BRPI0912961B1

BRPI0912961B1 - sistema de detecção e/ou prevenção de queda, e método de treinamento de uma detecção de queda e/ou algoritmo de prevenção

Info

Publication number: BRPI0912961B1
Authority: BR
Inventors: Baldus Herbert; Jim Sheng; R T Ten Kate Warner; Peng Yang
Original assignee: Koninl Philips Electronics Nv; Koninklijke Philips Nv
Priority date: 2008-08-28
Filing date: 2009-08-20
Publication date: 2019-11-26
Also published as: EP2329470A1; CN102132331A; WO2010023604A1; US9011352B2; EP2329470B1; BRPI0912961A2; JP2012501033A; JP5529872B2; CN102132331B; US20110230791A1; AU2009286390A1; AU2009286390B2

Abstract

sistema de detecção e/ou prevenção de queda, e método de treinamento de uma detecção de queda e/ou algoritmo de prevenção a presente invenção apresenta um sistema de detecção e/ou prevenção de queda, o qual inclui um ou mais sensores para detecção de características de movimento de um usuário do sistema de detecção e/ou prevenção de queda e para gerar sinais correspondentes; um meio de processamento para analisar os sinais de um ou mais sensores utilizando um algoritmo de detecção de queda para determinar se uma queda ocorreu ou possa vir a ocorrer, em que o meio de processamento também é adaptado para atualizar o referido algoritmo de detecção de queda com base no resultado da análise dos sinais e uma indicação se uma queda ocorreu a partir do usuário ou de terceiros.

Description

SISTEMA DE DETECÇÃO E/OU PREVENÇÃO DE QUEDA, E MÉTODO DE TREINAMENTO DE UMA DETECÇÃO DE QUEDA E/OU ALGORITMO DE PREVENÇÃO

CAMPO TÉCNICO DA INVENÇÃO [001] A presente invenção refere-se a sistemas de detecção e/ou prevenção de queda, e em particular a um sistema de detecção e/ou prevenção de queda dotado de um algoritmo de detecção de queda que pode ser adaptado para as características de um usuário particular.

ANTECEDENTES DA INVENÇÃO [002] A queda é um problema significativo no cuidado de idosos que pode levar a morbidade e mortalidade. Do ponto de vista físico, as quedas ocasionam danos, enquanto sob o ponto de vista mental, as quedas ocasionam medo de cair, o que por sua vez leva ao isolamento social e depressão.

[003] Em termos de intervenção, há dois aspectos onde os dispositivos eletrônicos podem ajudar. Um é proporcionar um sistema de detecção de queda automatizado e confiável, e o outro é proporcionar um sistema de prevenção de queda que proporciona um retorno precoce ao usuário ou ao provedor de cuidados do usuário se o usuário se engaja em uma situação (mais) arriscada. O primeiro garante que medidas adequadas sejam tomadas em case de um incidente de queda, que também proporciona um nível de restauração da confiança para o usuário, e o segundo ajuda o usuário a se manter saudável, o que proporciona um nível adicional de restauração da confiança. Sistemas de detecção de queda estão se tornando amplamente disponíveis, e sistemas de detecção de queda são

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2/24 esperados surgir brevemente.

[004] De modo comum, sistemas de detecção de queda automatizados são centrados em torno de um acelerômetro que deve ser fixado ao corpo do usuário. O detector rastreia os sinais a partir do acelerômetro e determina que uma queda ocorreu se um padrão característico é identificado. Um padrão típico é uma combinação de um alto valor de impacto no qual o sinal de aceleração excede um limiar pré-configurado, seguido por um período de aceleração relativamente constante, por exemplo, apenas gravidade, uma vez que o usuário está permanecendo imóvel no chão. O padrão pode continuar ao revelar atividade, se desviando a partir do período relativamente constante, quando o usuário fica em pé de novo.

[005] Diversos refinamentos e extensões existem para este sistema simples. Por exemplo, giroscópios e/ou magnetômetros podem ser utilizados para medir a orientação do corpo para checar uma posição não vertical sustentada na avaliação de se uma queda ocorreu.

[006] Os sistemas de detecção de queda automáticos atuais são tipicamente equipados com um botão de reinicialização de alarme” que o usuário pode pressionar para suprimir alarmes falsos (falsos positivos - FP) antes que eles alcancem o provedor de cuidados, de modo que intervenção adicional pelo provedor de cuidados seja abortada. Com freqüência, o botão de reinicialização de alarme, ou alternativamente um botão de alarme”, é utilizado para permitir que o usuário requisite ajuda, o que, em um modo, indica um alarme perdido (isto é um falso negativo FN) . As referidas duas funções podem aparecer como dois botões separados para o usuário pressionar. Os mesmos também

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3/24 podem ser integrados em um único botão físico, em cujo caso a função muda com o estado atual do algoritmo de detecção (sem queda contra queda detectada). Deve-se observar, contudo, que os botões não são obrigados a fazer parte do dispositivo colocado no corpo do usuário. Eles também poderiam ser parte de uma estação de base, localizada na casa do usuário, a qual se comunica com o sensor e que ainda transmite um alarme ao centro de chamada provedor de cuidados. Faz mais sentido montar o botão para a função de reiniciar na estação de base e ter a função de alarme com o sensor.

[007] Um problema com os sistemas automáticos de detecção de queda é a classificação confiável de quedas e não quedas, caracterizada pela sensibilidade e especificidade. Claramente, para uma classificação de confiança, os falsos positivos e falsos negativos devem ser suprimidos, tanto quanto possível. A confiabilidade total (ou seja, não FP ou FN) só é possível caso as características do conjunto de sinais possam ser completamente distintas em duas séries separadas, uma caracterizando um incidente de queda, a outra um incidente de não queda. Obviamente, na prevenção de quedas, o sistema não pode fazer uso dos eventos de alta aceleração no sinal, uma vez que não estará (ainda) presente, e o problema da identificação correta das situações de maior risco é ainda mais difícil.

