TWM639336U - 照護服務智能監測系統 - Google Patents

Abstract

一種照護服務智能監測系統，其包括至少一偵測裝置、一本地運算儲存裝置、一雲端伺服器以及一使用者端裝置。偵測裝置設置於一空間，偵測裝置發出電磁波且接收反射的電磁波，以產生一偵測訊號。本地運算儲存裝置接收偵測訊號，並且對偵測訊號進行運算及分析以得到於空間中活動的被照護者的活動數據，並與多個標準數據進行比對，以產生一比對結果，用於判定被照護者的活動狀態。本地運算儲存裝置將被照護者的移動數據與比對結果傳送至雲端伺服器。雲端伺服器根據比對結果發送一警示訊息至使用者端裝置，以進行警示。

Description

照護服務智能監測系統

本創作係有關於一種照護服務監測設備的技術領域，特別是有關於一種藉由發射和接收電磁波以偵測被照護者的活動及生理狀態並藉由物聯網技術蒐集數據且能夠適時發出警示的照護服務智能監測系統。

隨著社會老齡化，獨居老人變多，事故也頻傳。另外，人口高齡化已成為國際趨勢，台灣亦將在2025年提前邁向超高齡社會，屆時每5人中將有一位是高齡長者。在高齡化進程加速下，預期國人的長照需求將在5至10年內有爆發性成長。根據工研院調查報告指出，目前各國政府積極推動在宅老化政策，居家相關需求服務持續湧現，相較於以往僅聚焦在失能後的照護，如今則以「促進健康」為出發點，從健康預防與生活支援等類別切入，維持健康減緩老化並避免失能、以及維持日常生活品質的重點，相關產業未來成長可期。

獨居老人不管在家或在機構，若其生活起居資訊能時時被取得加以監控，當有異常時，發出訊息通知相關人員。對照顧者而言可減輕負擔。因此需要有一個監測系統，可以長期收集他們的健康狀況，並在異常發生前發出預警或異常發生後發出警報以通知相關人員給予適時關懷或幫助至關重要。

現有的用於照護服務的監控系統如台灣專利M558444所揭露的內容，其是藉由穿戴式裝置來監測老人的行動或生理狀態，但是，當老人未佩戴穿戴式裝置時，這種監控系統就無法產生作用。另一種現有的用於照護服務的監控系統如台灣專利M587352所揭露的內容，其是以攝影機擷取空間的影像來監控獨居老人的健康狀況及生活起居，但是攝影機的影像有隱私上的疑慮。

另一方面，近幾年來，對於呼吸中止及唾眠品質的客觀性測量與評估，多半是在醫院中藉由睡眠多項生理檢查(Polysomnography,PSG)來評價。在進行PSG評價時，例如，睡眠障礙患者等之PSG受測者必須在指定的睡眠實驗室或睡眠中心，睡上一夜。在護理人員的監督下，在頭部、眼角、下顎、心臟、腿部都貼上電極片，再以傳輸線連接到記錄器上，另外在胸部及腹部套上感應帶，手指套上血氧測量器，口鼻套上呼吸感應器，手臂套上血壓計，雖然有些不舒服，但卻能完整的記錄下整夜的睡眠生理狀況。

因此，業界莫不期待開發出一種不需要直接拍攝受測者的影像、亦不必強迫佩戴特定的穿戴式裝置，不但能夠確保受測者的隱私，而且實施監測受測者之呼吸中止及唾眠品質的客觀性測量與評估的一種照護服務智能監測系統。

有鑑於此，本創作的目的在於提供：一種能夠解決現有技術之必須強迫被照護者佩戴特定的穿戴式裝置才能實施監控或者是直接拍攝被照護者的影像而造成無法保有隱私等之各種問題的照護服務智能監測系統。

亦即，根據本創作之照護服務智能監測系統可以達成：能夠取代PSG評價並解決現有技術的各項缺陷，不需要直接拍攝受測者的影像、亦不必強迫佩戴特定的穿戴式裝置，不但能夠確保受測者的隱私，而且實施監測受測者之呼吸中止及唾眠品質的客觀性測量與評估的優異的功效。

