uma câmera de profundidade, um dispositivo tipo tablet, e algoritmos e aprendizagem de máquina para calcular uma ou mais características de marcha do indivíduo e escores de risco de queda. Os resultados da pesquisa detalhada, as características de marcha, e os escores de risco de queda podem, então, ser proporcionados ao indivíduo através da interface conversacional e quiosque.
[0025] A Figura 1 descreve um sistema de quiosque de avaliação de risco de queda 100 configurado para proporcionar uma avaliação detalhada de risco de queda de um usuário. Em várias modalidades, o sistema de quiosque de avaliação de risco de queda 100 inclui um quiosque 120, uma rede de comunicações 140, um sistema de pesquisa detalhada 160, e um sistema de análise de marcha 170. O quiosque 120 pode incluir ou ser acoplado a um dispositivo tipo tablet 120 e um sistema de câmera de profundidade 150. Um usuário 110 utiliza o sistema de quiosque 120 através de um dispositivo tipo tablet 130 que é acoplado a uma rede de comunicações 140, tal como a Internet ou uma rede celular. Um sistema de Cuidador Eletrônico pode ser instalado no dispositivo tipo tablet 130 configurado para proporcionar uma avaliação detalhada de risco de queda para o usuário 110, conforme será descrito em maiores detalhes no decorrer da presente revelação. Para garantir, o dispositivo tipo tablet 130 e o quiosque 120 podem ser substituídos por, ou assumir a forma de, qualquer dispositivo computacional adequado, tais como aqueles descritos em relação à Figura 13. O sistema de câmera de profundidade 150 facilita uma avaliação de movimento funcional para medir um ou mais parâmetros do movimento do usuário. Embora não mostrado, deve-se compreender que o sistema de quiosque de avaliação de risco de queda 100 pode compreender, ainda, qualquer número ou combinações de sensores, incluindo sistemas de câmera de vídeo, sensores de movimento, sensores de vibração, ou similares.
[0026] A avaliação detalhada de risco de queda se baseia em resultados de um ou ambos dentre o sistema de pesquisa detalhada 160 e o sistema de análise de marcha 170. O sistema de pesquisa detalhada 160 e/ou o sistema de análise de marcha podem ser baseados em nuvem, ou compreender um ou mais servidores remotos. Deve-se compreender que um ou mais servidores que fornecem serviços para o sistema de pesquisa detalhada 160 e o sistema de análise de marcha 170 podem ser servidores remotos iguais, servidores remotos separados, ou ter um ou mais serviços compartilhados. Através de uma avaliação do sistema de pesquisa detalhada 160 e/ou o sistema de análise de marcha 170, o sistema de quiosque de avaliação de risco de queda 100 facilita proporcionar ao usuário 110 dados clinicamente relevantes que descrevem o risco de queda geral.
[0027] A rede de comunicações 140 pode incluir uma rede com ou sem fio, ou uma combinação das mesmas. Por exemplo, a rede pode incluir um ou mais dos seguintes: a Internet, intranet local, PAN (Rede de Área Pessoal), LAN (Rede de Área Local), WAN (Rede de Área Ampliada), MAN (Rede de Área Metropolitana), rede privada virtual (VPN), rede de área de armazenamento (SAN), conexão de retransmissão de quadro, conexão de Rede Inteligente Avançada (AIN), conexão de rede óptica síncrona (SONET), linha T1, T3, E1 ou E3 digital, conexão de Serviço de Dados Digitais (DDS), conexão de Linha Assinante Digital (DSL), conexão Ethernet, linha ISDN (Rede Digital de Serviços Integrados), porta de discagem como uma conexão de modem analógico V.90, V.34 ou V.34bis, modem via cabo, conexão ATM (Modo de Transferência Assíncrona), ou uma conexão FDDI (Interface de Dados Distribuídos por Fibra) ou CDDI (Interface de Dados Distribuídos por Cobre). Adicionalmente, as comunicações também podem incluir enlaces a qualquer dentre uma variedade de redes sem fio incluindo, WAP (Protocolo de Aplicativo Sem Fio), GPRS (Serviço de Rádio de Pacote Geral), GSM (Sistema Global para Comunicações Móveis), CDMA (Aceso Múltiplo por Divisão de Código) ou TDMA (Acesso Múltiplo por Divisão de Tempo), redes de telefonia celular, GPS, CDPD (dados de pacote digital celular), rede de paginação de duplexação RIM (Pesquisa em Movimento, Limitada), rádio Bluetooth, ou uma rede de radiofrequência baseada em IEEE 802.11. a rede pode incluir ou fazer interface, ainda, com qualquer um ou mais dos seguintes: conexão serial RS-232, conexão IEEE-1394 (Firewire),
conexão de Canal por Fibra, porta IrDA (infravermelha), conexão SCSI (Interface de Sistemas Computacionais Pequenos), conexão USB (Barramento Serial Universal), ou outra interface ou conexão digital ou analógica com ou sem fio, malha ou rede Digi®.
[0028] O sistema de pesquisa detalhada 160 pode utilizar uma interação baseada em texto conversacional interativa e um avatar de Imagem de Cuidador Eletrônico (ECI) tridimensional que permite um usuário a preencher vários formulários usando conversação por voz e uma tecnologia conversação- em-texto (talk-to-text) baseada em nuvem. O sistema de pesquisa detalhada 160 será descrito em maiores detalhes em relação às Figuras 2, 3a, 3b e 3c.
[0029] O sistema de análise de marcha 170 é configurado para avaliar e quantificar uma ou mais características de marcha espaço-temporal, e uma capacidade para preenchimento, do usuário 110 a partir de uma ou mais avaliações funcionais. As avaliações funcionais podem incluir ações físicas realizadas pelo usuário, tais como andar, sentar, virar, etc. O sistema de análise de marcha 170 será descrito em maiores detalhes em relação às Figuras 4, 5a, 5b e 6.
[0030] A Figura 2 descreve um diagrama de blocos de alto nível de um sistema exemplificador 200 para proporcionar e processar uma pesquisa detalhada usando o sistema de pesquisa detalhada 160. Deve-se compreender que o sistema exemplificador 200 pode ser uma porção do sistema de quiosque de avaliação de queda 100 ilustrado na Figura 1. Em várias modalidades, o sistema de pesquisa detalhada 160 é acoplado a um sistema de interface conversacional aninada interativa derivada de cuidador eletrônico tendo um sistema de comunicação baseado em texto conversacional interativo (referido como presente documento como uma interface conversacional) 180 e um avatar de Imagem de Cuidador Eletrônico (ECI) 190. Exemplos da interface conversacional 180 e do avatar de ECI 190 são descritos no Pedido de Patente Relacionado com Número de Série U.S. 16/169.760 depositado em 24 de outubro de 2018 e intitulado “Computing Devices with Improved Interactive Animated Conversational Interface Systems,” que se encontra incorporado ao presente documento em sua totalidade a título de referência.
