“我們都在變老，”開普勒愿景的首席執行官兼創始人哈羅•斯托克曼博士說。不僅僅是在個人層面上，出生率下降和壽命延長意味著老年人與年輕人的比例比以往任何時候都要高。雖然這是醫療和社會保健行業取得的巨大成就，但這種轉變也帶來了一系列問題。

不斷增長的老年人口給住房、長期社會保障、收入保障和醫療體系帶來了額外的壓力。加上老年護理對護士和其他護理人員來說是密集型的，許多技術熟練的工人最終過度勞累。例如，在英國，護理部門的員工流失率是所有行業中最高的，每年有三分之一的員工離職。

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釋放一些壓力

物聯網(IoT)有著巨大的潛力來緩解這種壓力，并提供能夠改善患者和員工生活質量的護理服務，同時仍然在維護其幫助對象的尊嚴和隱私這一最重要的優先事項之間取得平衡。我們已經可以看到大量的物聯網援助被用于住宅和養老院環境中的老年人護理，通過使用生命信號顯示器、智能可穿戴設備、音視頻傳感器、智能設備和智能電視的系統。

然而，這些系統的復雜程度因情況而異，它們確保隱私的能力也不盡相同。以最常用的系統為例，這些系統通常用于在療養院或醫療設施中對老年患者進行夜間監控，而這正是他們最脆弱的時候。在廣泛實施domotics之前，護理人員會親自檢查病人，可能一晚要檢查幾次，這意味著工作人員要做很多工作，病人的睡眠也會受到干擾。相反的，這些小時的檢查可能會讓病人獨自經歷這些困難。那么最佳解決方案是什么?

運動傳感器或壓力墊有助于減少檢查人員的工時，但它們容易產生虛假警報。實時向工作人員發送警報的能力并不意味著運動傳感器可以區分在床上翻滾的人和從床上摔下來的人。連接攝像頭系統解決了這一問題，但這嚴重侵犯了患者的隱私，而且必須持續監控多個數據流，這對工作人員來說是另一個不必要的負擔，因為這段時間可以用于實際提供護理。

安全與隱私

這場安全與隱私之爭是物聯網的核心問題，很難讓每個人都滿意。但值得慶幸的是，計算機視覺等技術的進步以及將其集成到現有系統中的能力，可能會為老年護理提供一個更整潔的解決方案。近十年來，這項技術在圖像或視頻內容的自動、可靠識別方面取得了重大進展，如人臉、物體和運動，尤其是肢體語言識別。

當與上述模式識別和機器學習技術相結合時，一個或多個視覺傳感器可以提供有關環境及其居民的非常詳細的信息。將嚴格的數據存儲與數據刪除協議相結合，計算機視覺軟件可以在不侵犯隱私的情況下，精確地將監控攝像頭安裝在患者的房間中。

由于我們現在可以從實時視頻反饋中識別出一系列不同的場景(例如從床上摔下來、站起來困難或長期無法解釋的缺席)，任何攝像頭監控系統都只需要在患者需要幫助時啟動，而不需要任何肉眼能夠看到的視頻，或者事后儲存。

從那里，將這項技術與現有的物聯網結合起來是一個簡單的步驟。向工作人員發出的警報可以作為需要幫助的簡單文本來共享，護理工作中一些更枯燥的方面(如不斷撰寫報告)可以安全地自動化，同時減少虛假警報。

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與許多物聯網解決方案一樣，唯一的缺點是確保隱私。遵守國際認證計劃，允許供應商安全地存儲和處理醫療數據，這顯然是至關重要的。重要的是，這種負擔落在軟件背后的公司，而不是護理人員或病人身上。通過這種方式，員工可以自由地提供更多的服務，這是他們的核心目標，而不必擔心數據安全和隱私的復雜性。

保護生命與尊嚴之間的平衡

隨著物聯網技術的不斷進步，隱私、安全和信任問題是最難解決的問題。確保只有護理和醫療援助的相關數據與護理人員共享，對于在這種情況下建立信任至關重要。在我們越來越注重隱私的世界里，計算機視覺技術可能只是在保護患者生命和保護他們的尊嚴之間提供了完美的平衡。