在一實施例中，本創作的照護服務智能監測系統包括至少一偵測裝置、一本地運算儲存裝置、一雲端伺服器以及一使用者端裝置。偵測裝置設置於一空間，偵測裝置發出電磁波且接收反射的電磁波，以產生一偵測訊號。本地運算儲存裝置接收偵測訊號，並且對偵測訊號進行運算及分析以得到於空間中活動的被照護者的活動數據，並與多個標準數據進行比對，以產生一比對結果，用於判定被照護者的活動狀態。雲端伺服器經由一網路連接於本地運算儲存裝置，本地運算儲存裝置將被照護者的移動數據與比對結果傳送至雲端伺服器。使用者端裝置經由網路連接於雲端伺服器，雲端伺服器根據比對結果發送一警示訊息至使用者端裝置，以進行警示。

在另一實施例中，本創作的照護服務智能監測系統更包括一雲端資料庫，經由網路連接於雲端伺服器，雲端伺服器將生理數據與比對結果傳送至雲端資料庫儲存。

在另一實施例中，本創作的照護服務智能監測系統更包括一閘道器，本地運算儲存裝置經由閘道器連接於網路及雲端伺服器。

在另一實施例中，本創作的照護服務智能監測系統的至少一偵測裝置為包括一感測單元以及一傳輸單元，感測單元包括一雷達晶片以及一接收器，雷達晶片以既定的發射頻率發出電磁波對空間進行掃描偵測，接收器接收反射的電磁波以產生偵測訊號，傳輸單元將偵測訊號傳輸至網路。

在另一實施例中，本創作的活動數據包括被照護者在空間的移動距離、移動速度、移動角度以及動作狀態。

在另一實施例中，本創作的本地運算儲存裝置包括一運算單元、一儲存單元以及一運算分析模組，儲存單元與運算單元電性連接，運算分析模組儲存於儲存單元而且由運算單元載入後執行，以對該偵測訊號進行運算及分析。

在另一實施例中，本創作的運算分析模組的運算單元進一步包括一類神經學習網路，對偵測訊號進行運算而得到被照護者的活動數據、活動模式，並且與標準數據比對，以判定被照護者的活動狀態是否異常，而產生比對結果。該標準數據是經由長期監測並統計分析被照護者的活動狀態而得到的標準活動數據。

在另一實施例中，類神經學習網路為能夠對偵測訊號進行運算及分析而得到於該空間中活動的被照護者的活動數據。又，類神經學習網路經過大量學習後，可以輸出睡眠階段區分及呼吸中止狀態區分。

在另一實施例中，其包括複數個偵測裝置，分別設置於多個空間中，該等偵測裝置分別產生多個偵測訊號，本地運算儲存裝置進行運算及分析以得到被照護者於多個空間中活動的多個活動數據。

本創作的照護服務智能監測系統透過電波雷達偵測被照護者的起居作息、外出時間、呼吸中止、睡眠時吸呼、心跳、及睡眠品質等。當有異常時，發出訊息通知相關被照護者。

毫米波雷達為電波雷達的一種，因其使用波長在毫米(mm)等級，可取得被測被照護者移動的角度，速度，位移大小，因此可利用此雷達安裝在不同空間如客廳、廚房、衛浴間、書房、客房、餐廳等來偵測被照護者的起居作息，以及安裝在臥室偵測被照護者睡眠時的吸呼心跳及 睡眠品質等。利用毫米波(mmWave)雷達、機器學習和自我比對來實現這樣的系統。不同的被照護者有不同的生活作息、生物時鐘和生理體徵，透過長期數據收集和自我比對，能夠偵測到異常情況和預測到風險時可以發出警報。本創作的照護服務智能監測系統可以應用在獨居老人或身障者的居家長照上，減輕照顧者的負擔。

1:照護服務智能監測系統

10:偵測裝置

11:感測單元

12:傳輸單元

13:電源單元

20:本地運算儲存裝置

21:運算單元

22:儲存單元

23:運算分析模組

30:閘道器

40:雲端伺服器

50:雲端資料庫

60:使用者端裝置

111:雷達晶片

112:接收器

N:網路

70:被照護者於室內空間移動的軌跡圖

圖1為本創作的照護服務智能監測系統的第一實施例的系統方塊圖。

圖2為本創作的照護服務智能監測系統的第二實施例的系統方塊圖。

圖3為本創作的照護服務智能監測系統的第三實施例的系統方塊圖。

圖4為本創作的照護服務智能監測系統的第四實施例的系統方塊圖。

圖5是本創作的照護服務智能監測系統的第五實施例的系統方塊圖。

圖6是本創作的照護服務智能監測系統的第六實施例的系統方塊圖。

圖7為本創作的照護服務智能監測系統在一實施例中追蹤被照護者於室內空間移動的軌跡圖。

請參閱圖1、圖2、圖3、圖4、圖5及圖6，其分別表示本創作的照護服務智能監測系統的第一實施例、第二實施例、第三實施例、第四實施例、第五實施例、第六實施例。本創作的照護服務智能監測系統1是以發射電磁波至被照護者所在空間中以既定的頻率進行掃描，而偵測出被照護者在空間中的活動狀態，以判定被照護者的狀態是否有異常，並發出警示訊息。