[0031] Através do sistema exemplificador 200, o avatar de ECI 190 se relaciona com o usuário 110 para proporcionar uma pesquisa que compreende uma série de perguntas direcionadas a informações suscitadas considerando avaliar risco de quedas em uma pluralidade de domínios, e receber as informações suscitadas que compreendem respostas às perguntas que sejam indicativa de um risco de queda do usuário. O avatar de ECI 190 pode se comunicar em múltiplos idiomas. O sistema exemplificador 200 proporciona ao usuário 110 uma opção de selecionar métodos para entrada de dados, métodos que compreendem entrada de dados baseados em digitação ou entrada de dados de comunicação por voz.
[0032] Após a entrada de usuário de dados, incluindo as informações suscitadas, os dados podem ser transmitidos a partir do dispositivo tipo tablet 130, ao quiosque 120, através da rede de comunicações 140 à interface conversacional 180 e/ou sistema de pesquisa detalhada 160. A interface conversacional 180 analisa a entrada de dados e determina redundância em relação a erros de entrada de dados. Em resposta à determinação de um erro na entrada de dados, a interface conversacional 180 faz com que retroinformações sejam proporcionadas ao usuário 110 para correção de erros, por exemplo, pelo avatar de ECI 190. A interface conversacional 180 também pode transmitir os dados de entrada ao sistema de pesquisa detalhada 160, ou informar o sistema de pesquisa detalhada 160 dos resultados da determinação de erro.
[0033] Para avaliar dados para precisão em tempo real, a interface conversacional 180 utiliza um catálogo de entradas para determinar se uma entrada de tipo de dados pelo usuário 110 corresponde a um tipo de dados de catálogo definido. Como tal, através do uso de aplicativos baseados em nuvem como a interface conversacional 180 e o sistema de pesquisa detalhada 160, o sistema exemplificador 200 avalia os dados de entrada, determina se existem erros nos dados de entrada, executa um processo de decisão de continuação, e proporciona uma resposta ao usuário em tempo real. Em geral, a resposta em tempo real pode ser proporcionada ao usuário em um período de tempo adequado no qual o usuário pode esperar, tal como menos de 1,0 segundo. Uma vez que dados forem avaliados para precisão e todos os dados de entrada forem inseridos, o sistema de pesquisa detalhada 160 criptografa dados de entrada de usuário e procede com a transmissão dos dados a um banco de dados fundamentais primários baseado em nuvem para armazenamento.
[0034] O sistema exemplificador 200 também proporciona um navegador da web que compreende o avatar de ECI tridimensional 190 para comunicação interativa com o usuário 110. Esse avatar de ECI 190 proporciona ao usuário uma experiência interativa durante a qual o usuário é guiado até o preenchimento da avaliação detalhada de risco de queda. À medida que a avaliação é concluída pelo usuário, o avatar de ECI 190 proporciona retroinformações em tempo real sob forma conversacional em uma tentativa de simplificar e agilizar o preenchimento do formulário por parte do usuário.
[0035] O avatar de ECI 190 é exibido ao usuário 110 através de uma interface gráfica de usuário do dispositivo tipo tablet 130. O avatar de ECI 190, através do dispositivo tipo tablet 130, apresenta uma série de perguntas ao usuário, a série de perguntas que avaliam risco de queda em um ou mais domínios. Os domínios, descritos na Tabela 1 abaixo, são inclusivos aos aspectos de Histórico, Medicação, Ambiental, Físico e Visão de um usuário.
[0036] Tabela 1. Domínios de risco de queda avaliados pelo sistema de pesquisa detalhada incorporado no sistema de quiosque de avaliação de risco de queda e áreas de consulta de amostra para cada um dos domínios. Domínio Informações exemplificadoras coletadas Histórico 1. Idade
2. Histórico de quedas
3. Uso de dispositivo assistivo
4. Diagnóstico de artrite Medicação 1. Lista de medicações
2. Experiência de efeitos colaterais
3. Número de farmacêuticos
4. Frequência de idas à farmácia Ambiental 1. Escadas iluminadas de cima para baixo
2. Pisos sem desarrumação
3. Tapetes antideslizantes Físico 1. Levantar e Caminhar Cronometrado Estendido
2. Teste de alcance funcional Visão 1. Uso de lentes corretivas conforme prescrito
2. Exame de vista no último ano
3. Escore de vista Snellen
[0037] O quiosque 120 proporciona ao usuário 110 acesso à funcionalidade de conversação-em-texto (talk-to-text). O quiosque 120 proporciona ao usuário 110 acesso a serviços baseados em nuvem que compreendem capacidade computacional para a provisão de comunicação por voz e texto usando o avatar de ECI 190. Como tal, mediante a iniciação do sistema de pesquisa detalhada 160 pelo usuário 110, o avatar de ECI 190 facilita a solução de dados necessários para preenchimento da pesquisa detalhada por meio de simples conversação.
[0038] Em determinadas modalidades, o sistema exemplificador 200 valia a entrada de dados de pesquisa pelo usuário 110. Uma vez que dados de resposta de pesquisa por parte do usuário 110 forem recebidos pelo quiosque 120 e transmitidos à interface conversacional 180 através da rede de comunicações 140, a interface conversacional 180 compara o tipo de voz (por exemplo, sim/não, palavras, números, etc.) da entrada a tipos de dados predefinidos armazenados em uma utilidade de validação. Logo, a interface conversacional 180 avalia a validade de tipos de entrada de dados proporcionados pelo usuário 110. Mediante a determinação que a entrada é válida pela utilidade de validação, a interface conversacional 180 ativa um programa de decisão de progresso, que induz o quiosque 120 a passar para o próximo item contido na pesquisa detalhada a ser questionado do usuário 110. Alternativamente, mediante a determinação que a entrada é inválida pela utilidade de validação, o programa de decisão de progressão não é ativado, e, ao invés disso, a interface conversacional 180 ativa o sistema de pesquisa detalhada 190 para informar o usuário 110 da entrada de dados inválida. O quiosque 120, através do dispositivo tipo tablet 130 e do avatar de ECI 190, informa ao usuário 110 que a entrada de dados anterior é inválida e realiza novamente a pergunta da pesquisa.
