TWI806635B - 改善壓力性損傷的方法與系統 - Google Patents

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本發明提出改善身體的壓力性損傷的方法與系統。相較於現有產品係著 重在盲動式輪流釋放身體承受壓力或針對受壓力較大處進行減壓的方式，本發明係基於醫學機制用以精準緩解在身體骨突處的壓力所造成之損傷。當使用者身體被諸如床墊等支撐裝置所支撐時，先從測量到身體在二維床墊之壓力分佈推算出使用者之身體姿態，然後參照使用者之體態特徵標定使用者身體的一或多個骨突處之座標位置，接著比對分析各個骨突處相對應的所受壓力與出現壓力性損傷的危險機率，並排序之，進而局部或整體地調整支撐裝置之外型與軟硬度以重新分配施加在使用者身體之壓力分佈，從而降低或避免所有骨突處出現壓力性損傷的危險機率。

Description

改善壓力性損傷的方法與系統
本發明係相關於改善身體受壓力性損傷的方法與系統，其可改善傳統型壓瘡預防床墊，無法精確預測壓力性損傷在人體之高發危險部位，並進行有效處置的缺點，本發明透過使用人工智能技術結合臨床研究資料庫與躺臥床墊之驅動裝置來有效率地降低使用者身體骨突處發生壓力性損傷的機率。
因受傷、生病、懷孕與年老等因素，行動受限人員往往需要或坐或臥，特別是情況較明顯時往往需要長時間的臥床。此時，因為行動能力退化及/或感覺能力退化，行動受限人員的身體往往與床、椅等長期接觸，特別是長時期保持相同的身體姿態，從而導致其身體與床、椅等接觸的部位因為血液循環不順或其他因素，發生皮膚、皮下組織、肌肉與骨頭等的受傷或甚至壞死。因此種種的氣墊、氣墊床、氣墊椅、減壓床與減壓椅等等，已經普遍地被用來減輕這樣的身體傷害。
目前作法之一是床墊中有複數個氣囊，並對氣囊進行輪替式規律充放氣，但無法考慮使用者身體實際承受壓力大小；其二是針對行動不便人員的身體進行翻身藉以減少特定身體部位持續受到壓力的時間，或均勻化整 個身體所受壓力藉以降低某些身體部位受到較高壓力的機率，藉以降低整個使用者身體因受到過大或過久的壓力而受傷的機率，但此法並未特別針對使用者身體中一或多個受到較大/較多壓力的部位進行處理。如圖1A所示，現有商業化產品大致包括了用多數個交替充氣放氣的氣囊來調整使用者身體受到壓力的交替式氣墊床、用彈性材料來承受分擔使用者身體重量的填充式床體、將壓力傳感器與氣囊感應式整合以調整使用者身體受到壓力較大處的氣囊壓力的感應式氣墊床、內建有壓力傳感器可以提醒護理人員來處理的體壓分布預警床墊、以及用空氣驅動矽砂流動讓使用者身體受到均勻壓力的矽砂床。其中，矽砂床是減壓效果最好的產品，只是成本也是最高的。舉例來說，目前市場上有一種透過調整多數個氣囊的充氣放氣來將位於其上的使用者身體翻身的壓力式充氣墊。此外，亦有一種褥瘡預防裝置，其係先透過偵測使用者身體位於其上時所產生壓力分佈來判斷使用者身體姿態，再將對應到使用者身體受到較大壓力部位的氣囊進行放氣減壓以降低褥瘡發生機率。
然而，儘管直接降低人體受到較大壓力部位所受到的氣囊壓力，雖可降低這些人體部位發生褥瘡(Bedsore)的機率，但人體較容易發生壓力性損傷(pressure injury)的一或多部位有些與人體受到壓力較大的一或多部位並非完全一致，像是臀部往往不是發生壓瘡的高風險區但是位於臀部上方頂多十公分的尾骶骨處就往往是發生壓瘡的高風險區。換言之，人體之骨突位置天生就是不均勻分布，因此各個不同位置能耐受臨界壓力(critical pressure)之能力將會有所差異，皮薄骨多之處耐受能力差，皮厚肉多之處耐受能力較佳，導致某些特定部位成為壓瘡之高風險好發部位。因此現有的商業化產品與相關技術發展往往並不能特別針對人體較容易發生壓力性損傷的一或多部位進行處理。這是因為當使用者或臥或坐或趴於支撐裝置時，使用者身體受到壓力較大處往往是使用者身體與 支撐裝置直接接觸的部位，像是臀部、大腿、小腿肚、肩膀與腹部等等有較多的肌肉、脂肪與皮下組織的部位，其或可以緩衝壓力對於血液循環與身體組織的影響，也或可以將此部位所受到壓力轉移分攤到附近的身體部位，從而降低因為持續受到壓力或是突然受到較大壓力而引發傷害的機率。
相對地，人體的一或多個骨突處(Apophysis)幾乎是皮膚直接包覆骨頭，在皮膚與骨頭間存在較少的肌肉、脂肪與皮下組織，且也缺少血管可充分進行血液循環，使骨突處所受到的壓力往往無法被緩衝或者被轉移，而且受到相同壓力時也較其他身體部位容易受到傷害，特別是在骨突處的少數皮下組織與少數肌肉也容易因為持續受到長期持續壓力或是短期強大壓力而受到傷害。亦即，骨突處往往容易發生壓力性損傷，即便並不是使用者身體受到壓力最大的部位。因此，現有直接調降受到較高壓力部位所受到壓力的做法(例如調整氣囊氣量來改變人體與氣囊接觸所受壓力)，基本上無法有效地改善人體骨突處因受到壓力而容易發生壓力性損傷的問題，即使這些骨突處與這些受到壓力較大身體部位往往是相鄰相近的。圖1B分別顯示四種身體姿態(仰臥位/supine position、俯臥位/lateral position、半臥位/half-sleeping position及俯臥位/prone position)中使用者身體與支撐裝置直接接觸的一些骨突處，而圖1C也顯示了三種人體姿態(仰臥位、俯臥位與俯臥位)中使用者身體的骨突處高危險部位座標群。
綜上所述，目前相關產業中亟需要發展一種可以減少或甚至消除使用者身體發生壓力性損傷的風險的新方法與新系統。
本發明提出改善壓力性損傷的方法。首先，當使用者為一支撐裝置所支撐時，像是或坐或躺於床墊上時，使用支撐裝置內的多數壓力感測器測量並產生對應到人體所施加在支撐裝置的壓力(或說是人體因為與支撐裝置接觸而受到的壓力)的二維壓力分佈。接著，分析此二維壓力分佈而推算出此使用者當下的身體姿態，亦即由測量到的壓力分佈來推算使用者身體的骨骼肌肉是怎樣地分佈在支撐裝置上，演算此壓力分佈之特徵參數可判讀使用者當下的姿態。然後，分析此身體姿態，標定使用者身體的一或多個骨突處各自在此支撐裝置上的位置，亦即並不是找出使用者身體承受到壓力較大的一或多處，而是找出使用者身體較容易因為持續受到壓力或突然受到大壓力而受到傷害的一或多處。接下來，判斷一或多骨突處對應的壓力性損傷發生機率是否皆為可接受，例如，發生機率是否小於等於所有骨突處之一共通臨界機率值，或小於個別骨突處之一各自臨界機率值，若符合上述條件即為可接受，皆為可接受時便不再處理，若非皆可接受時，便須循環調整一或多個支撐單元所產生的支撐力直到所有骨突處對應到的壓力性損傷發生機率皆可接受。
本發明提出一改善壓力性損傷的系統，其至少包含一支撐裝置與一控制裝置，其中此一支撐裝置至少包含多數個支撐單元、多數個壓力感測器與一界面模組。這些支撐單元係位於支撐裝置內部並且相互間排列成為二維陣列(第一二維陣列)，而且可以分別地產生各自的支撐力。這些壓力感測器都位於這些支撐單元與此支撐裝置與使用者接觸(或說用以支撐使用者身體)的一特定側之間，並且都位於支撐裝置內部並且相互間排列成為二維陣列(第二二維陣列)。這界面模組一方面連接至這些支撐單元，藉以傳遞用以調整一或多個支撐單元 所分別產生支撐力的訊息，也另一方面連接至這些壓力感測器藉以接收一或多個壓力感測器所分別測量到的來自這特定側的壓力值。此控制裝置係連接至此界面模組，用以根據這些壓力感測器的測量結果來調整這些支撐單元所產生的支撐力。此外，這些壓力感測器會在使用者與此特定側接觸時測量並產生二維壓力分佈，且控制裝置會先分析二維壓力分佈得出一身體姿態並據以標定一或多個骨突處，及其各自在此特定側的位置，並於至少一骨突處發生壓力性損傷的機率為不可以接受時，例如，大於所有骨突處共通的一臨界機率值又或是不小於這個骨突處對應的特定臨界機率值，便循環調整至少一支撐單元所產生的支撐力直到所有骨突處發生壓力性損傷的機率皆可接受。
顯然地，本發明所提出的改善壓力性損傷的方法與現有的改善褥瘡的方法，主要的差別在於本發明所提出的方法是先找出使用者身體的一或多骨突處在支撐裝置上的一或多特定位置，並且視需要調整支撐裝置施加在使用者身體不同部份的不同支撐力，藉以降低使用者身體在這一或多骨突處所受到的壓力，從而降低或甚至消除在這些骨突處發生壓力性損傷的機率。換句話說，如何找出骨突處的位置、如何判斷骨突處發生壓力性損傷的機率、以及如何調整支撐裝置施加在使用者身體不同部份的不同支撐力從而降低或甚至消除骨突處發生壓力性損傷的機率，都是本發明所提出方法的主要特徵。
此外，本發明所提出的改善壓力性損傷的系統與現有的改善褥瘡用的氣墊床與水床等等，主要的差別在於本發明所提出系統的控制裝置被設定來執行的功能：找出使用者身體的一或多骨突處在支撐裝置的位置，並且根據各骨突處發生壓力性損傷的機率來調整支撐裝置所施加在使用者身體不同部份的不同支撐力，藉以降低或消除各骨突處發生壓力性損傷的機率。因此，本發明所 提出的系統可以簡單地透過安裝可以執行本發明所提出方法的一或多應用程式在諸如電腦、平板與手機等裝置，並且讓電腦與平板等裝置與氣墊床與水床等用以支撐使用者身體的裝置相互連線而實現。