[008] São conhecidas diversas técnicas que levam à classificação correta. Elas são referidas coletivamente como aprendizado de máquina [TM Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill, 1997]. Nestes métodos, um algoritmo foi desenvolvido o qual classifica as características de combinações de valor a partir dos sinais

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4/24 do sensor que caracterizam uma queda ou uma não queda. Utilizando conjuntos de recursos que são conhecidos por corresponder a uma queda ou não queda, os parâmetros do algoritmo são adaptados para fornecer uma resposta correta a esses dados de treinamento. O valor da adaptação é geralmente derivado de uma análise estatística do algoritmo, de modo que o processo de atualização leve a uma situação que corresponda a um critério de otimização. Claro que a fim de ser perfeitamente bem sucedida, é necessário que os sinais, ou seja, suas características observadas sejam distinguíveis no ideal, ou seja, situação livre de ruído. Se este não for o caso, os erros (FP e FN) fundamentalmente permanecerão e a tarefa será encontrar uma configuração ideal de negociação desses FP e FN. Para um treinamento eficaz do algoritmo, uma quantidade suficiente de amostras de dados é necessária, de modo que os limites de classificação possam ser otimizados para uma variação no conjunto de recursos.

[009] Um problema que permanece diz respeito à aquisição dos dados de referência de modo suficiente e que eficientemente represente as classes a serem distintas. Como as pessoas se movem de modos diferentes, consequentemente serão gerados sinais e padrões diferentes, portanto, é difícil prever um tamanho único de conjunto de dados de referência.

[010] US2005/0110648 revela um sistema e um método para detectar uma aceleração de um corpo e avaliar o movimento de um corpo em relação a um ambiente detectador de quedas e movimentos irregulares do corpo. US2007/0132597 divulga métodos e sistemas para o monitoramento de saída de apoio ao doente e início da resposta.

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5/24 [011] Portanto, um objetivo da invenção consiste na apresentação de um sistema de detecção de queda e/ou sistema de prevenção que possam ser adaptados a queda de um determinado usuário ou características de atividade a fim de melhorar a confiabilidade do algoritmo de detecção de queda, sem que haja necessidade do usuário gastar um período de tempo de treinamento dedicado ao detector. Um objetivo adicional da invenção consiste na apresentação de um sistema de detecção e/ou prevenção de queda que possa se adaptar às mudanças nas características das atividades do usuário (por exemplo, devido ao envelhecimento).

DESCRIÇÃO RESUMIDA DA INVENÇÃO [012] De acordo com um primeiro aspecto da invenção, é apresentado um sistema de detecção da queda e/ou sistema de prevenção de acordo com a reivindicação 1.

[013] Portanto, como uma indicação de que a queda tenha realmente ocorrido é comparado com o resultado do algoritmo de detecção de queda, o algoritmo de detecção de queda pode ser atualizado a fim de reduzir a incidência de falsos positivos e falsos negativos.

[014] Preferivelmente, o meio de processamento é adaptado para gerar um sinal de alarme no caso de ocorrência de uma queda ou caso possa vir a ocorrer.

[015] Em uma modalidade preferida, o sistema inclui ainda uma memória para armazenar os sinais, uma indicação do algoritmo de detecção de queda caso o algoritmo de detecção de queda determine que uma queda tenha ocorrido ou possa vir a ocorrer e a indicação caso uma queda tenha realmente ocorrido.

[016] Em uma modalidade adicional, o sistema

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6/24 compreende ainda um meio para gerar um rastreamento para uma pluralidade de sinais de um ou mais sensores, e a memória é adaptada para armazenar o rastreamento dos sinais.

[017] Preferivelmente, o meio de processamento determina que o algoritmo de detecção de queda forneceu um falso positivo no caso em que o algoritmo de detecção de queda mostra que a queda ocorreu e o sinal de restauração está presente, e o meio de processamento é adaptado para atualizar o algoritmo de detecção de queda correspondente.

[018] Preferivelmente, o meio de processamento determina que o algoritmo de detecção de queda forneceu um verdadeiro positivo no caso em que o algoritmo de detecção de queda mostra que a queda ocorreu e o sinal de restauração não está presente, e o meio de processamento é adaptado para atualizar o algoritmo de detecção de queda correspondente.

[019] Em uma modalidade adicional, o sistema permite ainda um meio para a recepção do sinal de restauração de terceiros.

[020] Em uma modalidade adicinal e preferível, o sistema inclui ainda um segundo componente operável pelo usuário para gerar um sinal de alarme.

[021] Preferivelmente, o meio de processamento determina que o algoritmo de detecção de queda forneceu um falso negativo no caso em que o algoritmo de detecção de queda não detecta que a queda tenha ocorrido e o sinal de alarme está presente, e o meio de processamento é adaptados para atualizar o algoritmo de detecção de queda correspondente.

[022] Preferivelmente, o meio de processamento determina que o algoritmo de detecção de queda forneceu um

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7/24 verdadeiro positivo no caso em que o algoritmo de detecção de queda não detecta que a queda tenha ocorrido e o sinal de alarme está presente, e o meio de processamento é adaptado para atualizar o algoritmo de detecção de queda correspondente.

[023] Preferivelmente, o algoritmo de detecção de queda compreende um ou mais conjuntos de recursos representando sinais de um ou mais sensores.