[0039] As Figuras 3a-3c ilustram instâncias de uma interface gráfica de usuário exemplificadora 300 configurada para facilitar a recepção de respostas de pesquisa detalhada. As Figuras 3a-3c descrevem as várias trajetórias de decisão com base em dados de entrada a partir do usuário. Deve- se compreender que a interface gráfica de usuário 300 pode ser parte do dispositivo tipo tablet 130 descrito nas Figuras 1 a 2, ou outra tela acoplada ao quiosque 120.
[0040] A Figura 3a descreve um conjunto inicial de campos de formulário não preenchidos exibidos ao usuário 110 no dispositivo tipo tablet 130. A Figura 3b descreve a apresentação de dados de entrada ao usuário 110 no dispositivo tipo tablet 130 que foi determinada como sendo válida pela interface conversacional 180. A Figura 3c descreve uma resposta de entrada de dados inválida a partir do avatar de ECI 190.
[0041] A Figura 4 ilustra um sistema exemplificador 400 para proporcionar e processar uma análise de marcha usando o sistema de análise de marcha 170. O sistema de análise de marcha 170 pode incluir um módulo de rastreamento corporal 172 e um módulo de parâmetro de movimento 174, conforme será descrito abaixo, em maiores detalhes. Deve-se compreender que o sistema exemplificador 400 pode ser uma porção do sistema de quiosque de avaliação de queda 100 ilustrado na Figura 1. Em várias modalidades, o quiosque 120 é adicionalmente configurado para facilitar a avaliação e a quantificação de uma ou mais características de marcha espaço-temporal do usuário 110, bem como a capacidade do usuário para conclusão de avaliações funcionais. Vários exemplos das características de marcha espaço-temporal são descritos na Tabela 2.
[0042] Tabela 2. Parâmetros de movimento funcional determinados pelo sistema de análise de marcha proporcionado ao usuário através do sistema de quiosque de avaliação de risco de queda. Variável Definição quantificada Velocidade de Distância linear percorrida pelo usuário por tempo unitário. marcha Comprimento da Distância linear a partir dos pontos de sucessivas pisadas do passada mesmo pé. Comprimento do Distância linear a partir dos pontos de pisada para o pé passo contralateral. Largura do passo Distância linear no plano frontal a partir do ponto de pisada para o pé contralateral. Tempo em postura Porcentagem do ciclo de marcha durante o qual o pé está em contato com o solo. Tempo em balanço Porcentagem do ciclo de marcha durante o qual o pé não está em contato com o solo. Tempo em apoio Porcentagem do ciclo de marcha durante o qual ambos os pés duplo estão em contato com o solo. Variabilidade de Variabilidade média associada ao tempo em postura do tempo em postura usuário no decorrer de dez avaliações. Variabilidade de Variabilidade média associada ao tempo em balanço do tempo em balanço usuário no decorrer de dez avaliações.
Duração de teste de Duração (em segundos) necessária para o usuário preencher Levantar e Caminhar a avaliação funcional. cronometrado Duração de virada de Duração (em segundos) necessária para o usuário preencher Levantar e Caminhar a porção de virada da avaliação funcional. cronometrado Duração de pé em Duração (em segundos) necessária para o usuário preencher teste de Levantar e a porção sentada para de pé da avaliação funcional. Caminhar cronometrado Duração sentado em Duração (em segundos) necessária para o usuário preencher teste de Levantar e a porção de pé para sentada da avaliação funcional. Caminhar cronometrado Repetições de Número de repetições de posição sentada para de pé que o postura de cadeira usuário realiza durante o período de teste (30 segundos). por 30 segundos Taxa de decaimento Taxa de fase de decaimento associada a cada repetição de postura de cadeira realizada pelo usuário durante o período de teste (30 por 30 segundos segundos).
[0043] Para realizar a análise de marcha de uma avaliação funcional, o sistema exemplificador 400 utiliza o sistema de câmera de profundidade 150 e o sistema de análise de marcha 170. O quiosque 120 inicia uma avaliação funcional questionando-se sobre a prontidão do usuário 110. Após uma confirmação de prontidão pelo usuário 110, o quiosque 120 inicia uma gravação de profundidade de vídeo, através do sistema de câmera de profundidade 150, à medida que o usuário anda e/ou realiza as avaliações funcionais recomendadas. O usuário 110 realiza a atividade ou atividades necessárias para a avaliação funcional conforme indicado pelo quiosque 120 na área de desempenho de movimento 115. Durante o desempenho do teste funcional pelo usuário 110, o quiosque 120 usa o sistema de câmera de profundidade 150 para gravar um vídeo de profundidade da atividade.
[0044] O vídeo de profundidade é transmitido pelo quiosque 120, seja em tempo real, mediante a conclusão de cada atividade, ou mediante a conclusão da avaliação funcional, ao sistema de análise de marcha 170 através da rede de comunicações 140. O módulo de rastreamento corporal 172 aplica um algoritmo de rastreamento corporal ao vídeo de profundidade, incluindo determinar uma posição e uma orientação do usuário no espaço pela duração dos dados de vídeo de profundidade. O algoritmo de rastreamento corporal pode incluir determinar uma localização no vídeo de profundidade de um ou mais membros do usuário 110, e rastrear a posição e orientação de um ou mais membros para cada quadro dentro dos dados de vídeo de profundidade. O módulo de parâmetro de movimento 174 pode processar as informações de rastreamento corporal produzidas pelo módulo de rastreamento corporal 172 para determinar uma ou mais características de marcha espaço-temporal do usuário 110. Por exemplo, o módulo de parâmetro de movimento 174 pode determinar a velocidade de marcha do usuário 110 calculando-se a distância linear percorrida pelo usuário 110 dividido pelo comprimento de tempo necessário pelo usuário 110 para percorrer essa distância. Uma ou mais características de marcha espaço-temporal podem ser armazenadas em um banco de dados associado ao sistema de análise de marcha 170, ao quiosque 120, ao dispositivo tipo tablet 130, ou qualquer combinação dos mesmos.
[0045] Para garantir, enquanto o sistema de análise de marcha 170, incluindo o módulo de rastreamento corporal 172 e o módulo de parâmetro de movimento 174, são mostrados como sendo remotos a partir do quiosque 120 pela rede de comunicações 140, as modalidades da presente revelação incluem ter o sistema de análise de marcha 170 no quiosque 120 ou dispositivo tipo tablet
130.