首先，說明本創作的第一實施例、第四實施例。請參閱圖1、圖2。如圖1所示，本創作的照護服務智能監測系統1為包括至少一偵測裝置10、一本地運算儲存裝置20、一雲端伺服器40、一雲端資料庫50以及一使用者端裝置60。另外，本創作第四實施例的照護服務智能監測系統1中，如圖4所示，除了包括上述的至少一偵測裝置10、一本地運算儲存裝置20、一雲端伺服器40、一雲端資料庫50以及一使用者端裝置60以外，還進一步包括閘道器30。

又，在第一實施例、第四實施例中，本創作的照護服務智能監測系統1之偵測裝置10可以設置於一空間，偵測裝置10發出電磁波且接收反射的電磁波，以產生一偵測訊號。又，在本創作的照護服務智能監測系統1中，可以是包括多個偵測裝置10，分別設置於多個空間，例如，餐廳、浴室、客廳、戶外等之被照護者的多個不同活動空間，以偵測被照護者在不同空間中活動的狀態。又，在第一實施例、第四實施例中，如圖1及圖4所示，本地運算儲存裝置20可以經由閘道器30連接於一網路N，且藉由網路N連接於雲端伺服器40、雲端資料庫50及使用者端裝置60。本地運算儲存裝置20將被照護者的移動數據與比對結果經由網路N傳送至雲端伺服器40，並儲存於雲端資料庫50。

又，在第一實施例、第四實施例中，雲端伺服器40發送警示訊息至使用者端裝置60，以進行警示。使用者通常為照護者或被照護者的家人，當使用者從使用者端裝置60看到警示訊息時，可以立即對被照護者採取救護措施或其他應對措施。

又，在第一實施例、第四實施例中，使用者端裝置60可以是可攜式裝置，例如筆記型電腦、平板電腦或智能手機，也可以是固定式裝置，例如桌上型電腦。其次，說明第二實施例、第五實施例，請參閱圖2、 圖5。在第二實施例中，如圖2所示，本創作的照護服務智能監測系統1為包括至少一偵測裝置10、一本地運算儲存裝置20、一雲端伺服器40、一雲端資料庫50以及一使用者端裝置60。另外，本創作第五實施例的照護服務智能監測系統1中，如圖5所示，除了包括上述的至少一偵測裝置10、一本地運算儲存裝置20、一雲端伺服器40、一雲端資料庫50以及一使用者端裝置60以外，還進一步包括閘道器30。

在第二實施例、第五實施例中，與第一實施例、第四實施例同樣地，偵測裝置10可以是設置於一空間，偵測裝置10發出電磁波且接收反射的電磁波，以產生一偵測訊號。在第二實施例中，如圖2所示，本創作的照護服務智能監測系統1可以是包括多個偵測裝置10。多個偵測裝置10可以是分別設置於多個不同的空間，例如，可供被照護者活動的多個空間，舉例來說，可以是例如餐廳、浴室、客廳、戶外等，以偵測被照護者在不同空中活動的狀態。

又，在第二實施例、第五實施例中，如圖2、圖5所示，每個偵測裝置10可以是包括一感測單元11以及一傳輸單元12。又，感測單元11可以包括一雷達晶片及一接收器。又，雷達晶片可以既定的發射頻率發出電磁波掃描空間，接收器接收反射電磁波以產生該偵測訊號。又，雷達晶片為可以發出30GHz至300GHz的毫米波，例如較佳者為60GHz的毫米波，可以偵測空間中固定的物件或被照護者的位置，雷達晶片可以每秒上萬幀的速度對空間進行掃描，藉此可以計算被照護者在空間中移動的速度或移動的路徑。在本創作中，可以使用德州儀器公司生產的雷達晶片，例如，IWR6843ISK的雷達模組。偵測裝置10可以放置在離被照護者1.5至2公尺處，以得到被照護者的生命徵象。又，在第二實施例、第五實施例中，如圖2、圖5所示，傳輸單元12將偵測訊號以無線或有線的方式傳輸至外部。本創作 的傳輸單元12可以是具有符合各種通訊協定的無線傳輸晶片，例如符合WiFi或藍芽規格無線通訊晶片，例如ESP32-WROVER通用模組。每個偵測裝置10更包括一電源單元，電源單元經由電源管理晶片(PMIC LP87524J)供給電力於感測單元11及傳輸單元12。本創作的電源單元可以是例如電池，在其他實施例中也可以是市電或市電與電池並用。