本發明提供一種改善壓力性損傷的方法，首先提供一支撐裝置，此支撐裝置具有多數個支撐單元與多數個壓力感測器，這些壓力感測器皆位於這些支撐單元與躺臥人體此支撐裝置一特定側之間，這些支撐單元相互間排列成為一組或數組之第一二維陣列並且不同支撐單元可分別產生各自的支撐力，這些壓力感測器相互間排列成一組或數組之一第二二維陣列。當一使用者躺臥之身體為此特定側所支撐時，使用這些壓力感測器測量並產生一二維壓力分佈。然後，分析此二維壓力分佈，並擷取特徵參數(例如，邊界外型、區域重心數目與配置、壓力局部峰值點、重心-峰值之連結線尺寸構型、推算構型比例等等、如圖2A-2E)，同時輸入躺臥者的體況參數，例如：三圍、身高、體重、特殊因子(水牛肩、截肢等特殊狀態)，之後進行人工智能之比對學習後，推算出此使用者的在該狀況下之躺臥姿態，並可分類為仰躺、左側躺、右側躺、趴睡與手腳是否交叉等各種分類。分析得到此使用者之身體躺臥姿態後，依據體型因子來標定出使用者身體的一或多個骨突點各自壓迫在此支撐裝置上的座標位置。其次，比對臨床研究之料庫之患者類型來判斷上述受受壓迫之骨突點是否所有骨突處所對應的支撐壓力之大小是否容易造成壓力性損傷，並評估複數個骨突點之壓瘡發生機率後，對此複數個骨突點之壓瘡發生機率進行風險度排序。依據此風險排序、重新計算如何重新分配支撐力量，使壓力性損傷之高風險部位能依序降低其風險之機率係數。利用此計算後所產生之重新分配支撐力量的模型參數，來驅動調整支撐裝置中之二維支撐單元之個別形狀與軟硬度，藉以達到人體躺臥於支 撐裝置時所承受之支撐壓力可重新分配，直到高風險部位能降低其風險之機率至安全範圍，其過程可藉由前述複數個壓力感測器在調整過程中進行連續的監控，以確保減壓動作被正確執行。如未能一次性完成使支撐壓力進入安全範圍，則重複以上過程直到全部進入安全狀態(壓瘡發生機率降至安全範圍)為止。
本發明揭露一種找出骨突處位置的方法，首先，透過支撐裝置內多數個壓力感測器在使用者被支撐裝置所支撐時(或說是使用者位於支撐裝置某一側時)進行測量並且得到一個二維壓力分佈。接著，進行使用者身體姿態判斷，特別是參照儲存有使用者生理資訊等等的資料庫來進行判斷。最後，綜合使用者身體姿態與二維壓力分佈，標定各個骨突處在支撐裝置上的位置座標。在此，一般皆係使用人工智能來參照身體姿態與二維壓力分佈進行判斷。在此，二維壓力分佈包含不同壓力感測器所在位置上測量到的壓力(或說使用者身體在此位置所受到的壓力)。在此，使用者生理資訊是任何會影響到支撐裝置不同部份所測量到的不同壓力的因素，像是使用者的身高、體重與體型等等，或像是使用者是否使用義肢輔具以及所使用義肢輔具的尺寸輪廓，又或像是使用者疾病資訊(是否有糖尿病或身體何處中風等等的疾病)，也又或像是使用者傷殘資訊(是否有駝背、跛腳或斷肢等等的傷殘)。在此，資料庫還可以再包含一或多筆先前已經測量過的二維壓力分佈與經過確認過的使用者身體姿態相互間對應關係。根據使用者姿態，便可以判斷使用者不同身體部位係怎樣分別對應到二維壓力分佈不同部份，然後就可以進一步標定出一或多個身體部位各自的一或多個骨突處是對應到二維壓力分佈的那個位置，從而標定出其在支撐裝置的位置座標。
本發明所提方法可藉由調整使用者身體不同部份承受支撐力來消除或至少降低各骨突處發生壓力性損傷機率：首先，根據使用者生理資訊及/或 醫療模型等，判斷使用者身體的一或多骨突處發生壓力性損傷的風險機率，如計算各自的風險機率大小數值或是依照各自的風險機率進行排序。然後，相對應地調整一或多個支撐單元所產生的支撐力來改變使用者身體各部位所承受到的壓力，進行消除或至少降低發生壓力性損傷的機率。在此，醫療模型是任何已有的將人體各部位所受到的壓力大小與受壓力時間長短關連到其發生壓力性損傷的危險機率的模型，例如先前種種的實驗數據的歸納結論。此外，亦可使用人工智能來參照使用者生理資訊與醫療模型進行判斷，其往往是依照各骨突處發生壓力性損傷的機率大小順序，依序進行調整使用者身體各部位分別受到支撐力大小與判斷是否已將此骨突處發生壓力性損傷的機率都消除或降低至可接受程度，直到使用者身體所有骨突處都已被適當地降低或甚至消除這個危險，也可只針對發生壓力性損傷機率較大的部位骨突處進行調整與判斷。當然，也可一次性地調整使用者身體各部位分別受到支撐力大小，然後判斷是否已將所有骨突處發生壓力性損傷的機率都消除或降低至可接受程度。可先透過電腦模擬得到讓所有骨突處的危險都可接受的一組支撐單元組態，然後再根據此支撐單元組態調整這些支撐單元所分別產生的支撐力(例如調整各支撐單元所產生支撐力的大小或方向)，亦可反覆地一方面調整這些支撐單元所分別產生的支撐力，另一方面判斷是否調整後可讓所有骨突處的危險都已可接收。
本發明之另一目的，提供一種改善壓力性損傷的方法，包含：提供一支撐裝置以支撐人體躺臥，該支撐裝置具有複數個支撐單元與複數個壓力感測器，複數個該壓力感測器皆位於複數個該支撐單元與一躺臥人體之間，複數個該支撐單元相互排列成為一組或複數組之二維陣列，且不同的該支撐單元可分別地產生各自的支撐力，而複數個該壓力感測器相互間排列成為一組或複 數組之二維陣列；進行一壓力分佈測量步驟，當該躺臥人體之身體為該支撐裝置之特定側所支撐時，複數個該壓力感測器測量該躺臥人體之身體並產生一二維壓力分佈；進行一躺臥姿態比對步驟以分析該二維壓力分佈，並擷取至少一特徵參數，根據該特徵參數與該躺臥人體之身體的一體況參數，比對確立該躺臥人體之身體的一躺臥姿態；根據該躺臥姿態與一體型因子進行一骨突座標標定步驟，以標定出該躺臥人體之身體的至少一骨突處，及該骨突處壓迫在該支撐裝置上之一座標位置；進行一壓力性損傷機率判斷步驟，以判斷至少一該骨突點之壓力性損傷發生機率，並對每一該骨突點分別產生一風險度，其中，該風險度越高表示該骨突點產生壓力性損傷之機率越高；根據該風險度進行一風險排序步驟，以對至少一該骨突點之壓力性損傷發生機率產生一風險度排序；與根據該風險度排序，重新計算分配該骨突座標之支撐力量，並產生該骨突座標之支撐力量的一重分配模型參數，以依序降低該骨突點產生之該風險度。
根據本發明，該改善壓力性損傷的方法更包含藉由該重分配模型參數進行一降低風險度步驟以驅動調整該支撐單元之個別形狀與軟硬度，藉此重新分配人體躺臥於該支撐裝置時，該支撐單元所承受之支撐壓力，並降低該風險度低於一臨界機率值，該降低風險度步驟之過程可藉由複數個該壓力感測器在調整程序中進行連續監控，以確保減壓動作被正確執行，其中該支撐單元所承受之支撐壓力，若該風險度未能低於該臨界機率值，則重複該降低風險度步驟之過程直到全部該風險度至降低於該臨界機率值為止。
根據本發明，該躺臥姿態比對步驟係為一人工智能之比對學習，以推算出使用者在至少一狀況，該狀況係為躺臥姿態，並將之分為仰躺、左側躺、右側躺、趴睡與手腳是否交叉等各種分類，其中該特徵參數更包含邊界外 型、區域重心數目與配置、壓力局部峰值點、重心-峰值之連結線尺寸構型、推算構型比例，且該體況參數更包含三圍、身高、體重、特殊因子。
根據本發明，該壓力性損傷機率判斷步驟係藉由一臨床研究資料庫之患者類型來判斷該支撐壓力之大小是否容易造成壓力性損傷，並計算複數個該骨突點之壓力性損傷發生機率後，對複數個該骨突點之壓力性損傷發生機率分別產生該風險度，並據此進行該風險度排序。
本發明之另一目的，提供一種改善壓力性損傷的方法，包含：提供一支撐裝置，此支撐裝置具有多數個支撐單元與多數個壓力感測器，這些壓力感測器皆位於這些支撐單元與此支撐裝置一特定側之間，這些支撐單元相互間排列成為一第一二維陣列並且不同的支撐單元可以分別地產生各自的支撐力，這些壓力感測器也相互間排列成為一第二二維陣列；當一使用者為此特定側所支撐時，使用這些壓力感測器測量並產生一二維壓力分佈；分析此二維壓力分佈，推算出此使用者的一身體姿態；分析此身體姿態，標定出使用者身體的一或多個骨突處各自在此支撐裝置上的位置；以及判斷是否所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率皆為可接受，若是，則停止調整這些支撐單元所產生的支撐力，若非，則循環調整一或多個支撐單元所產生的支撐力直到所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率皆可接受。
根據本發明，該改善壓力性損傷的方法更包含至少下列之一：這些壓力感測器的分佈密度係高於這些支撐單元的分佈密度；這些壓力感測器係排列成一二維陣列；這些支撐單元係排列成一二維陣列；至少二個壓力感測器彼此邊緣間距離小於三公分；至少二個壓力感測器彼此中心間距離小於三公分；至少一支撐單元可以調整至少下列之一：水平尺寸、垂直尺寸以及軟硬度； 至少一支撐單元可以透過改變其內部的流體而改變其產生的支撐力；以及至少一支撐單元可以透過改變其內部的流體而改變其尺寸輪廓。
根據本發明，該改善壓力性損傷的方法更包含至少下列之一：在使用者被支撐裝置所支撐前，所有的支撐單元皆產生相同的支撐力；與在使用者被支撐裝置所支撐前，至少二支撐單元產生不同的支撐力。
根據本發明，該改善壓力性損傷的方法更包含至少下列之一：參照使用者生理資訊來分析此二維壓力分佈並推算出此身體姿態，在此使用者生理資訊至少包含下列之一：使用者身高、使用者體重、使用者四肢長度、使用者體型、使用者傷殘狀況、使用者疾病狀況、使用者所使用義肢的尺寸輪廓、及使用者所使用輔具的尺寸輪廓；以及參照資料庫模型來分析此二維壓力分佈並推算出此身體姿態，在此資料庫模型係包含先前測試所產生的多數個二維壓力分佈與驗證過的相對應多數個身體姿態。