[0046] As Figuras 5a e 5b descrevem uma interface gráfica de usuário 500 mostrando uma representação de uma atividade de uma avaliação funcional. A interface gráfica de usuário 500 pode ser apresentada ao usuário 110 através do dispositivo tipo tablet 130 conforme mostrado na Figura 4, por exemplo. A representação pode incluir uma descrição gráfica do usuário 510, área de desempenho de movimento 515, quiosque 520, dispositivo tipo tablet 530, e sistema de câmera de profundidade 550. A interface gráfica de usuário 500 pode descrever, ainda, um campo de visão representativo 555 do sistema de câmera de profundidade 150 de modo que o usuário 110 possa ser informado quanto aos limites das área de desempenho de movimento 115. Em particular, a Figura 5a ilustra uma atividade de uma avaliação funcional que envolve o usuário 110 virando para esquerda a partir de uma posição estacionária. A Figura 5b ilustra outra atividade de uma avaliação funcional incluindo andar repetidamente para trás e para frente na área de desempenho de movimento
115.
[0047] A Figura 6 ilustra uma interface gráfica de usuário exemplificadora 600 tendo resultados de análise de movimento funcional, que, em várias modalidades, são apresentados ao usuário 110 através do dispositivo tipo tablet 130. Os resultados podem incluir um rótulo da característica de marcha espaço-temporal, o valor determinado da característica de marcha espaço-temporal, e uma descrição resumida da característica de marcha espaço-temporal. O sistema de quiosque de avaliação de risco de queda pode proporcionar as características de marcha espaço-temporal determinadas ao usuário em tempo real.
[0048] A Figura 7 descreve um armazenamento de dados normativos baseados em nuvem 700 acoplado a uma porção do sistema de quiosque de avaliação de risco de queda 100 conforme mostrado na Figura 1. O armazenamento de dados normativo baseado em nuvem 700, que pode compreender um ou mais servidores remotos, proporciona recomendações consultivas baseadas em evidências ao usuário 110 com base nos resultados da avaliação detalhada de risco de queda. O um ou mais servidores remotos podem ter capacidades computacionais conforme descrito no sistema computacional exemplificador descrito na Figura 13. Para proporcionar as recomendações após a conclusão da avaliação de risco de queda, o quiosque pode acessar uma ou mais instâncias de armazenamento de dados normativo baseado em nuvem 700 tendo pelo menos um dentre: 1) dados normativos para testes de movimento funcional; 2) razões de risco conhecidas para dados de movimento funcional; 3) razões de risco de histórico de quedas; 4) riscos e interações conhecidas de descrição de dados associados à medicação; 5) recomendações baseadas em evidências para projetos ambientais de risco baixo; 6) dados normativos associados à visão; ou 7) razões de risco conhecidas associadas a variáveis de visão. Os dados normativos e razões de risco podem ser determinados a partir de uma pluralidade de respostas de pesquisa e avaliações funcionais de outros usuários recebidos pelo armazenamento de dados normativo baseado em nuvem 700 a partir do sistema de pesquisa detalhada 160 e do sistema de análise de marcha 170. O quiosque 120 pode receber os dados normativos, razões de risco, e recomendações a partir do armazenamento de dados normativo baseado em nuvem 700 através da rede de comunicações 140, e comparar os dados determinados a partir do sistema de pesquisa detalhada 160 e do sistema de análise de marcha 170 para o usuário particular 110 aos dados recebidos a partir do armazenamento de dados normativo baseado em nuvem
700. Com base na comparação, o quiosque 120 pode proporcionar várias recomendações ao usuário 110 com base na avaliação detalhada de risco de queda. As recomendações facilitam a redução de risco de queda associada ao usuário 110.
[0049] Por exemplo, o quiosque 120 pode determinar um escore para o usuário considerando um domínio particular da pesquisa detalhada. Em uma ou mais modalidades, o sistema de quiosque de avaliação de risco de queda 100 utiliza um ou mais sistemas de inteligência artificial e/ou algoritmos de aprendizagem de máquina para determinar o escore. O quiosque 120 pode receber, ainda, um limiar predeterminado a partir do armazenamento de dados normativo baseado em nuvem 700 considerando o domínio particular. Mediante a determinação que o escore excede o limiar predeterminado, o quiosque 120 pode determinar que uma ou mais recomendações recebidas a partir do armazenamento de dados normativo baseado em nuvem 700 associado ao domínio particular são aplicáveis ao usuário 110 e exibir uma ou mais recomendações ao usuário 110.
[0050] As Figuras 8 e 9 descrevem proporcionar ao usuário uma ou mais recomendações com base na avaliação detalhada de risco de queda. A Figura 8 ilustra uma interface gráfica de usuário 800 tendo recomendações 820 determinadas com base em uma ou mais respostas de pesquisa e características de marcha espaço-temporal determinadas apresentadas ao usuário em uma avaliação detalhada de risco de queda 810. Por exemplo, o avatar de ECI 830 proporciona uma recomendação 820 que o usuário deve considerar desaglomerar seu ambiente doméstico para reduzir o risco de queda, com base no escore ambiente presente na avaliação detalhada de risco de queda do usuário 810. De modo similar, o avatar de ECI 830 recomenda que o usuário discuta com um provedor da área de saúde formas nas quais ele pode aumentar a velocidade de marcha, por exemplo, com base na característica de marcha espaço-temporal determinada mostrada na Figura 6 que esteja abaixo de um limiar de valor normativo. A Figura 9 mostra uma interface gráfica de usuário 900 tendo uma pesquisa ambiental 910, recomendações 920, e avatar de ECI 930. Com base nos resultados da pesquisa ambiental 910, em particular, a entrada de usuário que o usuário tem áreas com tapetes, mas sem forros de tapete abaixo deles, fita dupla-face ou revestimentos antideslizantes, bem como que o usuário tem pisos, degraus, e quintais não livres de aglomerações, o avatar de ECI 930 proporciona a recomendação 920 que o usuário deve substituir seu tapete por tapetes antideslizantes para ajudar a reduzir risco de queda.