又，在第二實施例、第五實施例中，如圖2、圖5所示，本地運算儲存裝置20包括一運算單元21、一儲存單元22以及一運算分析模組23，本地運算儲存裝置20可以是計算機裝置，例如桌上型電腦或筆記型電腦。運算單元21可以是處理器，儲存單元22與運算單元21電性連接，儲存單元22可以是記憶體或磁碟裝置。運算分析模組23為程式模組，其儲存於儲存單元22而且由運算單元21載入後執行，以對偵測訊號進行運算及分析。

又，在第二實施例、第五實施例中，如圖2、圖5所示，本地運算儲存裝置20可以經由閘道器30連接於一網路N，且藉由網路N連接於雲端伺服器40、雲端資料庫50及使用者端裝置60。本地運算儲存裝置20將被照護者的移動數據與比對結果經由網路N傳送至雲端伺服器40，並儲存於雲端資料庫50。

又，在第二實施例、第五實施例中，如圖2、圖5所示，雲端伺服器40發送警示訊息至使用者端裝置60，以進行警示。使用者通常為照護者或被照護者的家人，當使用者從使用者端裝置60看到警示訊息時，可以立即對被照護者採取救護措施或其他應對措施。

又，在第二實施例、第五實施例中，如圖2、圖5所示，使用者端裝置60可以是可攜式裝置，例如筆記型電腦、平板電腦或智能手機，也可以是固定式裝置，例如桌上型電腦。

接著，說明第三實施例、第六實施例，請參閱圖2、圖6。在第三實施例中，如圖3所示，本創作的照護服務智能監測系統1為包括至少一偵測裝置10、一本地運算儲存裝置20、一雲端伺服器40、一雲端資料庫50以及一使用者端裝置60。另外，本創作第六實施例的照護服務智能監測系統1中，如圖6所示，除了包括上述的至少一偵測裝置10、一本地運算儲存裝置20、一雲端伺服器40、一雲端資料庫50以及一使用者端裝置60以外，還進一步包括閘道器30。

又，在第三實施例、第六實施例中，與第一實施例、第二實施例、第四實施例、第五實施例同樣地，偵測裝置10包括一感測單元11以及一傳輸單元12。如圖2所示，感測單元11可以進一步包括以既定的發射頻率發出電磁波掃描空間的一雷達晶片、及接收反射電磁波來產生偵測訊號的一接收器。雷達晶片111為以每秒上萬幀的速度對空間進行掃描，藉此可以計算被照護者在空間中移動的速度或移動的路徑。在本實施例中，雷達晶片可以偵測空間中固定的物件或被照護者的位置，通常是發出30GHz至300GHz的毫米波，例如，較佳者為60GHz的毫米波。

又，在第三實施例、第六實施例中，如圖3、圖6所示，傳輸單元12將偵測訊號以無線或有線的方式傳輸至外部。本創作的傳輸單元12可以是具有符合各種通訊協定的無線傳輸晶片，例如符合WiFi或藍芽規格無線通訊晶片，例如ESP32-WROVER通用模組。每個偵測裝置10更包括一電源單元，電源單元經由電源管理晶片(PMIC LP87524J)供給電力於感測單元11及傳輸單元12。本創作的電源單元可以是例如電池，在其他實施例中也可以是市電或市電與電池並用。

又，在第三實施例、第六實施例中，如圖3、圖6所示，本地運算儲存裝置20可以經由閘道器30連接於一網路N，且藉由網路N連接於雲 端伺服器40、雲端資料庫50及使用者端裝置60。本地運算儲存裝置20將被照護者的移動數據與比對結果經由網路N傳送至雲端伺服器40，並儲存於雲端資料庫50。