[024] Preferivelmente, o meio de processamento é adaptados para monitorar a frequência com que o algoritmo de detecção de queda é atualizado, e se a freqüência exceder um limite, o meio de processamento é adaptado para remover um ou mais conjuntos de recursos a partir do algoritmo de detecção de queda.

[025] Preferivelmente, o meio de processamento determina se uma queda ocorreu ou possa vir a ocorrer, comparando a um ou mais conjuntos de recursos com os sinais correspondentes gerados por um ou mais sensores.

[026] Preferivelmente, o meio de processamento é adaptado para atualizar o algoritmo de detecção de queda, a fim de otimizar seletivamente falsos positivos, onde o algoritmo incorretamente detecta uma queda, e falsos negativos quando o algoritmo detecta incorretamente que nenhuma queda tenha ocorrido, ou para obter uma relação estável entre falsos positivos e falsos negativos.

[027] Um segundo aspecto da invenção fornece um método de treinamento de detecção de queda e/ou algoritmo de prevenção para o uso em Sistemas de detecção e/ou prevenção de queda de acordo com a reivindicação 15.

[028] Um terceiro aspecto da invenção fornece

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8/24 um programa de computador de acordo com a reivindicação 16.

BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS [029] A invenção será agora descrita, a título de exemplo somente, com referência aos desenhos a seguir, em que :

[030] a figura 1 mostra um sistema de detecção de queda colocado em um usuário;

	[031]	a figura 2		é um diagrama	de blocos	do
sistema	de detecção	de queda;
	[032]	a figura 3	é	um fluxograma	ilustrando	um
primeiro	método, de	acordo com	a	invenção;
	[033]	a figura 4	é	um fluxograma	ilustrando	um
segundo	método, de	acordo com a	invenção; e
	[034]	a figura 5	é	um fluxograma	que ilustra	um

método de treinamento de um algoritmo de detecção de queda, de acordo com a invenção.

DESCRIÇÃO DETALHADA DAS MODALIDADES PREFERIDAS [035] A figura 1 mostra um sistema de detecção de queda 2 ligado a um usuário 4 através de uma fita ou qualquer outro meio de fixação 6. O sistema de detecção de queda 2 é, preferivelmente ligado na parte superior do corpo do usuário 4, tal como em torno da cintura, no pulso, ou como um pingente em volta do pescoço.

[036] Nesta modalidade, o sistema de detecção de queda 2 inclui um botão de restauração de alarme 8 que o usuário 4 pode operar para prevenir ou impedir que um sinal de alarme seja enviado para um centro de chamada ou outra unidade de assistência. Dessa maneira, se o sistema de detecção de queda 2 detecta uma queda pelo usuário 4, um sinal de alarme será enviado para um centro de chamadas ou

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9/24 outras unidades de assistência, a menos que o usuário 4 indique que uma queda não tenha ocorrido, pressionando o botão de restauração de alarme 8. Este é considerado um falso positivo (FP).

[037] Neste caso, o algoritmo de detecção de queda executado no sistema 2 é considerado como tendo identificado incorretamente uma queda a partir dos sinais recebidos dos sensores. Pode ser que os critérios ou parâmetros utilizados para identificar as quedas a partir dos sinais recebidos não sejam projetados a um nível apropriado para o usuário específico 4 do sistema 2, por isso é desejável treinar ou adaptar o algoritmo de detecção de queda para características particulares (por exemplo, para a marcha e equilíbrio) do usuário 4. Adicionalmente, é desejável que o algoritmo de detecção de queda aprenda os tipos de situações ou quedas para as quais o usuário necessita ou não de assistência. Quedas leves para as quais o usuário 4 não necessite da intervenção de centros de chamada podem ser utilizadas para treinar o algoritmo para classificá-las como não quedas.

[038] Adicionalmente, se o usuário 4 cair, mas levantar de novo, o usuário 4 pode querer decidir se precisa de assistência e o sistema de detecção de queda 2 não deve tocar o alarme de forma autônoma. Por exemplo, o sistema 2 pode observar a duração do período de aceleração constante relativa quando o usuário 4 estiver deitado após uma queda e, antes de se levantar.

[039] Se esse prazo for superior a um limite, a decisão final sobre a queda é feita e um alarme é enviado para o centro de chamada.

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10/24 [040] A supressão deste alarme, possivelmente até mesmo antes do período atingir o limite, indica que este período de tempo deverá ser prorrogado pelo usuário 4. Da mesma forma, ao contrário, pedindo ajuda, ou seja, pressionando o botão de alarme (se houver) antes do período atingir o limite, indica que o limite do período de tempo deve ser reduzido.

[041] A figura 2 é um diagrama de blocos de um sistema de detecção de queda 2, de acordo com a invenção.

[042] O sistema 2 é composto por um ou mais sensores 10 que detectam as características de movimentos do usuário 4 e que geram sinais correspondentes. Um ou mais sensores 10 podem incluir um acelerômetro, magnetômetro, giroscópio e/ou outros sensores.

[043] Os sinais do sensor(es) 10 formam um conjunto de recursos, possivelmente depois de alguns procedimentos. Características exemplares incluem magnitude, conteúdo espectral, distribuição direcional, meio, variação, etc, mas, alternativamente os sinais, ou seja, a série temporal de valores de amostra pode servir como conjunto de características. As características são fornecidas à lógica de decisão 14, que executa o algoritmo de detecção de queda. Em particular, a lógica de decisão 14 determina se uma queda ocorreu, comparando o conjunto de recursos a um conjunto de parâmetros que são utilizados para classificar se uma queda ocorreu ou não. Estes parâmetros podem incluir, ou ser baseados em conjuntos de recursos a partir de quedas conhecidas, ou situações de risco.