[0051] A Figura 10 descreve um avatar de ECI exemplificador 1000 configurado para guiar o usuário através do preenchimento da avaliação detalhada de risco de queda. O avatar de ECI 1000 facilita guiar o usuário 110 através do processo de coleta de dados de modo a servir três propósitos: 1) reduzir erros de usuário em processos de coleta de dados realizados pelo quiosque 120; 2) proporcionar um método interativo de comunicações sem cliques e sem digitações que seja facilmente preenchido pelo usuário 110 e 3) proporcionar tanto instruções como exemplos representativos dos vários testes a serem realizados pelo usuário 110. Por exemplo, conforme descrito na Figura 11, o avatar de ECI 1100 pode proporcionar um exemplo representativo de um teste funcional a ser realizado pelo usuário. Em particular, o avatar de ECI 1100 descrito na Figura 11 está demonstrando como o usuário deve apropriadamente mudar de uma posição sentada para uma posição de pé de modo que o sistema de quiosque de avaliação de risco de queda seja capaz de gravar adequadamente informações de profundidade e analisar apropriadamente a atividade. Como tal, o sistema de quiosque de avaliação de risco de queda pode utilizar recursos baseados em nuvem acoplados ao quiosque para permitir respostas de pesquisa a serem recebidas e avaliadas de modo que seja menos intimidante do que uma configuração laboratorial mais tradicional ou consultório de profissional médico.
[0052] A Figura 12 é um fluxo de processo que mostra um método 1200 para proporcionar uma avaliação detalhada de risco de queda de acordo com uma ou mais modalidades exemplificadoras. O método 700 pode ser realizado por lógica de processamento que pode compreender hardware (por exemplo, lógica dedicada, lógica programável e microcódigo), software (como software executado em um sistema computacional para propósitos gerais ou uma máquina dedicada), ou uma combinação dos mesmos. Em uma ou mais modalidades exemplificadoras, a lógica de processamento reside no quiosque 120, no dispositivo tipo tablet 130, no sistema de pesquisa detalhada 160, ou no sistema de análise de marcha 170, ou combinações dos mesmos.
[0053] Conforme mostrado na Figura 12, o método 1200 pode começar na operação 1210, proporcionando a um usuário uma pesquisa que compreende perguntas direcionadas a informações suscitadas referentes à avaliação de risco de queda em uma pluralidade de domínios. Pode-se proporcionar ao usuário a pesquisa através do quiosque, e, de modo mais específico, um avatar de ECI representado por uma interface gráfica de usuário de um dispositivo tipo tablet acoplado.
[0054] Na operação 1220, o método 1200 pode proceder com o recebimento de informações suscitadas que compreendem respostas às perguntas que sejam indicativas de um risco de queda do usuário.
[0055] Na operação 1230, o método 1200 pode incluir registrar, através de um sistema de câmera de profundidade, dados de vídeo de profundidade de uma atividade do usuário.
[0056] Na operação 1240, o método 1200 pode proceder com a determinação, com base nos dados de vídeo de profundidade registrados, de pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal associada à atividade realizada pelo usuário. A determinação pode incluir rastrear movimentos corporais através de um módulo de rastreamento corporal e calcular a característica de marcha espaço-temporal através de um módulo de parâmetro de movimento, conforme descrito previamente. Deve-se compreender que o cálculo da característica de marcha espaço-temporal pode ser realizado pelo quiosque ou por um servidor remoto como o sistema de análise de marcha 170 descrito na Figura 1. Dessa forma, o quiosque pode determinar a pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal transmitindo-se os dados de vídeo de profundidade a esse servidor remoto para processamento, e receber as características de marcha espaço-temporal a partir do servidor remoto.
[0057] Na operação 1250, o método 1200 pode incluir conduzir uma análise quantitativa de risco de queda com base em pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal e as informações suscitadas que compreendem as respostas às perguntas da pesquisa. A análise de marcha quantitativa pode incluir determinar um escore de risco de queda geral com base em um conjunto de características de marcha espaço-temporal.
[0058] Na operação 1260, o método 1200 pode proceder com a exibição de pelo menos uma porção da análise quantitativa de risco de queda ao usuário.
[0059] Opcionalmente, na operação 1270, o método 1200 pode incluir proporcionar, com base na análise quantitativa de risco de queda, uma recomendação ao usuário.
[0060] A Figura 13 mostra uma representação diagramática de um dispositivo computacional para uma máquina sob a forma eletrônica exemplificadora de um sistema computacional 1300, no qual um conjunto de instruções para induzir uma máquina a realizar quaisquer uma ou mais das metodologias discutidas no presente documento pode ser executado. Nas modalidades exemplificadoras, a máquina opera como um dispositivo autônomo, ou pode ser conectada (por exemplo, em rede) a outras máquinas. Em uma implantação em rede, a máquina pode operar na capacidade de um servidor, uma máquina de cliente em um ambiente de rede de servidor-cliente, ou como uma máquina de par em um ambiente de rede par-a-par (ou distribuído). A máquina pode ser um computador pessoal (PC), PC tablet, console de jogos, decodificador de sinais (STB), assistente pessoal digital (PDA), dispositivo de televisão, telefone celular, reprodutor de música portátil (por exemplo, um dispositivo de áudio de disco rígido portátil), equipamento de web, ou qualquer máquina capaz de executar um conjunto de instruções (sequencial, ou de outro tipo) que especifica ações a serem adotadas por essa máquina. Ademais, embora somente uma máquina seja ilustrada, o termo “máquina” também deve ser adotado para incluir qualquer coleção de máquinas que executam separada ou conjuntamente um conjunto (ou múltiplos conjuntos) de instruções para realizar quaisquer uma ou mais das metodologias discutidas no presente documento. O sistema computacional 1300 pode ser uma instância do quiosque 120, dispositivo tipo tablet 130, sistema de pesquisa detalhada 160, sistema de análise de marcha 170, ou armazenamento de dados normativo baseado em nuvem 700.
[0061] O sistema computacional exemplificador 1300 inclui um processador ou múltiplos processadores 1305 (por exemplo, uma unidade de processamento central (CPU), uma unidade de processamento gráfico (GPU), ou ambas), e uma memória principal 1310 e uma memória estática 1315, que se comunicam entre si através de um barramento 1320. O sistema computacional
1300 pode incluir, ainda, uma unidade de exibição de vídeo 1325 (por exemplo, uma tela de cristal líquido (LCD), tela de diodo emissor de luz orgânica (OLED), ou tubo de raios catódicos (CRT)). O sistema computacional 1300 também inclui pelo menos um dispositivo de entrada 1330, como um dispositivo de entrada alfanumérica (por exemplo, um teclado), um dispositivo de controle de cursor (por exemplo, um mouse), um microfone, uma câmera digital, uma câmera de vídeo, e assim por diante. O sistema computacional 1300 também inclui uma unidade de disco rígido 1335, um dispositivo de geração de sinal 1340 (por exemplo, um alto-falante), e um dispositivo de interface de rede 1345.