根據本發明，該改善壓力性損傷的方法更包含下列之一：根據身體姿態與二維壓力分佈來標定一或多個身體部位，然後再根據使用者生理資訊標定一或多個骨突處在此支撐裝置的位置，其中，身體姿態更包含下列之一：躺臥姿態、俯臥姿態、側臥姿態、及手腳交叉姿態，且使用者生理資訊包含下列之一：使用者身高、使用者體重、使用者體型、使用者傷殘狀況、使用者疾病狀況、使用者所使用義肢的尺寸輪廓、及使用者所使用輔具的尺寸輪廓；分析身體姿態來推算身體之骨骼肌肉在此支撐裝置的位置，然後進行圖形演算來標定一或多個骨突處在此支撐裝置的位置；根據一或多臨床研究中引入不同身體姿態分別容易在身體那些骨突處發生壓力性創傷的訊息，然後根據使用者身體姿態與此二維壓力分佈來標定一或多個骨突處在此支撐裝置的位置；與根據 使用者身體姿態與使用者生理資訊，將使用者的三維人體結構轉換成在這些壓力感測器所在平面上的二維投影，然後跟此二維壓力分佈相互比較，進而標定一或多個骨突處在此支撐裝置的位置。
根據本發明，該改善壓力性損傷的方法更包含下列之一：判斷是否所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率皆可接受，其標準為是否所有骨突處對應到的壓力性損傷發生機率皆不大於所有骨突處所共通的臨界機率值；及判斷是否所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率皆可接受，其標準為是否每一個骨突處對應到的壓力性損傷發生機率皆不大於其各自的臨界機率值。
根據本發明，該改善壓力性損傷的方法更包含下列之一：與一或多醫療模型做比對以判斷各個骨突處分別的壓力性損傷發生機率，及產生依照發生機率大小排序的減壓策略，再反覆個別調整一或多支撐單元所產生的支撐力，直到所有骨突處所分別對應的壓力性損傷發生機率皆可接受；及找出一或多個骨突處後，便調整一或多個支撐單元所產生的支撐力，若無法讓所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率皆可接受，便循環上述步驟，調整一或多個支撐單元所產生的支撐力，直到所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率皆可接受。
根據本發明，該改善壓力性損傷的方法更包含下列之一：找出一或多個骨突處中其位置相對應壓力性損傷發生機率最大的一個特定骨突處，然後調整一或多個支撐單元所產生的支撐力直到此特定骨突處對應的壓力性損傷發生機率是可以接受的，接著依照尚未處理的其他一或多骨突處的相對應壓力性損傷發生機率大小順序反覆進行，直到所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率皆可接受；當M個骨突處其位置相對應壓力性損傷發生機率大於零，只針對其位置相對應壓力性損傷發生機率較大的N個骨突處，分別透過調整一或多個支撐單元所產生的壓力來讓這N個骨突處其位置相對應壓力性損傷發生機率皆 不大於此臨界機率值，在此M與N都是正整數並且M大於N；當M個骨突處其位置相對應壓力性損傷發生機率大於零，調整一或多個支撐單元所產生壓力時的減壓策略，係將其位置相對應壓力性損傷發生機率最大的某個骨突處的壓力降低X1%，將其位置相對應壓力性損傷發生機率第二大的某個骨突處的壓力降低X2%，如此直到將其相互對應壓力性損傷發生機率最低的某個骨突處的壓力降低XM%，在此X1、X2、直到XM都不小於零且X1大於等於X2、X2大於等於X3，如此直到XM-1大於等於XM；而當有M個骨突處其位置相對應壓力性損傷發生機率大於零，調整一或多個支撐單元所產生壓力時的減壓策略，係將其位置相對應壓力性損傷發生機率最大的某個骨突處的壓力降低X1%，將其位置相對應壓力性損傷發生機率第二大的某個骨突處的壓力降低X2%，如此直到將其位置相互對應壓力性損傷發生機率第N大的某個骨突處的壓力降低Xn%，並且對於其位置相對應壓力性損傷發生機率更低的其他骨突處都不設定壓力要降低多少，在此X1、X2、直到XM都大於零並且X1大於等於X2、X2大於等於X3如此直到XN-1大於等於XN，在此M與N都是正整數並且M大於N。
根據上述本發明，該改善壓力性損傷的方法更包含下列之一：先以電腦模擬得到可以使所有骨突處對應到的壓力性損傷發生機率都是可以接受的一特定調整過二維支撐力分佈，然後再根據此特定調整過二維支撐力分佈實際調整一或多個支撐單元所產生的支撐力；以及在得到可以使所有骨突處對應到的壓力性損傷發生機率都是可以接受的一特定調整過二維支撐力分佈，係實際調整這些支撐單元所產生的支撐力，因此在得到此特定調整過二維支撐力分佈時便已經將這些支撐單元所產生的支撐力都調整好。
根據上述本發明，該改善壓力性損傷的方法更包含至少下列之一：使用一人工智能分析此二維壓力分佈以推算出此使用者的身體姿態，並且透過其得到的二維壓力分佈與使用者身體姿態與用其他方式所得到二維壓力分佈與 使用者身體姿態的比較結果來訓練此人工智能；及使用一人工智能分析此身體姿態以標定出使用者身體的一或多個骨突處各自在此支撐裝置上的位置，且透過其得到的一或多骨突處位置與用其他方式所得到一或多骨突處位置的比較結果來訓練此人工智能；及使用一人工智能判斷是否所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率皆可接受，及決定如何調整一或多個支撐單元所產生的支撐力以使所有骨突處對應到的壓力性損傷發生機率皆可接受，並透過其對於一或多支撐單元調整結果對於壓力性損傷的改善結果來訓練此人工智能。
本發明之另一目的，提供一種改善壓力性損傷的系統，包含：一支撐裝置，包含多數個支撐單元，可以分別地產生各自的支撐力並且相互間排列成一第一二維陣列；多數個壓力感測器，都位於這些支撐單元與此支撐裝置的一特定側之間並且相互間排列成一第二二維陣列；一界面模組，連接至這些支撐單元以調整一或多個支撐單元所分別產生的支撐力，也連接至這些壓力感測器以接收一或多個壓力感測器所分別測量到的來自這特定側的壓力值；一控制裝置，連接至此界面模組，用以根據壓力感測器的測量結果來調整些支撐單元所產生的支撐力；使用者位於特定側時，多數個壓力感測器測量並產生一二維壓力分佈；與控制裝置會先分析此二維壓力分佈推算出使用者的一身體姿態並據以標定出使用者身體的一或多個骨突處各自在此特定側的位置，也會在至少一骨突處發生壓力性損傷的機率為不可接受時，循環調整至少一支撐單元所產生的支撐力直到所有骨突處發生壓力性損傷的機率皆可接受。
本發明之另一目的，提供一種改善壓力性損傷的系統，包含：一支撐裝置，包含多數個支撐單元，可以分別地產生各自的支撐力並且相互間排列成一第一二維陣列；多數個壓力感測器，都位於這些支撐單元與此支撐裝置的一特定側之間並且相互間排列成一第二二維陣列；一界面模組，連接至這些支撐單元以調整一或多個支撐單元所分別產生的支撐力，也連接至這些壓力感測器以 接收一或多個壓力感測器所分別測量到的來自這特定側的壓力值；一控制裝置，連接至此界面模組，用以根據壓力感測器的測量結果來調整些支撐單元所產生的支撐力；使用者位於特定側時，多數個壓力感測器測量並產生一二維壓力分佈；與控制裝置會先分析此二維壓力分佈推算出使用者的一身體姿態並據以標定出使用者身體的一或多個骨突處各自在此特定側的位置，也會在至少一骨突處發生壓力性損傷的機率為不可接受時，循環調整至少一支撐單元所產生的支撐力直到所有骨突處發生壓力性損傷的機率皆可接受。
根據上述本發明，該改善壓力性損傷的系統更包含至少下列之一：壓力感測器與支撐單元係個字排列成一二維陣列，且壓力感測器的分佈密度係高於這些支撐單元的分佈密度；至少二個壓力感測器彼此邊緣間距離小於三公分；至少二個壓力感測器彼此中心間距離小於三公分；至少一支撐單元可調整其水平尺寸、垂直高度及軟硬度；與至少一支撐單元可改變位於內部的流體數量而改變其尺寸輪廓並改變其產生的支撐力。其中該改善壓力性損傷的系統更包含至少下列之一：支撐裝置與控制裝置係相互分離的二個硬體；支撐裝置與控制裝置是整合在一起的的二個硬體；在使用者位於此特定側之前，不同的支撐單元皆產生相同的支撐力；在使用者位於此特定側之前，至少二個支撐單元係產生不同的支撐力；與此特定側的表面為軟性材料所覆蓋。
根據上述本發明，該改善壓力性損傷的系統更包含至少下列之一：此控制裝置內建有一人工智能，用以分析此二維壓力分佈推算出一身體姿態並據以標定出此身體的一或多個骨突處各自在此特定側的位置；此控制裝置內建有一人工智能，用以在至少一骨突處發生壓力性損傷的機率為不可接受時，循環調整至少一支撐單元所產生的支撐力直到所有骨突處發生壓力性損傷的機率皆可接受；此控制裝置內建有一人工智能，用以分析此二維壓力分佈推算出一身體姿態並據以標定出此身體的一或多個骨突處各自在此特定側的位置，並可再透 過其對於身體姿態及一或多骨突處位置的分析結果與用其他方式得到的身體姿態及一或多骨突處位置的相互比較訓練此人工智能；及此控制裝置內建有一人工智能，用以在至少一骨突處發生壓力性損傷的機率為不可接受時，循環調整至少一支撐單元所產生的支撐力直到所有骨突處發生壓力性損傷的機率皆可接受，且可透過其對於一或多支撐單元之調整結果對壓力性損傷的改善結果訓練此人工智能。
300:改善壓力性損傷系統
301:支撐裝置
3011:支撐單元
3012:壓力感測器
3013:界面模組
302:控制裝置
309:使用者身體
410:步驟方塊
420:步驟方塊
430:步驟方塊
440:步驟方塊
450:步驟方塊
本發明的其它優點、目的和特徵，可以透過參照下列附圖而變得顯而易見。
圖1A至圖1C分別是現有商業化產品的摘要比較及人體姿態與相對應骨突處的示意圖。
圖2A到2G為本發明所提出的改善壓力性損傷的系統與方法的示意圖。
圖3A到圖3D為本發明所提出的改善壓力性損傷的系統架構示意圖。
圖4A到圖4C為本發明所提出的改善壓力性損傷的方法之基本流程圖、摘要圖示與人工智能使用示意圖。