[044] Pelo menos um subconjunto de sinais, ou as características extraídas, a partir do(s) sensor(es) 10

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11/24 também são fornecidos para uma memória FIFO 16, que armazena temporariamente por um período de tempo predeterminado. A duração deste período de tempo pode ser diferente para diferentes partes dos sinais armazenados e recursos. Por exemplo, a sub-amostragem pode ser aplicada depois de passar um primeiro período de tempo. Os sinais armazenados e os recursos são fornecidos a partir da memória FIFO 16 a uma unidade geradora de rastreamento 18 que gera um rastreamento para os sinais que podem ser seletivamente armazenados em uma memória 20. Um rastreamento é gerado no caso de uma queda ser detectada pela decisão lógica 14 ou no caso do botão de restauração de alarme 8 ser pressionado. O estado da decisão lógica 14 (queda / não queda), bem como do botão 8 (pressionado / não pressionado) é marcado com o rastreamento.

[045] Se a decisão lógica 14 determina que a queda ocorreu, um sinal de alarme é gerado e enviado para uma unidade de tempo 22. A unidade de tempo 22 é conectada ao botão de restauração de alarme 8, e, se a unidade de tempo 8 recebe um sinal de restauração de alarme do botão 8 dentro de um período de tempo predeterminado (que pode ser zero), o sinal de alarme é parado. Caso contrário, se nenhum sinal de restauração de alarme é recebido dentro do período de tempo, o sinal de alarme é transmitido a um centro de chamada ou outro ponto de assistência. Alternativamente, o alarme pode ser emitido imediatamente para o centro de chamada, e um sinal de restauração envia uma revogação ao centro de chamada.

[046] Deve ser observado que, em modalidades alternativas, o sistema de detecção de queda 2 pode incluir uma unidade de sensor para ligação a um usuário e a uma

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12/24 estação de base separada que recebe os sinais do sensor e hospeda o processamento necessário para detectar quedas e gerar sinais de alarme. Em outras modalidades alternativas, o tratamento pode ser localizado no centro de chamda ou em um local intermediário entre o sistema 2 e o centro de chamada.

[047] O rastreamento completo, ou seja, o sinal e/ou características do FIFO 16 e os estados de decisão lógica 14 e do botão 8, são fornecidos para a memória 20.

[048] Em algumas modalidades, como sugerido acima, o botão de restauração de alarme 8 também pode ser utilizado pelo usuário 4 para indicar que a queda tenha ocorrido, no caso de uma queda não ser detectada pelo sistema 2. Neste caso, se a lógica de decisão 14 não detecta uma queda através do conjunto de recursos, mas o botão de restauração de alarme 8 é pressionado, um sinal de alarme pode ser transmitido. Adicionalmente, o sinal da lógica de decisão 14, indicando que nenhuma queda foi detectada é enviado à memória 20, juntamente com o sinal do botão de restauração de alarme 8, onde são armazenadas com o sinal relevante de rastreamento.

[049] Se nenhum alerta é gerado pela lógica de decisão 14 e o botão de restauração de alarme 8 não é pressionado, o conjunto de características relevantes que levaram a esta decisão pode ser descartado a partir da memória FIFO 16. Nestes casos, a lógica da decisão 14 foi corretamente identificada a partir dos conjuntos de características de que nenhuma queda tenha ocorrido, ou que seja provável que nenhuma queda aconteça.

[050] Em modalidades alternativas, pode ser fornecido um botão de alarme, além do botão de restauração de

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13/24 alarme 8 para permitir ao usuário 4 indicar explicitamente que a queda ocorreu (se ou não o algoritmo detectou uma queda), ou que a assistência é necessária. Nesta modalidade, se a lógica de decisão 14 não detecta uma queda do conjunto de recursos, mas o botão do alarme é pressionado, um sinal de alarme pode ser transmitido. O sinal do botão de alarme é enviado à memória 20, onde ele é armazenado com o rastreamento dos sinais do(s) sensor(es) 10.

[051] Dessa maneira, o sistema de detecção de queda 2, que pode incluir um acelerômetro interno, é estendido com um sistema de armazenamento 16, 18, 20, que é dedicado a armazenar um conjunto de características dos sinais do acelerômetro. Sinais primários do sensor do acelerômetro também podem ser armazenados nos casos em que este é mais eficiente, por exemplo, quando a lógica de decisão 14 baseia-se em características do sinal direto, tal como um limiar da magnitude ou a frequência do sinal. Além do sinal e/ou do conjunto de características, outros dados podem ser armazenados, tais como dados de marcas de tempo. Deve-se

considerar	que, embora	não	seja	mostrado	na	modalidade
ilustrada,	o sistema de	armazenamento pode	ser	fisicamente
remoto do	acelerômetro	(ou	seja,	remoto	a	partir do

dispositivo colocado no usuário 4). O sincronismo de dados pode ser relativo, indicando a progressão dentro de um rastreamento de subsequentes conjuntos de recursos.

[052] Durante a operação, os conjuntos de recursos são armazenados na memória 20 e são analisados pela lógica de decisão para caracterizar uma queda, em caso de detecção de queda, ou um aumento do risco de queda, no caso de prevenção de quedas. Claramente, o algoritmo pode ser

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14/24 utilizado tanto em detecção de quedas quanto em sua prevenção. O algoritmo pode utilizar os dados armazenados diretamente, ou seja, comparar sinal de corrente / funções com os de memória 20. Pode-se também utilizar os dados armazenados indiretamente, neste caso, o algoritmo mantém as configurações internas e limítrofes, que são regularmente adaptadas durante um processo de atualização com base nos dados (novos) armazenados na memória 20. Uma atualização pode ser acionada a cada mudança na memória 20 (adicionadas por rastreamento ou removidas por rastreamento), ou após um determinado número de alterações, possivelmente combinado com um tempo limite. Uma atualização (adicional) também pode ser desencadeada se a taxa na qual a memória 20 é atualizada mudar.