[0062] A unidade de disco 1335 (também referida como unidade de disco rígido 1335) inclui uma mídia legível por máquina 1350 (também referida como uma mídia legível por computador 1350), que armazena um ou mais conjuntos de instruções e estruturas de dados (por exemplo, instruções 1355) incorporadas ou utilizadas por quaisquer uma ou mais metodologias ou funções descritas no presente documento. As instruções 1355 também podem residir, completamente ou pelo menos parcialmente, na memória principal 1310, memória estática 1315 e/ou nos processadores 1305 durante a execução dos mesmos pelo sistema computacional 1300. A memória principal 1310, memória estática 1315, e os processadores 1305 também constituem mídias legíveis por máquina.
[0063] As instruções 1355 podem ser adicionalmente transmitidas ou recebidas por uma rede de comunicações 1360 através do dispositivo de interface de rede 1345 que utiliza qualquer dentre uma série de protocolos de transferência bem conhecidos (por exemplo, Protocolo de Transferência de Hipertexto (HTTP), CAN, Serial, e Modbus). A rede de comunicações 1360 inclui a Internet, intranet local, Rede de Área Pessoal (PAN), Rede de Área Local (LAN), Rede de Área Ampliada (WAN), Rede de Área Metropolitana (MAN), rede privada virtual (VPN), rede de área de armazenamento (SAN), conexão de retransmissão de quadro, conexão de Rede Inteligente Avançada (AIN), conexão de rede óptica síncrona (SONET), linha T1, T3, E1 ou E3 digital, conexão de Serviço de Dados Digitais (DDS), conexão de Linha Assinante Digital (DSL), conexão Ethernet, linha de Rede Digital de Serviços Integrados (ISDN), modem via cabo, conexão de Modo de Transferência Assíncrona (ATM), ou uma Interface de Dados Distribuídos por Fibra (FDDI) ou conexão de Interface de
Dados Distribuídos por Cobre (CDDI). Adicionalmente, a rede de comunicações 1360 também pode incluir enlaces a qualquer dentre uma variedade de redes sem fio incluindo Protocolo de Aplicativo Sem Fio (WAP), Serviço de Rádio em Pacote Geral (GPRS), Sistema Global para Comunicações Móveis (GSM), Acesso Múltiplo por Divisão de Código (CDMA) ou Acesso Múltiplo por Divisão de Tempo (TDMA), redes de telefone celular, Sistema de Posicionamento Global (GPS), dados de pacote digital celular (CDPD), Pesquisa em Movimento, rede de paginação de duplexação Limitada (RIM), rádio Bluetooth, ou uma rede de radiofrequência baseada em IEEE 802.11.
[0064] Embora a mídia legível por máquina 1350 seja mostrada em uma modalidade exemplificadora como sendo uma mídia simples, o termo “mídia legível por computador” deve ser adotado para incluir uma mídia simples ou uma mídia múltipla (por exemplo, um banco de dados centralizado ou distribuído, e/ou caches e servidores associados) que armazena um ou mais conjuntos de instruções. O termo “mídia legível por computador” também deve ser adotado para incluir qualquer mídia que seja capaz de armazenar, codificar ou portar um conjunto de instruções para execução pela máquina e que induz a máquina a realizar quaisquer uma ou mais das metodologias do presente pedido, ou que seja capaz de armazenar, codificar ou portar estruturas de dados utilizados ou associados a esse conjunto de instruções. O termo “mídia legível por computador” deve, de modo correspondente, ser adotado para incluir, mas sem limitação, memórias em estado sólido, mídias ópticas e magnéticas. Essas mídias também podem incluir, sem limitação, discos rígidos, disquetes flexíveis, cartões de memória flash, discos de vídeo digital, memória de acesso aleatório (RAM), memória somente para leitura (ROM), e similares.
[0065] As modalidades exemplificadoras descritas no presente documento podem ser implementadas em um ambiente operacional que compreende instruções executáveis por computador (por exemplo, software) instaladas em um computador, em hardware, ou em uma combinação de software e hardware. As instruções executáveis por computador podem ser escritas em uma linguagem de programação computacional ou podem ser incorporadas em lógica de firmware. Caso sejam escritas em uma linguagem de programação que se conforme a um padrão reconhecido, essas instruções podem ser executadas em uma variedade de plataformas de hardware e para interfaces a uma variedade de sistemas operacionais. Embora não limitados a esses, programas de software computacional para implementar o presente método podem ser escritos em qualquer número de linguagens de programação como, por exemplo, Linguagem de Marcação de Hipertexto (HTML), HTML Dinâmico, XML, Linguagem Estilo Planilha Extensível (XSL), Linguagem de Semântica e Especificação de Estilo de Documento (DSSSL), Planilhas de Estilo em Cascata (CSS), Linguagem de Integração Multimídia Sincronizada (SMIL), Linguagem de Marcação Sem Fio (WML), JavaTM, JiniTM, C, C++, C#, .NET, Adobe Flash, Perl, UNIX Shell, Visual Basic ou Visual Basic Script, Linguagem de Marcação de Realidade Virtual (VRML), ColdFusionTM ou outros compiladores, montadores, interpretadores, ou outras linguagens ou plataformas computacionais.
[0066] Portanto, revela-se a tecnologia para avaliação detalhada de risco de queda. Embora modalidades tenham sido descritas com referência a modalidades exemplificadoras específicas, ficará evidente que várias modificações e alterações podem ser feitas a essas modalidades exemplificadoras sem divergir do âmbito e escopo mais abrangentes do presente pedido. De modo correspondente, o relatório descritivo e os desenhos devem ser considerados em um sentido ilustrativo, e não restritivo.

Claims (20)

REIVINDICAÇÕES
1. Método para proporcionar uma avaliação em tempo real de risco de queda, o método sendo CARACTERIZADO pelo fato de compreender: proporcionar a um usuário uma pesquisa que compreende perguntas voltadas a informações suscitadas referentes à avaliação de riscos de quedas em uma pluralidade de domínios; receber as informações suscitadas compreendendo respostas às perguntas que sejam indicativas de um risco de queda do usuário; registrar, através de um sistema de câmera de profundidade, dados de vídeo de profundidade de uma atividade do usuário; determinar, com base nos dados de vídeo de profundidade, pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal associada à atividade realizada pelo usuário; conduzir uma análise quantitativa de risco de queda com base em pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal e informações suscitadas; e exibir pelo menos uma porção da análise quantitativa de risco de queda ao usuário.