圖5A到圖5F為摘要描繪本發明的實際應用特徵、實際應用效果以及其他商業化產品的比較
本發明係在易發生在骨突處的壓力性損傷以及調整使用者身體各處所分別受到的壓力來減少消除壓力性損傷，相較於現有商業化產品與現有技術研發著重在容易發生在身體受到壓力較大處的褥瘡及直接減少身體受到壓力較大處所受到壓力，本發明需要在判斷出使用者身體在支撐裝置上的身體姿態後再找出人體骨突處在支撐裝置上的位置，也需要在判斷出各個骨突處發生壓力性損傷的機率後再判斷出要如何調整支撐裝置施加在使用者身體的壓力以調降各個骨突處發生壓力性損傷的機率。也就是說，從使用者或坐或臥或趴於諸如氣墊床等支撐裝置開始，怎樣測量使用者身體與支撐裝置相互接觸所產生的壓力、怎樣產生相對於使用者身體的二維壓力分佈、及怎樣從二維壓力分佈產生使用者身體姿態等等都可以與現有產品/技術相同。只是，現有產品/技術是直接從使用者身體姿態找出使用者身體受到壓力較大的一或多部位，以及直接調整支撐裝置施加在這一或多部位的壓力。但是，本發明是要從使用者身體姿態再找出使用者身體的一或多骨突處，以及調整支撐裝置施加在使用者身體的支撐力來調整降低這一或多骨突處所受到的壓力與發生壓力性損傷的機率。
本發明所提出的改善壓力性損傷的系統與方法的基本概念如圖2A至圖2G所示。首先，如圖2A所示，當使用者身體位於支撐裝置上時，透過測量支撐裝置不同部位所承受到的壓力而得到對應於使用者身體姿態的二維壓力分佈，在此圖示係以使用者正躺或側躺於支撐裝置上為例，可以看出對應到使用者肩部與臀部的部分會有較大的壓力。接著，如圖2B所示，根據這個二維壓力分佈來推算使用者身體姿態，一般來說可以使用人工智能來進行推算，藉以利用人工智能的巨大計算能力與做越多越精確的學習能力。然後，如圖2C所示，從推算 出來的使用者身體姿態來標定出使用者身體與支撐裝置相接處的各個骨突處的位置，在此圖示係以使用者身體姿態是正躺或側躺為例並且以十字型標示骨突處。需要先辨識身體姿態的理由是不同身體姿態下使用者身體與支撐裝置接觸的骨突處並非完全一致，例如側躺時使用者的尾骶骨(尾椎)便不可能與支撐裝置直接接觸，而正躺時使用者的髖骨便不可能與支撐裝置直接接觸。而在辨識完成身體姿勢後，便需要計算有哪些骨突處會與支撐裝置相接處，以及判斷這些骨突處各自在支撐裝置上的座標(例如，根據外型輪廓與內部起伏特徵來標定)。在此必須強調的是，如圖2D所示，使用者身體受到壓力較大的幾個部位往往並不等於使用者身體的骨突處(以三角型標示)，雖然二者間往往相互鄰近。相似地，如圖2E所示，骨盆會直接對應到臨界壓力較大處(高風險區壓力)，但此處也有較多的肌肉與脂肪可緩衝與分散所受壓力，反而為安全區。而會幾近於皮包骨般直接承受壓力的某段脊椎骨(例如，骶骨勞損Sacrum Suffering)則是對應到臨界壓力較沒那樣大，則成為相對的危險區。
連續累積承受壓力超過三小時便會發生組織異變的壓力大小作會誘發壓瘡的臨界壓力值。因此，如圖2F所示，沿著從頭到尾貫穿人體中間的一直線來看，人體不同部位受到的壓力大小不同，但總可能會在一或多部位承受到不小於此臨界壓力值的壓力大小。而此時的應對之道便是如圖2G所示，當使用者身體重量(W：體重)固定不變時，透過調整人體不同部位所受到的壓力(P(x,y))，來降低或甚至消除人體任一部位承受到高於此臨界壓力值的壓力的機率，亦即進行壓力重配置。由於使用者身體重量一定，降低某部位的壓力將無可避免地增加其他部位的壓力，因此調整人體各部位所受到壓力時的一大原則，就是在調整後需要讓人體容易發生壓力性損傷的一或多部位所受到的壓力都小於此臨界壓力 值，在調整後可讓任何一個人體部位所受到壓力都小於此臨界壓力值更佳，而不只是在調整後可以降低掉調整前便大於此臨界壓力值的各個人體部位而已。另外，實際調整各個支撐單元(像是氣囊)來調整使用者身體各部位所受到的壓力時，一般來說是盡可能減少需要被調整的支撐單元數量(像是被調整充氣程度的氣囊數目)。
本發明所提出的改善壓力性損傷系統的基本架構如圖3A、圖3B與圖3C所示。如此改善壓力性損傷系統300至少包含支撐裝置301與控制裝置302，而支撐裝置301至少包含多數個支撐單元3011、多數個壓力感測器3012與界面模組3013。這些支撐單元3011係位於支撐裝置301的內部並且相互間排列成二維陣列(第一二維陣列)，而且可以分別地產生相同或不相同的支撐力。這些壓力感測器3012係位於這些支撐單元3011以及支撐裝置301用以接觸使用者身體(或說用以支撐使用者身體)的特定側之間，並且相互排列成為位於支撐裝置301內部的二維陣列(第二二維陣列)。
藉此，這些支撐單元3011可以分別地產生支撐力來支撐或坐或臥或趴於支撐裝置301特定側上的使用者身體，並且這些壓力感測器3012可以感測到位於特定側上使用者身體各部位所受到的壓力，從而產生對應到使用者身體姿態的二維壓力分佈。界面模組3013分別地連接至這些支撐單元3011與這些壓力感測器3012，藉以傳遞用以調整一或多個支撐單元3011所分別產生支撐力的訊息，以及接收一或多個壓力感測器3012所分別測量到的來自這特定側的壓力值(亦可視為使用者身體與支撐裝置間的壓力值)。界面模組3013也連接到控制裝置302，使得控制裝置302可以根據這些壓力感測器3012的測量結果來調整這些支撐單元3011所產生的支撐力，進而調整位於特定側上整個使用者身體不同部位分別 受到的壓力。也就是說，控制裝置302可以分析二維壓力分佈並藉以推算出使用者身體姿態，進而標定使用者身體的一或多個骨突處各自在此特定側的位置，控制裝置302也可在至少一骨突處發生壓力性損傷的機率為不可接受時，循環調整至少一支撐單元所產生的至少一支撐力直到使用者身體與支撐裝置相互接觸的一或多骨突處發生壓力性損傷的機率皆可接受。
顯然地，支撐裝置301可與不少現有商業化氣墊床等等具有相似的硬體，像是圖1A所提到的感應式氣墊床或是日本專利JP3000-189472A所提到的褥瘡預防裝置，都已經揭露了同時使用多數個壓力感測器3012(像是軟性傳感器)來偵測使用者身體不同部位所各自受到的壓力以及多數個支撐單元3011(像是多數個氣囊)來給予使用者身體不同部位各自的支撐力。因此，支撐裝置301的具體細節不需要多做限制或多所揭露。除此之外，本發明只要求控制裝置302可以透過界面模組3013與支撐裝置301互動，像是接收來自這些壓力感測器3012的測量數據以及指揮這些支撐單元3011調整施加在使用者身體不同部位的支撐力。因此，控制裝置302與界面模組3013的具體細節也不需要多做限制或多所揭露，控制裝置302可以是任何內建用以與支撐裝置301互動的應用程式(App)的電子裝置，像是智慧型手機、平板、筆記型電腦與桌上型電腦等等，而界面模組3013可以是任何的有線及/或無線通訊模組，像是電纜線、藍芽模組、Wi-Fi模組、紅外線模組與無線通訊模組。而且，支撐裝置301與控制裝置302可以是相互分離的二個硬體而也可以是整合在一起的的二個硬體。像是，若是應用在醫院或長照中心，可以是一個控制裝置302對應到多數個支撐裝置301，藉以簡化一位護理師同時照顧多位行動受限人員時的工作負擔。
一般來說，本發明提出的改善壓力性損傷系統有下列幾個較常使用的選項。由於本發明是要針對調整人體骨突處所受到的壓力以減少消除骨突處發生壓力性損傷的機率，而如圖1B所顯示的，任一個人體骨突處的面積往往與硬幣尺寸相差不大。因此，為了能準確地定位出各個骨突處在支撐裝置301上的位置，相鄰的壓力感測器3012間的距離往往不能是硬幣尺寸的幾個整數倍，而一些測試結果顯示可以將相鄰的壓力感測器之間的距離保持在小於三公分，像是彼此邊緣間距離小於三公分又或是彼此中心間距離小於三公分。而由於商業化支撐單元3011往往是可以透過調整其充氣程度來調整所產生支撐力的氣囊，考量商業化氣囊與商業化壓力感測器3012二者的尺寸大小，這些壓力感測器的分佈密度3012往往係高於這些支撐單元3011的分佈密度，雖然也是可以使用尺寸更小彼此間排列更密集的多數個氣囊來做為這些支撐單元3011。另外，為了能有效率地測量使用者與支撐裝置301接觸時使用者身體不同部位與支撐裝置301特定側不同部份之間的接觸程度(以所受到的壓力表示)，由於使用者會以怎樣的身體姿態出現在支撐裝置301特定側的那部分是可以隨時改變的，因此這些壓力感測器3012往往是相互排列成一個二維陣列(第一二維陣列)而這些支撐單元3011往往是相互排列成另一個二維陣列(第二二維陣列)，藉以完整精確地測量使用者身體在支撐裝置301特定側不同部份的所以引發的不同壓力。
此外，由於各個支撐單元3011必須能改變其所產生的支撐力藉以改變其引發使用者身體不同部份所受到的不同壓力，以及人體的輪廓並不是如長方體般只有直線的邊緣，因此如圖3D所示般，當使用者身體309為多數個支撐單元3011所支撐時(在此省略不畫出多數個壓力感測器3012等等)，接觸到使用者身體309不同部位的不同支撐單元3011往往具有不同的可以調整的輪廓，藉以適 當地支撐住使用者身體以及藉整施加在使用者身體的支撐力。也就是說，這些支撐單元3011往往可以調整其垂直高度、軟硬度或甚至其水平尺寸，而且透過改變流經內部的氣體或液體等流體的數量或甚至流速等等，這些支撐單元3011往往可以改變其產生的支撐力及/或尺寸輪廓。附帶地，由於支撐裝置301與種種商業化氣墊床等等都係用來減少使用者身體因為受到過大及/或過久的壓力所受到的傷害，一般來說這些支撐單元3011會在使用者位於此特定側之前便已經產生各自的支撐力(不論是相同的或不相同的)，像是在使用者身體被支撐裝置301所支撐前做為這些支撐單元3011的多數個氣囊便已經各自地充氣到具有不同的高度，藉以適當地支撐住使用者身體並減少使用者的不適感。另外，此特定側的表面往往為軟性材料(或可變形材料)所覆蓋，藉以減緩使用者身體與此特定側相互接觸時使用者身體所承受到的壓力。