[053] Conforme descrito acima, se o botão de restauração de alarme 8 é pressionado, o rastreamento de conjuntos de recursos na memória é copiado para dentro da memória 20, onde serão mantidos por um período possivelmente indefinido de tempo. Em seguida ao rastreamento de dados, o valor da decisão está armazenado. Dessa maneira, no caso em que a lógica da decisão 14 levantou um alerta, mas o botão de restauração de alarme 8 é pressionado, os dados do rastreamento são rotulados para representar um FP. No caso de nenhum alerta, mas havendo uma indicação do usuário 4 que houve uma queda, os dados de rastreamento estão marcados para representar um FN. Um rastreamento de dados dando um alerta para o qual não foi recebido nenhum pressionamento do botão pode ser armazenado como um VP (verdadeiro positivo). Opcionalmente, os sinais e conjuntos de características que não levam à detecção de queda pela lógica de decisão 14 e que

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15/24 não são rotulados como uma pressão do botão (alarme) podem ser armazenados, bem como, rotulados como VN (verdadeiros negativos). Isso pode ajudar na formação do algoritmo em adaptação.

[054] A fim de se adaptar às possíveis mudanças nas características do usuário, por exemplo, relacionadas ao envelhecimento, os traços de memória 20 podem expirar. A validade pode ser desencadeada por mecanismos semelhantes como a atualização do algoritmo de decisão 14. A validade em si pode desencadear a referida atualização.

[055] Na primeira utilização do sistema de detecção de queda 2, a memória 20 e o algoritmo 14 podem ser carregados com valores que representam as características da população em geral. Estes valores, ou parte deles, podem ser rotulados para expirar em qualquer caso, ou expirar em um curto período de tempo, por exemplo, assim que uma quantidade suficiente de dados específicos do usuário tenha sido coletada.

[056] Na modalidade alternativa onde os botões separados podem estar presentes para a execução de uma restauração de alarme e para ativar o alarme, os rastreamentos representando VP podem ser selecionados baseados nas prensas de alerta explícitas (junto com um alerta gerado).

[057] De acordo com a invenção, a informação armazenada é utilizada para adaptar ou treinar o algoritmo utilizado na lógica da decisão 14 para reduzir as taxas de falsos positivos e falsos negativos. Dessa maneira, a lógica de decisão 14 é treinada utilizando os dados de rastreamento e o estado de pressão do botão (ou seja, era um botão de

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16/24 restauração pressionado 8?) ou a situação dos dados de rastreamento associados FP, FN ou VP.

[058] O algoritmo utilizado na lógica de decisão 14 pode ser atualizado a cada vez que um botão 8 é pressionado, ou podem ser atualizados a cada cinco pressões do botão, digamos. Alternativamente, o algoritmo pode ser atualizado após um determinado período de tempo se passar, ou qualquer combinação dos itens acima.

[059] Desta forma, o algoritmo utilizado na lógica da decisão 14 se tornará personalizado aos padrões de movimento do usuário 4. Adicionalmente, no caso da prevenção da queda, o algoritmo vai aprender quais as situações que o usuário 4 considera arriscadas. Em modalidades preferidas, através da obtenção de dados de vários sensores 10 e tipos de sensores, o espaço mensurável destas situações de risco será expandido.

[060] Em particular, no caso da prevenção da queda, os dados fisiológicos interessam, tais como as características indicativas de tonturas, e incluindo as quantidades, como pressão sanguínea, nível de oxigênio (SPO2), freqüência cardíaca (ECG), atividade muscular e fadiga (EMG e MMG), temperatura, sons do pulmão, etc [061] Se o sistema de detecção de queda 2 classifica corretamente uma situação de não-risco (ou seja, corretamente, em termos do algoritmo treinado com os seus dados de referência e opiniões dos usuários), mas acontece uma queda em seguida, o sistema 2 pode revisar suas categorias de risco e não risco e classificar o rastreamento ali inserido com referência a dados anteriores (de outras pessoas, ou de configurações iniciais ou de fábrica). Desta

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17/24 forma, é possível identificar estes rastreamentos no conjunto de treinamento que são rotulados como sem risco, mas são classificados como arriscados nos dados de referência anterior. Estes rastreamentos podem ser recolhidos a partir do conjunto de treinamento personalizado, após o qual o algoritmo de decisão pode ser treinado novamente.

[062] Um refinamento para o algoritmo de atualização é o de verificar a taxa de atualização, ou seja, o intervalo de tempo entre pressões subsequentes do botão. Se os intervalos são pequenos, isso pode indicar que o algoritmo tem um estado de adaptação sub-otimizada (ou seja, o algoritmo está freqüentemente gerando falsos positivos ou falsos negativos), enquanto que intervalos longos, ou a saturação em ficar mais tempo, indica que a otimização foi alcançada. Em particular, se as taxas de atualização aumentam (isto é, os intervalos ficam mais curtos), isso pode indicar que o algoritmo está se tornando super equipado, ou muito específico/restrito. Para evitar isso, as amostras (ou seja, rastreamentos) podem ser removidas do conjunto de treinamento. No entanto, este processo também deve levar em conta que podem haver mudanças nos padrões de movimento do usuário (marcha e equilíbrio). Por exemplo, a capacidade do usuário de manter o equilíbrio pode diminuir com o tempo. Esta última informação pode, por exemplo, ser inscrita na base do exame regular pelo clínico geral do usuário.