又，在第三實施例、第六實施例中，如圖3、圖6所示，與第一實施例、第二實施例、第四實施例、第五實施例同樣地，本地運算儲存裝置20包括一運算單元21、一儲存單元22以及一運算分析模組23，本地運算儲存裝置20可以是計算機裝置，例如桌上型電腦或筆記型電腦。運算單元21可以是處理器，儲存單元22與運算單元21電性連接，儲存單元22可以是記憶體或磁碟裝置。運算分析模組23為程式模組，其儲存於儲存單元22而且由運算單元21載入後執行，以對偵測訊號進行運算及分析。

又，在第三實施例、第六實施例中，如圖3、圖6所示，本實創作的運算分析模組23例如，可以藉由使用偵測裝置10中之毫米波的雷達晶片，對被照護者的各種生命徵象、各種動作進行偵測，藉由各種的計算模式及相關的演算法，例如小波熵(wavelet entropy)分析法，對偵測到的關於照護者之身體轉動、呼吸的動作或心跳等偵測訊號進行分析，可以得到被照護者的移動的距離、速度、角度或其他如呼吸、心跳、身體轉動等的生命徵象之被照護者的活動模型。

又，在第三實施例、第六實施例中，經由本地運算儲存裝置20接收偵測訊號，並且對偵測訊號進行運算及分析以得到於空間中活動的被照護者的多種活動數據。這些活動數據包括被照護者在空間的移動距離、移動速度、移動角度以及動作狀態，其中動作狀態可以是睡眠時的身體轉動、呼吸的動作或心跳等，藉此得到被照護者的呼吸狀態、睡眠狀態或心率。

根據本創作，例如，可以藉由運算分析模組23將偵測訊號轉 換成被照護者的活動數據而且建立每個被照護者的正常活動生理模式，當新的偵測訊號持續傳送至本地運算儲存裝置20時，本地運算儲存裝置20的運算分析模組23將新的活動數據與被照護者的正常活動生理模式的各種標準活動數據進行比對以得到一比對結果，藉此判斷被照護者的活動狀態及生命徵象是否正常。又，根據本創作，可以偵測出達到毫米等級精度的被照護者的移動狀態、呼吸動作或身體轉動的動作等，藉此監測被照護者的睡眠狀態及呼吸狀態。

又，根據本創作，該標準數據是經由長期監測並統計分析被照護者的活動狀態而得到的標準活動數據，包含平均值及標準差。當該偵測訊號為偏離該標準數據小於三個標準差時，即判斷為「正常」；當該偵測訊號為偏離該標準數據達三個標準差以上時，即判斷為「異常」當運算分析模組23得到的比對結果判定為不正常時，運算分析模組23產生一警示訊息。比對結果判定為「異常」或「不正常」可以是以下的數種狀況：外出時段異常，外出後没有回家，長時間待在某一空間没有移動，某天睡眠品質變差，生物時鐘異常變化，活動力逐年下降，睡眠時呼吸心跳異常地快或異常地慢，某日半夜突然上厠所，呼吸中止變嚴重等。

又，在第三實施例、第六實施例中，如圖3、圖6所示，雲端伺服器40發送警示訊息至使用者端裝置60，以進行警示。使用者通常為照護者或被照護者的家人，當使用者從使用者端裝置60看到警示訊息時，可以立即對被照護者採取救護措施或其他應對措施。

又，在第三實施例、第六實施例中，如圖3、圖6所示，使用者端裝置60可以是可攜式裝置，例如筆記型電腦、平板電腦或智能手機，也可以是固定式裝置，例如桌上型電腦。藉由本創作的照護服務智能監測系統1能夠標示被照護者每日或每週的活動量，活動量(activity index)係定 義為室內的活動分鐘數+室外的活動分鐘數，而且能夠標示出被照護者在不同空間的活動量，而且經由大量的活動數據能夠建立被照護者的活動模式，例如，藉此判斷被照護者的各種異常狀態。利用本創作的照護服務智能監測系統，可以得到如圖7所示之被照護者於室內空間移動的軌跡圖70。

本創作的照護服務智能監測系統透過電波雷達偵測被照護者的起居作息，外出時間，睡眠時吸呼心跳及睡眠品質等。當有異常時，發出訊息通知相關被照護者。毫米波雷達為電波雷達的一種，因其使用波長在毫米(mm)等級，可取得被測被照護者移動的角度，速度，位移大小，因此可利用此雷達安裝在不同空間如客廳、廚房、衛浴間、書房、客房、餐廳等來偵測被照護者的起居作息，以及安裝在臥室偵測被照護者睡眠時的吸呼心跳及睡眠品質等。

