智护病床致力于研发一套基于AI视觉与边缘计算的智能病床监测与防护系统，以提升住院患者安全与护理效率。系统通过部署在病床旁的智能摄像头，利用先进的AI视觉算法实时分析患者的姿态、行为与生命体征，实现对跌倒、离床、躁动、压疮风险等高危事件的秒级识别与即时预警。
借助边缘计算技术，所有数据的分析与决策均在本地完成，无需将原始视频上传云端，从源头保障患者隐私与数据安全。该系统有效弥补了传统人力监护的局限，显著提升患者安全性与护理智能化水平，为医院智慧病房建设提供创新支撑。
项目简介
“基于AI视觉与边缘计算的智能病床监测与防护系统”是一项面向智慧病房建设的创新解决方案。本项目通过融合先进的AI视觉算法与边缘计算技术，实现对住院患者的高效、安全监护，旨在显著提升护理质量，降低医疗风险，并推动医疗资源的优化配置。
核心解决方案
- 智能监测与高危事件预警
- 实时行为分析：系统通过部署在病床旁的高清摄像头（支持红外或深度感知），结合AI视觉算法，实时识别患者的姿态、行为与移动轨迹。可精准检测如跌倒、离床、长时间滞留、异常躁动等高危事件。
- 生命体征监测：利用毫米波雷达或非接触式传感器，在不接触患者的情况下监测心率、呼吸频率等关键生命体征数据，减少对传统穿戴设备的依赖。
- 压疮风险预警：通过智能压力监测系统实时分析患者体压分布，结合AI算法评估压疮风险，并动态调整翻身策略（如频率与角度），降低长期卧床患者的并发症发生率。
- 边缘计算与数据安全
- 本地化处理：所有视频数据均在病床旁的边缘设备上实时处理，无需上传原始视频至云端。这显著降低网络带宽需求，减少延迟至毫秒级，确保高危事件秒级响应。
- 隐私保护机制：采用数据脱敏技术，仅上传异常事件的抽象特征（如“跌倒报警”“离床超时”）而非原始影像，杜绝患者隐私泄露风险。
- 离线容灾能力：边缘设备在网络中断时仍可独立运行，保障系统在极端情况下的稳定性。
- 多层级预警与护理协同
- 分级报警系统：根据事件紧急程度（如跌倒、输液完毕）触发护士站屏幕提醒、智能手表震动或手机APP推送，帮助医护人员优先处理高风险任务。
- 全院管理平台：通过云平台整合多病床数据，实时展示设备状态、患者风险分布看板，支持护理资源的动态调度。
技术优势
- 精准性与实时性
• AI模型基于人体关键点检测（如关节姿态、行为分类），对跌倒等事件的识别准确率超过95%，响应时间小于3秒。 - 隐私与安全性双重保障
• 边缘计算架构符合医疗数据合规要求（如HIPAA），结合加密传输与匿名化处理，确保患者隐私。 - 易集成与可扩展性
• 系统支持与医院现有信息系统（如HIS、NIS）对接，并可适配多种传感器（雷达、压力垫、智能床栏），灵活扩展至居家护理场景。
应用场景与案例
- 住院患者安全监护 适用于老年病房、心血管科、神经内科等高跌倒风险科室。例如，厦门大学附属心血管病医院通过“雷达监测+智能手表”组合，降低65岁以上患者跌倒风险，家属满意度提升超30%。
- 长期卧床患者护理 智能压力监测与自动翻身系统可减少压疮发生率，如河南省人民医院的案例显示，护理效率提升约40%。
- 智慧病房建设 与瑞金医院合作部署的毫米波雷达系统，实现非接触式监测，兼顾安全与患者尊严。
未来展望
本项目将持续探索多模态数据融合（如语音交互、电子病历联动），结合生成式AI技术，进一步优化护理决策支持系统。通过赋能医疗机构实现精细化、人性化、智能化的病房管理，助力“互联网+医疗健康”战略的落地与升级。