[063] O cálculo para determinar o intervalo de tempo entre as atualizações também pode ser adaptado para as atividades do usuário. Por exemplo, se o usuário tira ou desliga o sistema de detecção de queda 2, esta vez não deveria ser contada para um intervalo de atualização. Da

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18/24 mesma forma, se o usuário tende a sentar-se firmemente ou ficar na cama por longos períodos de tempo, o cálculo do intervalo do tempo de atualização pode levar isso em conta. Em algumas modalidades, os intervalos de tempo podem ser computados em relação à duração média entre os instantes em que, digamos, a aceleração medida exceder a um ou a alguns limites de referência.

[064] Em algumas modalidades, uma outra medida que pode ser utilizada para estimar a otimização do algoritmo é uma taxa estável entre as taxas de PF e as de FN, ou entre o VP e as taxas de FP. Isso indica que a melhoria do algoritmo (em termos de redução da FP e FN), não é possível sem a adição de sinais de sensores adicionais ou de outro tipo. Em algumas modalidades, o usuário 4 pode ser informado da taxa. Também é possível para o usuário 4 ter o fornecimento com a capacidade de definir a taxa considerada ideal. Por exemplo, nenhum FN pode ser uma definição, e a taxa pode ser utilizada para treinar e ajustar o algoritmo de acordo.

[065] Em modalidades adicionais da invenção, em vez de somente rotular as taxas na base do botão de restauração de alarme 8 (ou um botão de alarme) que está sendo pressionado, outras intervenções podem desencadear o descrito armazenamento assim como o processo de formação. Por exemplo, um provedor de cuidados pode observar uma quase queda ou uma situação de risco e acionar o sistema 2 a fim de utilizar os dados para o treinamento. Esse gatilho pode fazer o provedor de cuidados pressionar o botão 8 no sistema 2, ou fazer o provedor de cuidados remotamente enviar um sinal para o sistema 2.

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19/24 [066] Os padrões armazenados ou rastreamentos também podem ser separados para inspeção pelo provedor de cuidados ou pelo médico de clínica geral. Em particular, se tiverem sido rotulados como falso positivo pelo usuário 4, o provedor de cuidados pode usar os dados como um relatório para apresentar um parecer sobre o bem-estar (e a tendência ali incluída) do usuário 4. Possivelmente, o provedor de cuidados pode decidir substituir o rótulo do usuário por considerar o incidente um falso positivo.

[067] Além do usuário 4 iniciar o treinamento do algoritmo quando uma restauração de alarme/botão de alarme é pressionado, um provedor de cuidados ou centro de atendimento também pode iniciar a atualização do treinamento. Por exemplo, se um alerta chegar ao centro de chamada e o usuário não emitir uma restauração de alerta, enquanto o centro de atendimento descobre se era um alarme falso, o centro de atendimento pode enviar um comando de treinamento para o sistema de formação 2.

[068] Com referência agora à figura 3, é apresentado o método de operação de um sistema de detecção de queda 2 que possui um botão de restauração de alarme 8. Na etapa 101, um conjunto de recursos é recebido do(s) sensor (es) 10 e é analisado utilizando um algoritmo de detecção de queda na lógica de decisão 14. Se a queda não é detectada (etapa 103), o processo retorna para a etapa 101, onde um conjunto de recursos subseqüentes é analisado.

[069] Se for detectada uma queda (etapa 103), o processo passa para a etapa 105 onde o sistema de detecção de queda 2 aguarda por um período predeterminado para o botão de restauração de alarme 8 ser pressionado.

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20/24 [070] Se o botão de restauração 8 é pressionado (etapa 107), o conjunto de recursos ou um rastreamento do conjunto de recursos são armazenados na memória 20 (etapa 109). Este conjunto de recursos ou rastreamento é armazenado junto com a indicação de restauração de alarme, o que significa que ele é armazenado como um falso positivo (etapa 111). O processo então retorna para a etapa 101.

[071] Se o botão de restauração 8 não é pressionado (etapa 107), um sinal de alarme é transmitido (etapa 113) . Em modalidades alternativas, etapa 113 também pode ser acionado diretamente por um sim no etapa 103, caso em que por um 'sim' no etapa 107 pode levar a uma revogação.

[072] Opcionalmente (conforme indicado pelas setas e caixas tracejadas), o conjunto de recursos ou um rastreamento do conjunto de recursos são armazenados em uma memória 20 (etapa 115), juntamente com uma indicação de que o botão de restauração de alarme 8 não foi pressionado, o que significa que é armazenado como um verdadeiro positivo (etapa 117). Em ambos os casos, o processo então retorna para a etapa 101.

[073] Um método de operar um sistema de detecção de queda 2 que tem tanto um botão de restauração de alarme 8 quanto um botão de alarme é mostrado na figura. 4. Na etapa 131, um conjunto de recursos é recebido do sensor (s) 10 e é analisado utilizando um algoritmo de detecção de queda na lógica de decisão 14.

[074] Se for detectada uma queda (etapa 133), o processo passa para a etapa 135 onde o sistema de detecção de queda 2 aguarda por um período predeterminado para o botão de restauração de alarme 8 ser pressionado.

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21/24 [075] Se o botão de restauração é pressionado 8 (etapa 137), o conjunto de recursos ou um rastreamento do conjunto de recursos são armazenados em uma memória 20 (etapa 139). Este conjunto de recursos ou rastreamento é armazenado junto com a indicação de restauração de alarme, o que significa que ele é armazenado como um falso positivo (etapa 141). O processo retorna para a etapa 131 onde um conjunto de recursos subseqüentes é analisado.