特別地，控制裝置302可內建一人工智能，其用以處理來自壓力感測器3012的訊息及調整支撐單元3011所產生的支撐力。亦即，控制裝置302往往使用人工智能來實踐本發明所提出的改善壓力性損傷的方法，藉以可以使用種種資料庫與、種種參考資訊以及一個個執行過的測試，持續地優化此人工智能以及越來越精準正確地改善壓力性損傷。舉例來說，控制裝置302或可以使用人工智能分析這些壓力感測器3012所測量到的二維壓力分佈並推算出位於支撐裝置301上使用者的身體姿態，也或可以使用人工智能根據使用者身體姿態標定出此身體的一或多個骨突處各自在支撐裝置301特定側的位置。舉例來說，控制裝置或可以使用人工智能判斷各個骨突處發生壓力性損傷的機率，也或可以在至少一骨突處發生壓力性損傷的機率不可接受時，像是都大於所有骨突處共通的一臨界機率值時或是分別地大於各個骨突處各自的臨界機率值時，循環調整至少 一支撐單元3011所產生的支撐力直到所有骨突處發生壓力性損傷的機率都是可以接受的。當然，或可以額外地透過參考用其他方式所取得的身體姿態及一或多骨突處位置間相互關係來訓練此人工智能，也或可以額外地透過參考調整一或多支撐單元對於壓力性損傷的改善結果來訓練此人工智能。
本發明所提出的改善壓力性損傷系統的基本流程圖如圖4A所。首先，如步驟方塊410所示，提供支撐裝置，此支撐裝置具多數個支撐單元以及多數個壓力感測器，這些支撐單元可以分別地產生各自的支撐力並且相互間排列成一第一二維陣列，而這些壓力感測器都位於這些支撐單元與此支撐裝置的一特定側之間並且相互間排列成一第二二維陣列。其次，如步驟方塊420所示，當使用者為此特定側所支撐時，使用這些壓力感測器測量並產生一二維壓力分佈。接著，如步驟方塊430所示，分析此二維壓力分佈，推算出使用者的身體姿態。然後，如步驟方塊440所示，分析使用者身體姿態，標定出使用者身體的一或多個骨突處各自在此支撐裝置的位置。最後，如步驟方塊450所示，判斷是否所有骨突處所對應的壓力性損傷發生機率都是可以接受的，像是都低於所有骨突處的共通臨界機率值或是分別小於各個骨突處的各自臨界機率值，若是，則停止調整這些支撐單元所產生的支撐力，若非，循環調整一或多個支撐單元所產生的支撐力直到所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率都是可以接受的。如此基本流程也可以用圖4B摘要圖示，當使用者為支撐裝置所支撐時測量得到使用者身體與支撐裝置特定側間的一個二維壓力分佈，接著分析這個二維壓力分佈找出使用者身體與支撐裝置特定側直接接觸的一或多個骨突處(特別是各個骨突處在此支撐裝置特定側各自的位置)，最後調整支撐裝置施加在使用者身體不同部份的 不同支撐力量直到使用者身體與支撐裝置特定側直接接觸的各骨突處的壓力都降低到可以接受的大小。
顯然地，步驟方塊410與步驟方塊420的具體內容，與現有商業化產品與技術研發中針對使用者身體受到壓力較大處進行降壓藉以降低較大壓力所導致的傷害這個主流作法相當，因此不需要限制也不需要多描述其細節。這是因為如此商業化主流作法是要直接降低使用者身體受到壓力較大處所受到的壓力，而本發明是要從使用者身體各處所受到的壓力分佈來標定出使用者身體與支撐裝置間一或多骨突處的位置，所以二者都需要得到對應到支撐裝置特定側施加到使用者身體的支撐力量的二維壓力分佈。但是，當如此商業化主流作法在得到二維壓力分佈後直接調整某些部分所承受的壓力，本發明則需要再如步驟方塊430至步驟方塊450所示般，處理此二維壓力分佈以得到骨突處位置以及進行降低這些骨突處發生壓力性損傷機率的相關調整。亦即，步驟方塊430至步驟方塊450才是本發明的重點。
在步驟方塊430，如何分析此二維壓力分佈來推算出使用者的身體姿態，有二種常用的選項。一種選項是參照使用者生理資訊來分析此二維壓力分佈並推算出使用者身體姿態，這是因為二維壓力分佈只能顯示支撐裝置特定側上每個位置所受到的壓力大小，並無法直接顯示出各個骨突處的位置，畢竟骨突處的受力往往不是使用者身體受力最大處。因此，需要再根據使用者身體的具體細節，來從對應到使用者身體的二維壓力分佈推算出使用者位於支撐裝置上的身體姿態，像是或躺或臥或坐，像是或正躺或側躺或俯臥，像是四肢大字形張開、雙手置於胸前且雙腿伸直或者雙手枕於頭部下，像是或盤腿而坐或跪坐或四肢著地，又像是躺臥姿態、俯臥姿態、側臥姿態、手腳交叉姿態，如此的種種 身體姿態。舉例來說，可以根據使用者有沒有使用義肢或輔具以及所使用的義肢與輔具的尺寸輪廓，來排除掉二維壓力分佈中對應到義肢及/或輔具的部分，因為這部分的二維壓力分佈並不會對應到使用者身體的任何骨突處。亦或是，可根據使用者傷殘狀況，像有怎樣的肢體殘缺，在分析某種二維壓力分佈可能對應到哪種身體姿態的過程中減少需要考慮處理的可能性，像是若使用者缺少了一隻手臂而又沒有帶義肢，就不需要考慮雙手都接觸到支撐裝置特定側的身體姿態了。再者，亦可根據使用者體型與使用者疾病狀況，像是使用者是胖在腰腹、大腿臀部或四肢，或像是使用者是否有水腫、肉瘤、骨折、骨頭彎曲或關節僵硬等等疾病以及疾病程度，在分析二維壓力分佈係對應到怎樣的身體姿態時更有效率地定位於二維壓力分佈中那些部分對應到此身體姿態中的那些骨頭。
另一方面，使用者的身高、四肢長度與體重都是基本的使用者生理訊息，可用來判斷二維壓力分佈中那些壓力較高的部位應該是對應到同一個使用者身體及排除與使用者身體無關的(至少與使用者骨頭位置無關的)過重或過輕訊號。相對地，另一個選項是參照資料庫模型來分析此二維壓力分佈並推算出此身體姿態，在此資料庫模型係包含先前測試所產生的多數個二維壓力分佈與驗證過的相對應多數個身體姿態。也就是說，透過與大量的資料做比較，可以找出與目前二維壓力分佈最接近的某先前二維壓力分佈(或說找出頗為接近的一些先前二維壓力分佈)，然後以對應到此先前二維壓力分佈的先前身體姿態(或是當這幾個先前二維壓力分佈都對應到某先前身體姿態)或是直接作為目前身體姿態或是做為推算目前身體姿態的出發點。顯然地，前一個選項可以精確地根據使用者個人狀況來推求其身體姿態，而後一個選項可以快速地推求其身體姿態。
在步驟方塊440，如何分析使用者身體姿態以標定出使用者身體的一或多個骨突處各自在此支撐裝置的位置，有四種常用的選項。一種是先根據身體姿態與二維壓力分佈來標定一或多個身體部位，然後再根據使用者生理資訊標定一或多個骨突處在此支撐裝置的位置。例如，先判斷二維壓力分佈中各個壓力較大部分是分別對應到此身體姿態的那些身體部位，然後再根據相關於使用者身體的種種訊息，判斷每一個身體部位中的一或多個骨突處各自在每個壓力較大部分中的位置。例如身體姿態是仰臥時先判斷頭、肩背、臀部或四肢關節分別對應到哪個壓力較大部分，然後再根據仰臥時枕骨大約位於頭部正中間等等的一般人體結構來判斷使用者身體的枕骨等等骨突處在支撐裝置的具體位置。
另一是先分析身體姿態來推算身體之骨骼肌肉在此支撐裝置的位置，然後進行圖形演算來標定一或多個骨突處在此支撐裝置的位置。亦即，在得到使用者的身體姿態後，先根據一般人體結構或甚至是使用者生理訊息來判斷使用者身體中的各骨骼與各條肌肉在此身體姿態時的分佈狀態，然後根據二維壓力分佈換算出相對應於支撐裝置上的位置，最後再根據一般人體結構或是使用者生理訊息來從骨骼在支撐裝置的位置標定出各骨突處在支撐裝置的位置。
又一選項是，先根據一或多臨床研究結果來引入不同身體姿態分別容易在身體那些骨突處發生壓力性創傷的訊息，然後根據使用者身體姿態與此二維壓力分佈來標定一或多個骨突處在此支撐裝置的位置。像是，若過去進行的數千筆實驗結果顯示在身體姿態為上半身傾斜角度為66度的半臥位中壓力性創傷特別容易發生在坐骨，則在使用者身體姿態就是上半身傾斜解度66度的半臥位時，只從二維壓力分佈與使用者身體姿態標定出使用者身體的坐骨在此支撐裝置上的位置。
再一選項是，先根據使用者身體姿態與使用者生理資訊，將使用者的三維人體結構轉換成在這些壓力感測器所在平面上的二維投影，然後跟此二維壓力分佈相互比較，進而標定一或多個骨突處在此支撐裝置的位置。像是，先根據使用者身體具體細節來決定具有這樣身體姿態的使用者身體會怎樣在三維空間中分佈，然後再投影到支撐裝置上得到與這些壓力感測器所在平面相互平行的二維投影，接著先在二維投影中骨骼部分找出三個參考點與標定其座標(因為三點成一平面)，然後相互連結這些參考點藉以產生基準面與基準線，並且對於此身體姿態會與支撐裝置直接接觸的各個骨突點逐漸進行相對於這三個參考點的座標換算，而得到各骨突處各自在支撐裝置上座標。
在步驟方塊450，如何根據各骨突處的壓力性損傷發生機率來調整所有支撐單元所產出一或多個支撐力以減少或消除所有骨突處的壓力性損傷，有二種選項。一種是先與一或多醫療模型做比對，藉以判斷各個骨突處分別的壓力性損傷發生機率及產生依照發生機率大小排序的減壓策略，再循環分別地調整一或多支撐單元所產生並施加在使用者身體不同部位的一或多支撐力，直到所有骨突處所分別對應的壓力性損傷發生機率皆為可接受，例如皆小於所有骨突處共通的臨界機率值或個別小於這些骨突處各自的臨界機率值。亦即，在找出各個骨突處的位置後便從二維壓力分佈找出各個骨突處所受到的壓力(或可視為某骨突處所受到的支撐力除以此骨突處的面積)，接著根據先前已經進行過的醫療研究結果來判斷各個骨突處分別在這樣的壓力大小與輪廓形狀等等因素的影響下所各自會發生壓力性損傷的機率，然後依照壓力性損傷發生機率的大小順序自最容易發生壓力性損傷的骨突處開始，逐漸地調降其發生壓力性損傷的機率直到所有的骨突處會發生壓力性損傷的機率都是可以接受的。