2. Método, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que proporcionar ao usuário a pesquisa inclui apresentar as perguntas com uma interface gráfica de usuário conversacional animada interativa.
3. Método, de acordo com a reivindicação 2, CARACTERIZADO pelo fato de que compreende, ainda, exibir uma representação da atividade a ser realizada pelo usuário através da interface gráfica de usuário conversacional animada interativa.
4. Método, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que a pluralidade de domínios inclui histórico, medicação, ambiental, físico e visão.
5. Método, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que a determinação de pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal inclui rastrear uma posição e orientação do usuário nos dados de vídeo de profundidade.
6. Método, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que a pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal inclui um ou mais dentre velocidade de marcha, um comprimento de passada, um comprimento de passo e uma largura de passo.
7. Método, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que a pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal inclui um ou mais dentre um tempo em postura, um tempo em balanço, um tempo em apoio duplo, uma variabilidade de tempo em postura, e uma variabilidade de tempo em balanço.
8. Método, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que a pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal inclui um ou mais dentre uma duração de teste, uma duração de virada, uma duração de sentada para de pé, uma duração de pé para sentada, um número de repetições de sentada para de pé realizadas dentro de um período de tempo predeterminado, e um número de repetições de pé para sentada realizadas dentro de um período de tempo predeterminado.
9. Método, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que compreende, ainda, proporcionar, recomendações consultivas em tempo real com base na análise quantitativa de risco de queda.
10. Método, de acordo com a reivindicação 9, CARACTERIZADO pelo fato de que proporcionar recomendações consultivas inclui: acessar um armazenamento de dados normativo baseado em nuvem tendo dados normativos, razões de risco e recomendações; comparar a análise quantitativa de risco de queda aos dados normativos e razões de risco; e com base na comparação, selecionar uma recomendação das recomendações acessadas a partir do armazenamento de dados normativo baseado em nuvem.
11. Sistema para proporcionar uma avaliação em tempo real de risco de queda, o sistema sendo CARACTERIZADO pelo fato de compreender: um quiosque; um dispositivo tipo tablet comunicativamente acoplado ao quiosque; um sistema de câmera de profundidade comunicativamente acoplado ao quiosque;
pelo menos um processador; e uma memória que armazena instruções executáveis por processador, em que o pelo menos um processador é configurado para implementar as operações a seguir mediante execução das instruções executáveis por processador: proporcionar a um usuário uma pesquisa que compreende perguntas voltadas a informações suscitadas referentes à avaliação de risco de queda em uma pluralidade de domínios; receber as informações suscitadas que compreendem respostas às perguntas que sejam indicativas de um risco de queda do usuário; registrar, através de um sistema de câmera de profundidade, dados de vídeo de profundidade de uma atividade do usuário; determinar, com base nos dados de vídeo de profundidade, pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal associada à atividade realizada pelo usuário; conduzir uma análise quantitativa de risco de queda com base em pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal e nas informações suscitadas; e exibir pelo menos uma porção da análise quantitativa de risco de queda ao usuário.
12. Sistema, de acordo com a reivindicação 11, CARACTERIZADO pelo fato de que compreende, ainda, uma interface gráfica de usuário conversacional animada interativa exibida pelo dispositivo tipo tablet.
13. Sistema, de acordo com a reivindicação 12, CARACTERIZADO pelo fato de que o pelo menos um processador é configurado, ainda, para implementar a operação de exibir uma representação da atividade a ser realizada pelo usuário através da interface gráfica de usuário conversacional animada interativa.
14. Sistema, de acordo com a reivindicação 11, CARACTERIZADO pelo fato de que a determinação de pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal inclui rastrear uma posição e orientação do usuário nos dados de vídeo de profundidade.
15. Sistema, de acordo com a reivindicação 11, CARACTERIZADO pelo fato de que a pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal inclui um ou mais dentre velocidade de marcha, um comprimento de passada, um comprimento de passo e uma largura de passo.
16. Sistema, de acordo com a reivindicação 11, CARACTERIZADO pelo fato de que a pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal inclui um ou mais dentre um tempo em postura, um tempo em balanço, um tempo em apoio duplo, uma variabilidade de tempo em postura, e uma variabilidade de tempo em balanço.
17. Sistema, de acordo com a reivindicação 11, CARACTERIZADO pelo fato de que a pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal inclui um ou mais dentre uma duração de teste, uma duração de virada, uma duração de sentada para de pé, uma duração de pé para sentada, um número de repetições de sentada para de pé realizadas dentro de um período de tempo predeterminado, e um número de repetições de pé para sentada realizadas dentro de um período de tempo predeterminado.
18. Sistema, de acordo com a reivindicação 11, CARACTERIZADO pelo fato de que o pelo menos um processador é configurado, ainda, para implementar a operação de proporcionar, recomendações consultivas em tempo real com base na análise quantitativa de risco de queda.
19. Sistema, de acordo com a reivindicação 18, CARACTERIZADO pelo fato de que proporcionar recomendações consultivas inclui: receber um limiar predeterminado associado a um domínio a partir de um armazenamento de dados normativo baseado em nuvem; comparar um escore de domínio da análise quantitativa de risco de queda ao limiar predeterminado; determinar, com base na comparação, que o escore de domínio excede o limiar predeterminado; e exibir, se o escore de domínio exceder o limiar predeterminado, uma recomendação ao usuário.
20. Mídia legível por computador não transitória, CARACTERIZADA pelo fato de ter incorporada nela instruções sendo executáveis por ao menos um processador para realizar um método para proporcionar uma avaliação em tempo real de risco de queda, sendo que o método compreende: proporcionar a um usuário uma pesquisa que compreende perguntas voltadas a informações suscitadas referentes à avaliação de risco de queda em uma pluralidade de domínios; receber as informações suscitadas que compreende respostas às perguntas que sejam indicativas de um risco de queda do usuário; registrar, através de um sistema de câmera de profundidade, dados de vídeo de profundidade de uma atividade do usuário; determinar, com base nos dados de vídeo de profundidade, pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal associada à atividade realizada pelo usuário; conduzir uma análise quantitativa de risco de queda com base em pelo menos uma característica de marcha espaço-temporal e nas informações suscitadas; e exibir pelo menos uma porção da análise quantitativa de risco de queda ao usuário.