[076] Se o botão de restauração 8 não é pressionado (etapa 137), um sinal de alarme é transmitido (etapa 143). A etapa 143 também pode ser acionada diretamente por um sim na etapa 133, caso em que por um 'sim' na etapa 137 pode levar a uma revogação.

[077] Opcionalmente (conforme indicado pelas setas e caixas tracejadas), o conjunto de recursos ou um rastreamento do conjunto de recursos são armazenados em uma memória 20 (etapa 145), juntamente com uma indicação de que o botão de restauração de alarme 8 não foi pressionado, o que significa que é armazenado como um verdadeiro positivo (etapa 147). Como alternativa, ou além do mais, se o botão de alarme foi pressionado, o conjunto de recursos pode ser armazenado na memória 20 juntamente com uma indicação de que este botão de alarme foi pressionado. O processo pode então voltar à etapa 101.

[078] Caso a queda não seja detectada na etapa 133, é determinado se o botão de alarme foi pressionado (etapa 149). Se o botão de alarme não for pressionado, então nenhuma queda ocorreu, e o processo retorna à etapa 131.

[079] Se o botão do alarme é pressionado, um sinal de alarme é transmitido (etapa 151), e o conjunto de

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22/24 recursos ou um rastreamento do conjunto de recursos é armazenado na memória 20, juntamente com uma indicação de que o botão de alarme foi pressionado (etapa 153). Dessa maneira, este é armazenado como um falso negativo (etapa 155).

[080] O processo então retorna à etapa 131.

[081] A figura 5 é um fluxograma ilustrando as etapas do método de treinamento ou adaptação do algoritmo de detecção de queda, de acordo com a invenção. Na etapa 161, os

dados de treinamento adequados são adquiridos.	Estes dados de
treinamento,	que	incluem	conj	untos de	recursos	ou
rastreamentos	de	conjuntos	de	recursos,	juntamente	com
indicações de	que	se os conjuntos	de recursos forem falsos

positivos, falsos negativos e/ou verdadeiros positivos, podem ser adquiridos conforme descrito acima, com referência às Figuras 3 e 4.

[082] Em seguida, na etapa 163, estes dados de treinamento são utilizados para atualizar o algoritmo de detecção de queda. Em particular, se o algoritmo de detecção de queda inclui uma categoria ou categorias de conjuntos de recursos ou rastreamentos que indicam quedas ou não quedas, os dados de treinamento recém-adquiridos podem ser utilizados para preencher essas categorias e/ou ser utilizados para remover conjuntos de recursos existentes ou rastreamentos, se for descoberto agora que os conjuntos de recursos existentes ou rastreamentos não são apropriados para essa categoria.

[083] Dessa maneira, é fornecido um sistema de detecção de queda que pode ser adaptado à queda de um determinado usuário ou a características de atividade a fim de aumentar a confiabilidade do algoritmo de detecção de queda. Em particular, os dados de treinamento para o

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23/24 algoritmo são gerados a partir de medições do sensor, e se um botão de restauração de alarme é pressionado por um usuário ou por um provedor de cuidados. Desta forma, o algoritmo utilizado para a detecção de quedas ou quedas próximas pode ser treinado em razão do sistema de detecção 2 estar em uso, então os dados realistas podem ser obtidos e utilizados no treinamento, ao invés de ser criado artificialmente por um usuário que imita uma queda ou uma não queda em uma fase de treinamento específica, como nos sistemas convencionais. Adicionalmente, treinando o algoritmo para um usuário em particular, o algoritmo será adaptado às características físicas específicas desse usuário, tais como a marcha e postura, e os padrões de movimento do usuário e a opinião do usuário sobre a gravidade das quedas que necessitem da ajuda de um centro de chamada.

[084] Embora a invenção tenha sido ilustrada e descrita em detalhes nos desenhos e nas descrições anteriores, as referidas ilustrações e as descrições devem ser consideradas ilustrativas ou exemplos e não restritivas; a invenção não se limita às modalidades apresentadas.

[085] As variações das modalidades divulgadas podem ser compreendidas e efetuadas por qualquer técnico no assunto de praticar a invenção reivindicada, a partir de um estudo dos desenhos, da divulgação, e das reivindicações anexas. Nas reivindicações, a palavra contendo não exclui os outros elementos ou etapas, e o artigo indefinido um ou uma não exclui a pluralidade. Um único processador ou outra unidade pode desempenhar as funções de vários itens citados nas reivindicações. O simples fato de que determinadas medidas são citadas em reivindicações mutuamente diferentes e

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24/24 dependentes não indica que uma combinação dessas medidas não possa ser aproveitada como vantagem. Um programa de computador pode ser armazenado / distribuído em um meio adequado, tal como um meio de armazenamento ótico ou um meio de estado sólido fornecido juntamente com ou como parte de outro equipamento, mas também podem ser distribuídos em outras formas, tais como através da Internet ou outros sistemas de telecomunicações com ou sem fio. Qualquer sinal de referência nas reivindicações não deve ser interpretado como limitador de âmbito.