另一選項是，在找出一或多個骨突處後，便調整一或多個支撐單元所產生的支撐力，若無法讓所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率都是可以接受的，像是都小於所有骨突處共通的臨界機率值或是個別地小於這些骨突處各自的臨界機率值，便再次調整一或多個支撐單元所產生並施加在使用者身體不同部位的一或多支撐力，直到所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率都是可以接受的。亦即，也可以利用嘗試錯誤法(trial and error)，像是利用現在的電腦或行動裝置的計算能力，快速地分析測試大量的可能各個支撐單元施加各種支撐力到使用者身體不同部位的可能配置，直到找到某個可以讓所有骨突處發生壓力性損傷的機率都是可以接受的支撐單元們配置方式。
進一步地，在步驟方塊450，如何根據各骨突處的壓力性損傷發生機率來調整所有支撐單元所產出一或多個支撐力以減少或消除所有骨突處的壓力性損傷，還有四種常用的選項。第一種選項是先找出一或多個骨突處中其位置相對應壓力性損傷發生機率最大的一個特定骨突處，然後調整一或多個支撐單元所產生的支撐力直到此特定骨突處對應的壓力性損傷發生機率小於此臨界機率值，接著依照尚未處理的其他一或多骨突處的相對應壓力性損傷發生機率大小順序循環進行，直到所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率都小於此臨界機率值。亦即，是以是否大於臨界機率值為標準，判斷各個骨突處發生壓力性損傷的危險程度以及作為判斷是否已經將這些支撐單元所施加支撐力量調整到可以接受的標準，並且從危險程度最高的骨突處開始處理，一個一個地降低各個骨突處發生壓力性創傷的機率到可以接受的低於臨界機率值。
另一選項是當有M個骨突處其位置相對應壓力性損傷發生機率大於零，只針對其位置相對應壓力性損傷發生機率較大的N個骨突處，分別透過調 整一或多個支撐單元所產生的壓力來讓這N個骨突處其位置相對應壓力性損傷發生機率都不於此臨界機率值，在此M與N都是正整數並且M大於N。這是因為一些已經完成的測試發現在多種人體姿態中壓力性損傷發生機率較高或是發生除度較嚴重往往是某幾個骨突處，而其他骨突處雖也可能發生壓力性損傷但是發生機率與發生嚴重程度都明顯地較低，因此在調整時只要針對壓力性損傷發生較大的幾個骨突處進行調整，基本上就可以順帶地把其他未針對調整的骨突處的壓力性損傷發生機率也降低到不大於此臨界機率值。
又一選項是當有M個骨突處其位置相對應壓力性損傷發生機率大於零，調整一或多個支撐單元所產生壓力時的減壓策略係為將其位置相對應壓力性損傷發生機率最大的某個骨突處的壓力降低X1%，將其位置相對應壓力性損傷發生機率第二大的某個骨突處的壓力降低X2%，如此直到將其相互對應壓力性損傷發生機率最低的某個骨突處的壓力降低XM%，在此X1、X2、直到XM都大於零並且X1大於等於X2、X2大於等於X3如此直到XM-1大於等於XM。
再一選項是當有M個骨突處其位置相對應壓力性損傷發生機率大於此臨界機率值，調整一或多個支撐單元所產生壓力時的減壓策略係為將其位置相對應壓力性損傷發生機率最大的某個骨突處的壓力降低X1%，將其位置相對應壓力性損傷發生機率第二大的某個骨突處的壓力降低X2%，如此直到將其位置相互對應壓力性損傷發生機率第N大的某個骨突處的壓力降低Xn%，並對其位置相對應壓力性損傷發生機率更低的其他骨突處都不設定壓力要降低多少，在此X1、X2、直到XN都大於零並且X1大於等於X2、X2大於等於X3、如此反覆直到XN-1大於等於XN，在此M與N都是正整數並且N大於N。在此，這二個選項都是先前選項的進一步變化，簡化掉反覆測試種種可能的這些支撐單元配置方式，而是直 接依照多個骨突處分別發生壓力性損傷的機率大小，照比例地降低這些骨突處各自受到的壓力，發生壓力性損傷機率越大的便降低越多比例的受到壓力，從而使得骨突處都可透過調整所受到壓力而降低其發生壓力性損傷的機率。當然，如此調整方式也是根據多數個先前已經完成測試所得到的經驗法則，而且每一個變數M、N、X1、X2..XN..XM都是可以調整的變數。
必須注意的是，相對於現有商業化產品是只有調降壓力較大處所受到的壓力(或說是調降對應到此處的支撐單元所產生的支撐力)，在本發明中為了在調降某個骨突處的壓力性損傷發生機率時也不會過度增加其他骨突處的壓力性損傷發生機率，是同時調整一或多個支撐單元所產生的支撐力(或說是同時調整使用者身體的一或多部位所受到的壓力)，藉以同時可以保持一或多個骨突處的壓力性損傷發生機率都低於共通的一臨界機率值或是各個骨突處各自的臨界機率值。亦即，即便只有一且單一個骨突處發生壓力性損傷的機率值大於可以接受的臨界機率值，在調整時也不一定只有調整最接近於這個骨突處的一或多個支撐單元所施加的支撐力，而仍然可能調整到較遠離這個骨突處的一或多個支撐單元所施加的支撐力。畢竟，在使用者身體的體重不變的前提下(甚至再加入使用者的衣物等的總重量不變的前提下)，各個支撐單元所分別施加的不同支撐力的重新分佈是必須考量的，以避免把某個骨突處所受到壓力降低到可以接受時卻又把另一個骨突處所受到壓力增高到不可以接受的狀況發生。
此外，在步驟方塊450，可先透過電腦模擬計算得到最後需將這些支撐單元調整到預計的配置然後再據以調整這些支撐單元，也可透過持續實際調整這些支撐單元的配置值到得到需要的這些支撐單元配置。純就本發明的精神，這二種作法都可以。特別是，不少先前已進行過的測試發現，在一般的醫療 應用上，往往只需要調整個不到五次便可以得到可以讓所有骨突處發生壓力性損傷的機率都低到可以接受的每一個支撐單元分別應該施加怎樣的支撐力的配置方式。所以用電腦模擬或用實際調整，都可以很快地達到最終需要的結果，並且過程中不會對使用者身體造成不可忽略的副作用。亦即，一個選項是先以電腦模擬得到可以使所有骨突處對應到的壓力性損傷發生機率皆小於此臨界機率值的一特定調整過二維支撐力分佈，然後再根據此特定調整過二維支撐力分佈實際調整一或多個支撐單元所產生的支撐力，而另一個選項是在得到可以使所有骨突處對應到的壓力性損傷發生機率皆小於此臨界機率值的一特定調整過二維支撐力分佈，係實際調整這些支撐單元所產生的支撐力，因此在得到此特定調整過二維支撐力分佈時便已經將這些支撐單元所產生的支撐力都調整好。
其次，本發明所提出的改善壓力性損傷方法，還可使用人工智能來執行步驟方塊430、步驟方塊440及/或步驟方塊450。像是使用一人工智能分析此二維壓力分佈以推算出此使用者的身體姿態，並透過其得到的二維壓力分佈與使用者身體姿態與用其他方式所得到二維壓力分佈與使用者身體姿態的比較結果來訓練此人工智能。或使用一人工智能分析此身體姿態以標定出使用者身體的一或多個骨突處各自在此支撐裝置上的位置，並透過其得到的一或多骨突處位置與用其他方式所得到一或多骨突處位置的比較結果來訓練此人工智能。例如使用一人工智能判斷是否所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率都不大於一臨界機率值以及決定如何調整一或多個支撐單元所產生的支撐力以使得所有骨突處對應到的壓力性損傷發生機率皆不大於此臨界機率直，並且透過其對於一或多支撐單元調整結果對於壓力性損傷的改善結果來訓練此人工智能。
使用人工智能來執行任一個步驟方塊的好處，可說是教學相長。藉由使用人工智能執行某一個步驟方塊並且將人工智能得到結果與用其他方式得到結果相互比較，又或是藉由使用人工智能執行這三個步驟方況並且將人工智能得到的壓力性損傷機率與未做調整時的壓力性損傷機率相互比較，可使用進一步地調整優化所使用的人工智能。舉例來說，如圖4C所示，當種種人體型態與種種危險骨突處的對應關係，可以在累積多數個案例後被分類成幾組對應關係。便可以將透過人工智能處理得到人體型態直接與這些已累積案例相互比較而得到可能的危險骨突處有哪些，也可以透過將根據的人體型態與用人工智能標定出的可能危險骨突處用來回饋與修正這樣的對應關係。
本發明的實際應用特徵、實際應用效果以及跟一些商業化產品的比較，摘要描述如下，參考圖5A，其顯示了本發明針對壓力性損傷發生機率較高的骨突處進行降壓的特性，在此也是考慮使用者身體正面躺臥於支撐裝置(在此實施例為氣墊)。此時，尾骶骨是特別容易發生壓力性損傷的身體部位，而圖5A左下角顯示了鄰近於尾骶骨的數個支撐單元(在此實施力為數個氣墊)在調整後凹下去從而降低尾骶骨所受到的壓力，如圖5A右下角所顯示的減壓前與減壓後的使用者身體各部位所受到壓力大小的變化。
圖5B摘要地描述了本發明一個實際醫療應用的結果。使用本發明，一位入住護理之家並且原本身上既有長寬深分別是6.5公分、3.5公分與3公分尾骶骨壓瘡的行動受限人員，可以在五週內將壓力性損傷的傷口體積縮小到只剩下約一半大小。亦即，本發明確實可以改善使用者身體已經有的壓力性損傷。
圖5C摘要地整理了本發明一些實際醫療應用的結果。使用本發明，總共87位行動受限人員中，8位原本就有壓傷者都可以在三週內得到改善， 甚至只要一半時間便可以得到改善，而79位原本並沒壓傷者，普遍都可以在進行測試的一到四週內保持沒有壓傷發生。據此，本發明確實可降低或預防使用者身體的壓力性損傷的發生機率。