本創作的照護服務智能監測系統利用物聯網的技術，以毫米波(mmWave)雷達、機器學習和自我比對方法來實現這樣的系統，從多個被照護者的活動空間蒐集雷達波數據。不同的被照護者有不同的生活作息、生物時鐘和生理體徵，透過長期數據收集和自我比對，偵測到異常情況和預測到風險時可以發出警報。本創作的照護服務智能監測系統可以應用在獨居老人或身障者的居家長照上，減輕照顧者的負擔。如此，不僅以非接觸式的方式偵測被照護者的活動狀態，而且能夠兼顧被照護者的隱私。

惟以上所述者，僅為本創作之較佳實施例而已，當不能以此限定本創作實施之範圍，即大凡依本創作之申請專利範圍及創作說明內容所作之簡單的等效變化與修飾，皆仍屬本創作專利涵蓋之範圍內。另外，本創作的任一實施例或申請專利範圍不須達成本創作所揭露之全部目的或優點或特點。此外，摘要部分和標題僅是用來輔助專利文件搜尋之用，並非用來限制本創作之權利範圍。此外，本說明書或申請專利範圍中提及的 「第一」、「第二」等用語僅用以命名元件(element)的名稱或區別不同實施例或範圍，而並非用來限制元件數量上的上限或下限。

1:照護服務智能監測系統

10:偵測裝置

20:本地運算儲存裝置

40:雲端伺服器

50:雲端資料庫

60:使用者端裝置

N:網路

Claims (10)

1. 一種照護服務智能監測系統，其包括： 至少一偵測裝置，設置於一空間，該至少一偵測裝置發出電磁波且接收反射的電磁波，以產生一偵測訊號； 一本地運算儲存裝置，通訊連接於該偵測裝置，用以接收該偵測訊號，並且對該偵測訊號進行運算及分析而得到於該空間中活動的至少一被照護者的活動數據，並使該活動數據與多個標準數據進行自我比對，以產生一比對結果，用於判定該被照護者的活動狀態； 一雲端伺服器，經由一網路連接於該本地運算儲存裝置，該本地運算儲存裝置將該被照護者的該活動數據與該比對結果傳送至該雲端伺服器；以及 一使用者端裝置，經由該網路連接於該雲端伺服器，該雲端伺服器根據該比對結果發送一警示訊息至該使用者端裝置，以進行警示。
2. 如請求項1所述之照護服務智能監測系統，其係更包括一雲端資料庫，經由該網路連接於該雲端伺服器，該雲端伺服器將該活動數據與該比對結果傳送至該雲端資料庫儲存。
3. 如請求項1所述之照護服務智能監測系統，其係更包括一閘道器，該本地運算儲存裝置經由該閘道器而連接於該網路及該雲端伺服器。
4. 如請求項1所述之照護服務智能監測系統，其中該至少一偵測裝置分別包括一感測單元以及一傳輸單元，該感測單元包括一雷達晶片以及一接收器。
5. 如請求項4所述之照護服務智能監測系統，其中該雷達晶片以既定的發射頻率發出該電磁波，該接收器接收反射的該電磁波以產生該偵測訊號，該傳輸單元將該偵測訊號傳輸至該網路。
6. 如請求項5所述之照護服務智能監測系統，其中該活動數據包括該被照護者在該空間的移動距離、移動速度、移動角度以及動作狀態。
7. 如請求項1所述之照護服務智能監測系統，其中該本地運算儲存裝置包括一運算單元、一儲存單元以及一運算分析模組，該儲存單元與該運算單元電性連接，該運算分析模組儲存於該儲存單元而且由該運算單元載入後執行，以對對該偵測訊號進行運算及分析。
8. 如請求項7所述之照護服務智能監測系統，其中該運算分析模組的運算單元進一步包括一類神經學習網路，對該偵測訊號進行運算而得到於該空間中的該被照護者的活動數據、活動模式，並且與該標準數據比對，以判定該被照護者的活動狀態是否異常，而產生該比對結果。
9. 如請求項8所述之照護服務智能監測系統，其中該運算分析模組為對該被照護者的身體隨機轉動、呼吸及心跳中之至少一以上的偵測訊號進行分析。
10. 如請求項1所述之照護服務智能監測系統，其包括複數個該偵測裝置，分別設置於多個空間中並分別產生多個偵測訊號。

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