Claims

REIVINDICAÇÕES

1. SISTEMA DE DETECÇÃO E/OU PREVENÇÃO DE QUEDA, caracterizado por compreender:

um ou mais sensores (10) para a detecção de características de movimento do usuário (4) do sistema de detecção e/ou prevenção de queda (2) e para gerar sinais correspondentes;

um ou mais computadores para analisar os sinais de um ou mais sensores (10) utilizando um algoritmo de detecção de queda para determinar se ocorreu uma queda ou que possa vir a ocorrer, o algoritmo de detecção de queda incluindo um ou mais conjuntos de recursos indicando quedas ou não quedas e representando sinais dos um ou mais sensores, um ou mais computadores sendo configurados para:

atualizar o dito algoritmo de detecção de queda com base no resultado da análise dos sinais utilizando o algoritmo de detecção de queda para determinar se ocorreu uma queda ou que possa vir a ocorrer e uma indicação se uma queda realmente ocorreu a partir do usuário ou de um terceiro, e monitorar a frequência com que o algoritmo de detecção de queda é atualizado, e se a frequência exceder o limite, remover um ou mais conjuntos de recursos do algoritmo de detecção de queda.
2. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por um ou mais computadores ser(em) adicionalmente configurado(s) para gerar um sinal de alarme no caso de ocorrer uma queda ou que possa vir a ocorrer.
3. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por compreender adicionalmente:

uma memória (20) configurada para armazenar um ou

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2/5 mais conjuntos de recursos, uma indicação do algoritmo de detecção de queda para saber se o algoritmo de detecção de queda determinou que ocorreu uma queda ou que possa vir a ocorrer, e a indicação se realmente ocorreu uma queda.
4. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por indicar se realmente ocorreu uma queda compreende um sinal de restauração.
5. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 4, caracterizado por um ou mais computadores serem configurados adicionalmente para:

determinar que o algoritmo de detecção de queda forneceu um falso positivo no caso em que o algoritmo de detecção de queda detecta que uma queda ocorreu e o sinal de restauração está presente, e atualizar o algoritmo de detecção de queda correspondente.
6. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 4, caracterizado por um ou mais computadores serem configurados adicionalmente para:

determinar que o algoritmo de detecção de queda proporcionou um verdadeiro positivo no caso em que o algoritmo de detecção de queda detecta que uma queda ocorreu e o sinal de restauração não está presente, e atualizar o algoritmo de detecção de queda correspondente.
7. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 4, caracterizado por compreender adicionalmente:

uma entrada que recebe o sinal de restauração de terceiros.
8. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 4, caracterizado por compreender adicionalmente um primeiro

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3/5 componente operável pelo usuário para permitir um usuário gerar seletivamente o sinal de restauração.
9. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 8, caracterizado por compreender adicionalmente um segundo componente operável pelo usuário para gerar um sinal de alarme.
10. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 9, caracterizado por um ou mais processadores serem adicionalmente configurados para:

determinar que o algoritmo de detecção de queda proporcionou um falso negativo no caso em que o algoritmo de detecção de queda não detecta que uma queda ocorreu e o sinal de alarme está presente, e atualizar o algoritmo de detecção de queda correspondente.
11. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 9, caracterizado por um ou mais processadores serem adicionalmente configurados para:

determinar que o algoritmo de detecção de queda proporcionou um verdadeiro positivo no caso em que o algoritmo de detecção de queda detecta que uma queda ocorreu e o sinal de alarme está presente, e atualiza o algoritmo de detecção de queda correspondente.
12. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo algoritmo de detecção de queda compreender um ou mais conjuntos de recursos representando sinais de um ou mais sensores (10).
13. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por compreender:

um ou mais sensores (10) configurados para detectar

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4/5 características de movimento do usuário (4) e gerar sinais correspondentes para as características de movimento detectadas;

um computador que analisa sinais dos um ou mais sensores (10) utilizando um algoritmo de detecção de queda que inclui um ou mais conjuntos de recursos representando sinais dos um ou mais sensores para determinar se ocorreu uma queda ou que possa vir a ocorrer, o computador sendo configurado para:

atualizar o dito algoritmo de detecção de queda com base no resultado da análise dos sinais e uma indicação se ocorreu uma queda ou que possa vir a ocorrer e uma indicação se uma queda realmente ocorreu a partir do usuário ou de um terceiro;

monitorar a frequência com que o algoritmo de detecção de queda é atualizado, e se a frequência exceder o limite, remover um ou mais conjuntos de recursos do algoritmo de detecção de queda.
14. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 12, caracterizado por um ou mais computadores serem configurados para determinar se ocorreu uma queda ou que possa vir a ocorrer, comparando um ou mais conjuntos de recursos com os sinais correspondentes gerados por um ou mais sensores.
15. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por um ou mais computadores serem configurados para atualizar o algoritmo de detecção de queda para seletivamente otimizar falsos positivos, em resposta à:

o algoritmo incorretamente detecta uma queda ou falsos negativos, ou incorretamente detecta que nenhuma queda tenha

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5/5 ocorrido para obter uma razão estável entre falsos positivos e falsos negativos.
16. MÉTODO DE TREINAMENTO DE UMA DETECÇÃO DE QUEDA

E/OU ALGORITMO DE PREVENÇÃO, para o uso em um sistema de detecção e/ou prevenção de queda, em que o método é caracterizado por compreender: com sensores de movimento, obtem medidas de

características de movimento do usuário (4);

com um ou mais computadores, análisa as medidas utilizando um algoritmo de detecção de queda que compara características dos conjuntos de recursos de movimento para determinar se uma queda ocorreu ou possa vir a ocorrer (101, 103, 131, 133), e atualizando o referido algoritmo de detecção de queda baseada na indicação sobre se a queda realmente ocorreu e removendo pelo menos um dos conjuntos de recursos em resposta à frequência em que o algoritmo de detecção de queda é atualizado excedendo um limite.
17. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 16, caracterizado por um ou mais computadores atualizarem o algoritmo de detecção de queda em resposta para:

o algoritmo de detecção de queda determinando que a queda ocorreu ou ou possa vir a ocorrer e uma entrada de usuário ou um terceiro indicando que nenhuma queda ocorreu; ou o algoritmo de detecção de queda não determinando que a queda ocorreu ou possa vir a ocorrer e uma entrada de usuário ou um terceiro indicando que uma queda ocorreu.