圖5D顯示了使用現有商業化矽砂床與應用本發明的比較，在此被測試的標準配重假人偶的重量為62公斤，而對應的身體型態都是躺臥於被測試的商業化矽砂床與本發明的支撐裝置上。實驗結果發現，不論是使用矽砂床或是使用本發明，都可以將假人偶所受到的壓力的峰值降低百分之二十到百分之三十，而且躺臥時特別容易發生壓力性損傷的背脊部與尾骶骨都可以被降低約百分之二十的壓力。特別地，從圖示比較可以看出，使用矽砂床是在使用後將假人偶各處所受到的壓力給均勻化，但是使用本發明是在使用後將假人偶的幾個部位(較容易發生壓力性損傷的部位)所受到的壓力給明顯地降低。
圖5E顯示了使用現有商業化交替式氣墊床與應用本發明的比較。如圖5E左半部所示，當髖部是發生壓力性損傷的高危險區域時，藉由使用本發明可以精確地降低髖部所受到的壓力，雖然臀部與大腿等有較多肌肉與較多脂肪的部位所受到的壓力尚未明顯地降低。而如圖5E右半部所示，使用現有商業化交替式氣墊床係將使用者身體分成兩個區域交替地給予充氣受到較多支撐較高壓力以及放氣受到較少支撐較低壓力的處理，如此在髖部下方氣囊被充氣時期，髖部仍會受到較高壓力而容易引發壓力性損傷，雖然可以在髖部下方氣囊被放氣時期，髖部可以因為受到較低壓力而得到舒緩。
圖5F顯示了使用現有商業化填充式床體(像是記憶乳膠)與應用本發明的比較在此被測試的標準配重假人偶的重量為62公斤，而對應的身體型態都是躺臥於被測試的商業化記憶乳膠與本發明的支撐裝置上。如圖5F所示，使用 本發明之產品”醫博智能減壓”可以在四個小時內仍然保持假人偶各部位所受到的壓力大致不變，但是使用商業化記憶乳膠則會在四個小時內便讓假人偶原本就受到壓力較大得四個部位中的三個部位明顯地受到較大的壓力了。
根據以上實施例可知，本發明提供一種改善壓力性損傷的方法，包含：提供一支撐裝置以支撐人體躺臥，該支撐裝置具有複數個支撐單元與複數個壓力感測器，複數個該壓力感測器皆位於複數個該支撐單元與一躺臥人體之間，複數個該支撐單元相互排列成為一組或複數組之二維陣列，且不同的該支撐單元可分別地產生各自的支撐力，而複數個該壓力感測器相互間排列成為一組或複數組之二維陣列；進行一壓力分佈測量步驟，當該躺臥人體之身體為該支撐裝置之特定側所支撐時，複數個該壓力感測器測量該躺臥人體之身體並產生一二維壓力分佈；進行一躺臥姿態比對步驟以分析該二維壓力分佈，並擷取至少一特徵參數，根據該特徵參數與該躺臥人體之身體的一體況參數，比對確立該躺臥人體之身體的一躺臥姿態；根據該躺臥姿態與一體型因子進行一骨突座標標定步驟，以標定出該躺臥人體之身體的至少一骨突處，及該骨突處壓迫在該支撐裝置上之一座標位置；進行一壓力性損傷機率判斷步驟，以判斷至少一該骨突點之壓力性損傷發生機率，並對每一該骨突點分別產生一風險度，其中，該風險度越高表示該骨突點產生壓力性損傷之機率越高；根據該風險度進行一風險排序步驟，以對至少一該骨突點之壓力性損傷發生機率產生一風險度排序；與根據該風險度排序，重新計算分配該骨突座標之支撐力量，並產生該骨突座標之支撐力量的一重分配模型參數，以依序降低該骨突點產生之該風險度。此外，藉由該重分配模型參數進行一降低風險度步驟以驅動調整該支撐單元之個別形狀與軟硬度，藉此重新分配人體躺臥於該支撐裝置時，該支撐單元所承受之支撐壓力，並降低該風險度至低於一臨界機率值，該降低風險度步驟之過程可藉由複數個該 壓力感測器在調整程序中進行連續監控，以確保減壓動作被正確執行，其中該支撐單元所承受之支撐壓力若未能降低該風險度至低於該臨界機率值，則重複該降低風險度步驟之過程直到全部降低該風險度至低於該臨界機率值為止。
其中上述之躺臥姿態比對步驟係為一人工智能之比對學習，以推算出使用者在該狀況下之躺臥姿態，並將之分為仰躺、左側躺、右側躺、趴睡與手腳是否交叉等各種分類，且上述之特徵參數更包含邊界外型、區域重心數目與配置、壓力局部峰值點、重心-峰值之連結線尺寸構型、推算構型比例，且該體況參數更包含三圍、身高、體重、特殊因子。其中，壓力性損傷機率判斷步驟係藉由一臨床研究資料庫之患者類型來判斷該支撐壓力之大小是否容易造成壓力性損傷，並計算複數個該骨突點之壓力性損傷發生機率後，對複數個該骨突點之壓力性損傷發生機率分別產生該風險度，並據此進行該風險度排序。
綜上所述，使用本發明所提出改善壓力性損傷的方法與系統至少有幾大優點。第一、現有商業化產品與技術研究都是針對褥瘡針對使用者身體受到壓力最大處，但是本發明是針對壓力性損傷針對使用者身體的骨突處，因此本發明所要處理所可以處理的，是現有商業化產品所無法有效處理或甚至說所無法處理的。第二、與現有商業化產品相比較，本發明調降或保持各骨突處所受到壓力藉以預防或改善壓力性損傷的能力，至少與現有商業化產品中效能最好但成本也最貴的矽砂床相當，而可以明顯地優於其它的種種現有商業化產品。第三、本發明可以直接使用現有商業化產品的感應式氣墊床作為支撐裝置以及使用行動裝置或電腦等現有產品作為控制裝置，實際實現的技術難度低成本也不高。第四、本發明可以使用人工智能來找出骨突處、定位骨突處、決定骨突處發生壓力性損傷機率以及決定如何調整使用者身體所受到 支撐力以降低骨突處發生壓力性損傷機率，不只正確性高計算速度快，而且可以隨著使用次數增加優化人工智能產生正回饋效應。
顯然地，依照上面實施例中的描述，本發明可能有許多修正與差異。因此需在其附加的權利請求項的範圍內加以理解，除上述詳細描述外，本發明還可廣泛地在其它實施例中施行。上述僅為本發明的較佳實施例而已，並非用以限定本發明的申請專利範圍；凡其它未脫離本發明所揭示精神下所完成的等效改變或修飾，均應包括在下述申請專利範圍內。
410:步驟方塊
420:步驟方塊
430:步驟方塊
440:步驟方塊
450:步驟方塊

Claims (19)

  1. 一種改善壓力性損傷的方法，包含：提供一支撐裝置以支撐人體躺臥，該支撐裝置具有複數個支撐單元與複數個壓力感測器，複數個該壓力感測器皆位於複數個該支撐單元與一躺臥人體之間，複數個該支撐單元相互排列成為一組或複數組之二維陣列，且不同的該支撐單元可分別地產生各自的支撐力，而複數個該壓力感測器相互間排列成為一組或複數組之二維陣列；進行一壓力分佈測量步驟，當該躺臥人體之身體為該支撐裝置之特定側所支撐時，複數個該壓力感測器測量該躺臥人體之身體並產生一二維壓力分佈；進行一躺臥姿態比對步驟以分析該二維壓力分佈，並擷取至少一特徵參數，根據該特徵參數與該躺臥人體之身體的一體況參數，比對確立該躺臥人體之身體的一躺臥姿態；根據該躺臥姿態與一體型因子進行一骨突座標標定步驟，以標定出該躺臥人體之身體的至少一骨突點，及該骨突點壓迫在該支撐裝置上之一座標位置；進行一壓力性損傷機率判斷步驟，以判斷至少一該骨突點之壓力性損傷發生機率，並對每一該骨突點分別產生一風險度，其中，該風險度越高表示該骨突點產生壓力性損傷之機率越高；根據該風險度進行一風險排序步驟，以對至少一該骨突點之壓力性損傷發生機率產生一風險度排序；與根據該風險度排序，重新計算分配該骨突座標之支撐力量，並產生該骨突座標之支撐力量的一重分配模型參數，以依序降低該骨突點產生之該風險度。
  2. 如請求項1所述之方法，更包含藉由該重分配模型參數進行一降低風險度步驟以驅動調整該支撐單元之個別形狀與軟硬度，藉此重新分配人體躺臥於該支撐裝置時，該支撐單元所承受之支撐壓力，並降低該風險度至低於一臨界機率值，該降低風險度步驟之過程可藉由複數個該壓力感測器在調整程序中進行連續監控，以確保減壓動作被正確執行，其中該支撐單元所承受之支撐壓力若未能降低該風險度至低於該臨界機率值，則重複該降低風險度步驟之過程直到全部降低該風險度至低於該臨界機率值為止。
  3. 如請求項1所述之方法，其中上述之躺臥姿態比對步驟係為一人工智能之比對學習，以推算出使用者在至少一狀況，該狀況係為躺臥姿態，並將之分為仰躺、左側躺、右側躺、趴睡與手腳是否交叉等各種分類。
  4. 如請求項1所述之方法，其中上述之特徵參數更包含邊界外型、區域重心數目與配置、壓力局部峰值點、重心-峰值之連結線尺寸構型、推算構型比例，且該體況參數更包含三圍、身高、體重、特殊因子。
  5. 如請求項1所述之方法，其中上述之壓力性損傷機率判斷步驟係藉由一臨床研究資料庫之患者類型來判斷該支撐壓力之大小是否容易造成壓力性損傷，並計算複數個該骨突點之壓力性損傷發生機率後，對複數個該骨突點之壓力性損傷發生機率分別產生該風險度，並據此進行該風險度排序。
  6. 一種改善壓力性損傷的方法，包含：提供一支撐裝置，此支撐裝置具有多數個支撐單元與多數個壓力感測器，這些壓力感測器皆位於這些支撐單元與此支撐裝置一特定側之間，這些支撐單 元相互間排列成為一第一二維陣列並且不同的支撐單元可以分別地產生各自的支撐力，這些壓力感測器也相互間排列成為一第二二維陣列；當一使用者為此特定側所支撐時，使用這些壓力感測器測量並產生一二維壓力分佈；分析此二維壓力分佈，推算出此使用者的一身體姿態；分析此身體姿態，標定出使用者身體的一或多個骨突處各自在此支撐裝置上的位置；以及判斷是否所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率皆為可接受，若是，則停止調整這些支撐單元所產生的支撐力，而若非，則循環調整一或多個支撐單元所產生的支撐力直到所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率皆為可接受。