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Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10813572B2 (en) 2015-12-11 2020-10-27 Electronic Caregiver, Inc. Intelligent system for multi-function electronic caregiving to facilitate advanced health diagnosis, health monitoring, fall and injury prediction, health maintenance and support, and emergency response
US11213224B2 (en) 2018-03-19 2022-01-04 Electronic Caregiver, Inc. Consumer application for mobile assessment of functional capacity and falls risk
US11923058B2 (en) 2018-04-10 2024-03-05 Electronic Caregiver, Inc. Mobile system for the assessment of consumer medication compliance and provision of mobile caregiving
US11488724B2 (en) 2018-06-18 2022-11-01 Electronic Caregiver, Inc. Systems and methods for a virtual, intelligent and customizable personal medical assistant
US11791050B2 (en) 2019-02-05 2023-10-17 Electronic Caregiver, Inc. 3D environment risks identification utilizing reinforced learning
US11113943B2 (en) 2019-05-07 2021-09-07 Electronic Caregiver, Inc. Systems and methods for predictive environmental fall risk identification
CN111134687B (zh) * 2020-01-14 2022-05-20 深圳数联天下智能科技有限公司 坐姿风险评估方法、装置及设备
US20210358202A1 (en) * 2020-05-13 2021-11-18 Electronic Caregiver, Inc. Room Labeling Drawing Interface for Activity Tracking and Detection
US12009083B2 (en) 2020-11-16 2024-06-11 Electronic Caregiver, Inc. Remote physical therapy and assessment of patients
KR102553951B1 (ko) * 2020-12-29 2023-07-11 (주)옵토닉스 낙상 예방 관리 시스템
CA3115954A1 (en) * 2021-04-22 2022-10-22 Borderpass Corp. System for generating immigration risk assessment data
AU2022335150A1 (en) * 2021-08-23 2024-03-07 Jasper Medtech Pty Ltd System and method for quantitative gait assessment
CN113887335B (zh) * 2021-09-13 2024-04-02 华南理工大学 基于多尺度时空层级网络的跌倒风险实时评估系统和方法
WO2024020623A1 (en) * 2022-07-25 2024-02-01 Jasper Medtech Pty Ltd Method for determining quality of life
CN115954099B (zh) * 2022-11-18 2023-09-15 临沂中科睿鹤智慧科技有限公司 一种基于多模态步态参数的脑卒中关联量化评估方法

Family Cites Families (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004054591A (ja) * 2002-07-19 2004-02-19 Institute Of Tsukuba Liaison Co Ltd 健康増進プログラムの作成方法および健康増進実行方法
JP4651650B2 (ja) * 2004-01-15 2011-03-16 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター 歩行速度測定計
JP2005228305A (ja) * 2004-01-15 2005-08-25 Tokyoto Koreisha Kenkyu Fukushi Shinko Zaidan 老年症候群の危険性の判定方法
JP2006102462A (ja) * 2004-10-08 2006-04-20 Yoshiteru Muto 転倒予防指導支援装置、転倒予防指導支援システム、転倒予防指導支援プログラム、転倒予防指導支援システムプログラム、転倒予防指導支援プログラムが記憶された記憶媒体および転倒予防指導支援システムプログラムが記憶された記憶媒体
US7558622B2 (en) * 2006-05-24 2009-07-07 Bao Tran Mesh network stroke monitoring appliance
US7612681B2 (en) * 2007-02-06 2009-11-03 General Electric Company System and method for predicting fall risk for a resident
JP4915263B2 (ja) * 2007-03-23 2012-04-11 アイシン精機株式会社 歩行能力からの運動機能向上メニュー提案システム及び歩行能力からの運動機能向上メニュー提案方法
US20090030945A1 (en) * 2007-07-26 2009-01-29 Diagnosisplus Llc Method and system for collecting and analyzing medical patient data
US8206325B1 (en) * 2007-10-12 2012-06-26 Biosensics, L.L.C. Ambulatory system for measuring and monitoring physical activity and risk of falling and for automatic fall detection
US10438496B2 (en) * 2008-11-18 2019-10-08 Victoria Panzer Method and system for fall prevention in older adults
US11462314B2 (en) * 2009-10-14 2022-10-04 Trice Imaging, Inc. Systems and devices for encrypting, converting and interacting with medical images
US20130204545A1 (en) * 2009-12-17 2013-08-08 James C. Solinsky Systems and methods for sensing balanced-action for improving mammal work-track efficiency
US20130303860A1 (en) * 2011-11-21 2013-11-14 Robert Bender Systems and methods for use in fall risk assessment
US9597016B2 (en) * 2012-04-27 2017-03-21 The Curators Of The University Of Missouri Activity analysis, fall detection and risk assessment systems and methods
US20140214440A1 (en) * 2013-01-28 2014-07-31 Seniorlink Incorporated Risk model for a care management system
WO2014195146A1 (en) * 2013-06-06 2014-12-11 Koninklijke Philips N.V. Fall detection system and method.
US10588546B2 (en) * 2013-06-26 2020-03-17 The Cleveland Clinic Foundation Systems and methods to assess balance
CN104361321B (zh) * 2014-11-13 2018-02-09 侯振杰 一种判断老年人摔倒行为及身体平衡能力的方法
KR101711488B1 (ko) * 2015-01-28 2017-03-03 한국전자통신연구원 동작 기반 인터랙티브 서비스 방법 및 시스템
US10206630B2 (en) * 2015-08-28 2019-02-19 Foresite Healthcare, Llc Systems for automatic assessment of fall risk
US10512847B2 (en) * 2015-09-02 2019-12-24 Rutgers, The State University Of New Jersey Motion detecting balance, coordination, mobility and fitness rehabilitation and wellness therapeutic virtual environment
US11170626B2 (en) * 2015-09-17 2021-11-09 Luvozo Pbc Automated environment hazard detection
KR101775490B1 (ko) * 2015-12-11 2017-09-06 (주)이든이노베이션 케릭터와의 상호작용을 이용하여 건강정보를 입력받고 설명하는 대화형 사용자인터페이스 방법
US10376739B2 (en) * 2016-01-08 2019-08-13 Balance4Good, Ltd. Balance testing and training system and method
CN106056035A (zh) * 2016-04-06 2016-10-26 南京华捷艾米软件科技有限公司 一种基于体感技术的幼儿园智能监控方法
US11164679B2 (en) * 2017-06-20 2021-11-02 Advinow, Inc. Systems and methods for intelligent patient interface exam station
CN107411515A (zh) * 2017-07-27 2017-12-01 胡彦 产妇跌倒保护装置
CN111263953B (zh) * 2017-10-27 2024-03-01 株式会社爱世克私 动作状态评估系统及其装置、服务器、方法以及存储介质

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