  7. 如請求項6所述之方法，更包含至少下列之一：這些壓力感測器的分佈密度係高於這些支撐單元的分佈密度；這些壓力感測器係排列成一二維陣列；這些支撐單元係排列成一二維陣列；至少二個壓力感測器彼此邊緣間距離小於三公分；至少二個壓力感測器彼此中心間距離小於三公分；至少一支撐單元可以調整至少下列之一：水平尺寸、垂直尺寸以及軟硬度；至少一支撐單元可以透過改變其內部的流體而改變其產生的支撐力；以及至少一支撐單元可以透過改變其內部的流體而改變其尺寸輪廓。
  8. 如請求項6所述之方法，更包含至少下列之一：在使用者被支撐裝置所支撐前，所有的支撐單元皆產生相同的支撐力；與在使用者被支撐裝置所支撐前，至少二支撐單元產生不同的支撐力。
  9. 如請求項6所述之方法，更包含至少下列之一：參照使用者生理資訊來分析此二維壓力分佈並推算出此身體姿態，在此使用者生理資訊至少包含下列之一：使用者身高、使用者體重、使用者四肢長度、使用者體型、使用者傷殘狀態、使用者疾病狀態、使用者所使用義肢的尺寸輪廓、及使用者所使用輔具的尺寸輪廓；以及參照資料庫模型來分析此二維壓力分佈並推算出此身體姿態，在此資料庫模型係包含先前測試所產生的多數個二維壓力分佈與驗證過的相對應多數個身體姿態。
  10. 如請求項6所述之方法，更包含下列之一：根據身體姿態與二維壓力分佈來標定一或多個身體部位，然後再根據使用者生理資訊標定一或多個骨突處在此支撐裝置的位置，其中，身體姿態更包含下列之一：躺臥姿態、俯臥姿態、側臥姿態、及手腳交叉姿態，且使用者生理資訊包含下列之一：使用者身高、使用者體重、使用者體型、使用者傷殘狀態、使用者疾病狀態、使用者所使用義肢的尺寸輪廓、及使用者所使用輔具的尺寸輪廓；分析身體姿態來推算身體之骨骼肌肉在此支撐裝置的位置，然後進行圖形演算來標定一或多個骨突處在此支撐裝置的位置；根據一或多臨床研究中引入不同身體姿態分別容易在身體那些骨突處發生壓力性創傷的訊息，然後根據使用者身體姿態與此二維壓力分佈來標定一或多個骨突處在此支撐裝置的位置；與根據使用者身體姿態與使用者生理資訊，將使用者的三維人體結構轉換成在這些壓力感測器所在平面上的二維投影，然後跟此二維壓力分佈相互比較，進而標定一或多個骨突處在此支撐裝置的位置。
  11. 如請求項6所述之方法，更包含下列之一：判斷是否所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率都是可以接受的標準為是否所有骨突處對應到的壓力性損傷發生機率都不大於這些骨突處所共通的臨界機率值；以及判斷是否所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率都是可以接受的標準為是否每一個骨突處對應到的壓力性損傷發生機率都不大於其各自的臨界機率值。
  12. 如請求項6所述之方法，更包含下列之一：與一或多醫療模型做比對藉以判斷各個骨突處分別的壓力性損傷發生機率以及產生依照發生機率大小排序的減壓策略，循環分別地調整一或多支撐單元所產生的支撐力，直到所有骨突處所分別對應的壓力性損傷發生機率皆可接受；以及找出一或多個骨突處後，便調整一或多個支撐單元所產生的支撐力，若無法讓所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率皆可接受，則循環調整一或多個支撐單元所產生的支撐力，直到所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率皆可接受。
  13. 如請求項6所述之方法，更包含下列之一：找出一或多個骨突處中其位置相對應壓力性損傷發生機率最大的一個特定骨突處，然後調整一或多個支撐單元所產生的支撐力直到此特定骨突處對應的壓力性損傷發生機率可接受，接著依照尚未處理的其他一或多骨突處的相對應壓力性損傷發生機率大小順序循環進行，直到所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率皆可接受； 當M個骨突處其位置相對應壓力性損傷發生機率大於零，只針對其位置相對應壓力性損傷發生機率較大的N個骨突處，分別地透過調整一或多個支撐單元所產生的壓力來讓這N個骨突處其位置相對應壓力性損傷發生機率都不大於此臨界機率值，在此M與N都是正整數並且M大於N；當M個骨突處其位置相對應壓力性損傷發生機率大於零，調整一或多個支撐單元所產生壓力時的減壓策略係為將其位置相對應壓力性損傷發生機率最大的某個骨突處的壓力降低X1%，將其位置相對應壓力性損傷發生機率第二大的某個骨突處的壓力降低X2%，如此直到將其相互對應壓力性損傷發生機率最低的某個骨突處的壓力降低XM%，在此X1、X2、直到XM都不小於零並且X1大於等於X2、X2大於等於X3如此直到XM-1大於等於XM；以及當有M個骨突處其位置相對應壓力性損傷發生機率大於零，調整一或多個支撐單元所產生壓力時的減壓策略係為將其位置相對應壓力性損傷發生機率最大的某個骨突處的壓力降低X1%，將其位置相對應壓力性損傷發生機率第二大的某個骨突處的壓力降低X2%，如此直到將其位置相互對應壓力性損傷發生機率第N大的某個骨突處的壓力降低Xn%，並且對於其位置相對應壓力性損傷發生機率更低的其他骨突處都不設定壓力要降低多少，在此X1、X2、直到XN都大於零並且X1大於等於X2、X2大於等於X3如此直到XN-1大於等於XN，在此M與N都是正整數並且M大於N。
  14. 如請求項6所述之方法，更包含下列之一：先以電腦模擬得到可以使所有骨突處對應到的壓力性損傷發生機率都是可以接受的一特定調整過二維支撐力分佈，然後再根據此特定調整過二維支撐力分佈實際調整一或多個支撐單元所產生的支撐力；以及 在得到可以使所有骨突處對應到的壓力性損傷發生機率都是可以接受的一特定調整過二維支撐力分佈，係實際調整這些支撐單元所產生的支撐力，因此在得到此特定調整過二維支撐力分佈時便已經將這些支撐單元所產生的支撐力都調整好。
  15. 如請求項6所述之方法，更包含至少下列之一：使用一人工智能分析此二維壓力分佈以推算出此使用者的身體姿態，並且透過其得到的二維壓力分佈與使用者身體姿態與用其他方式所得到二維壓力分佈與使用者身體姿態的比較結果來訓練此人工智能；以及使用一人工智能分析此身體姿態以標定出使用者身體的一或多個骨突處各自在此支撐裝置上的位置，並且透過其得到的一或多骨突處位置與用其他方式所得到一或多骨突處位置的比較結果來訓練此人工智能；以及使用一人工智能判斷是否所有骨突處對應的壓力性損傷發生機率都是可以接受的以及決定如何調整一或多個支撐單元所產生的支撐力以使得所有骨突處對應到的壓力性損傷發生機率都是可以接受的，並且透過其對於一或多支撐單元調整結果對於壓力性損傷的改善結果來訓練此人工智能。
  16. 一種改善壓力性損傷的系統，包含：一支撐裝置，包含多數個支撐單元，可以分別地產生各自的支撐力並且相互間排列成一第一二維陣列；多數個壓力感測器，都位於這些支撐單元與此支撐裝置的一特定側之間並且相互間排列成一第二二維陣列； 一界面模組，連接至這些支撐單元以調整一或多個支撐單元所分別產生的支撐力，也連接至這些壓力感測器以接收一或多個壓力感測器所分別測量到的來自這特定側的壓力值；一控制裝置，連接至此界面模組，用以根據壓力感測器的測量結果來調整些支撐單元所產生的支撐力；使用者位於特定側時，多數個壓力感測器測量並產生一二維壓力分佈；與控制裝置會先分析此二維壓力分佈推算出使用者的一身體姿態並據以標定出使用者身體的一或多個骨突處各自在此特定側的位置，也會在至少一骨突處發生壓力性損傷的機率為不可接受時，循環調整至少一支撐單元所產生的支撐力直到所有骨突處發生壓力性損傷的機率皆可接受。
  17. 如請求項16所述之系統，更包含至少下列之一：壓力感測器與支撐單元係個字排列成一二維陣列，且壓力感測器的分佈密度係高於這些支撐單元的分佈密度；至少二個壓力感測器彼此邊緣間距離小於三公分；至少二個壓力感測器彼此中心間距離小於三公分；至少一支撐單元可調整其水平尺寸、垂直高度及軟硬度；與至少一支撐單元可改變位於內部的流體數量而改變其尺寸輪廓並改變其產生的支撐力。
  18. 如請求項16所述之系統，更包含至少下列之一：支撐裝置與控制裝置係相互分離的二個硬體；支撐裝置與控制裝置是整合在一起的的二個硬體； 在使用者位於此特定側之前，不同的支撐單元皆產生相同的支撐力；在使用者位於此特定側之前，至少二個支撐單元係產生不同的支撐力；與此特定側的表面為軟性材料所覆蓋。
  19. 如請求項16所述之系統，更包含至少下列之一：此控制裝置內建有一人工智能，用以分析此二維壓力分佈推算出一身體姿態並據以標定出此身體的一或多個骨突處各自在此特定側的位置；此控制裝置內建有一人工智能，用以在至少一骨突處發生壓力性損傷的機率為不可接受時，循環調整至少一支撐單元所產生的支撐力直到所有骨突處發生壓力性損傷的機率皆可接受；此控制裝置內建有一人工智能，用以分析此二維壓力分佈推算出一身體姿態並據以標定出此身體的一或多個骨突處各自在此特定側的位置，並且可以再透過其對於身體姿態及一或多骨突處位置的分析結果與用其他方式得到的身體姿態及一或多骨突處位置的相互比較來訓練此人工智能；以及此控制裝置內建有一人工智能，用以在至少一骨突處發生壓力性損傷的機率為不可接受時，循環調整至少一支撐單元所產生的支撐力直到所有骨突處發生壓力性損傷的機率皆可接受，並可再透過其對於一或多支撐單元之調整結果對壓力性損傷的改善結果訓練此人工智能。
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