临床基于AI-IoT技术住院患者防跌倒智慧管控体系构建要点

基于AI-loT

技术的住院患者防跌倒智慧管控体

体系构建综合医院前瞻型/课题研究型品管圈项目汇报人：

|

日期：```markdown```传统痛点我们真正要解决的，不是“护士看得不够多”,护士无法持续感知患者随病情、用药和活动状态发生的实时变化。传统的表巡房护理谢测点08:00

16:00患者对实现动态危险管理盲区-风险干预窗口被压缩致命的“时间差”:

四个管理断点让高风险与高关注无法始终同步L²静态化：评估仅反映特定时间点。离散化：

巡房具有固定时间间隔。被动化：异常依赖人工肉眼发现。同质化：缺乏基于动态风险的精准干预。根因探究：跌倒防控的关键障碍在于缺少连续的风险感知能力核心真因：护士发现风险存在时间差→干预窗口缩短→跌倒风险激增。流程因素●

分析跌倒发生前患者状态

轨迹。·

比对风险评估节点与跌倒

事件的时间差。·

输出“问题一原因一证据”

的完整验证链。患者因素行为因素环境因素风险动态变化无法持续被感知我们要改变的核心：从“人盯患者”走向“系统盯风险”传统路径患者风险变化

护士尚未发现

患者继续活动▲

跌倒事件目标模式AI连续感知

预警

准干预终极认知：彻底缩短“风险发生”至“风险被发现”的时间差。不是用Al

替代护士，而是让护士从‘找风险’转向管风险号患者风险变化创新二护士找风险

→

系统推风险创新一静态评估

→

动态感知目标1:

提升高风险患者动态识别能力创新三单点防控

→闭环管理目标3:有效降低实际跌倒

发生率及跌倒伤害构建“动态感知、主动预警、精准干预、持续反馈”的智慧体系注：所有目标为本项目拟达成的预期指标整体方案架构：以护理工作流为中心的Al-loT三层技术栈护理执行层智能预警与分级闭环响应智能分析层Al动态风险测算引擎感知层loT多源数据采集(雷达/ToF)五环联动：感知

→

识

别→预警

→

响应

→

疫与稀倨●

技术候选：拟选型飞时测距

(ToF)

感测器与毫米波生理雷达。●

核心原则：无感、少操作、绝不增加患者穿戴负担。●

前沿借鉴参考台北台安医院应用ToF技术的成功案例，实现在完全黑暗、

极度注重隐私的浴厕空间内，24小时无死角侦测人体姿态。loT感知层：多源去识别化感知，让隐私空间的风险无所遁形AI动态风险测算：从“一次性评分”进化为“多模态连续预测”前沿借鉴：参考香港中文大学包含260项指标的机

器学习模型；参考新加坡NUHS自动化风险动态重

重评系统。AI

风险评估引擎静态数据算法选型规划：拟利用真实数据集，对比

Logistic回归、随机森林、XGBoost等

候选模型。变化趋势触发原因动态数据实时活动状态、雷达生命体征

年龄、诊断、用药、既往跌倒史风险等级一级(风险升高)系统提示责任护士进行

复评二级(行为异常)捕捉离床意图，启动柔和

探路灯光三级(高危事件)疑似实际离床或跌倒，立刻

启动紧急响应前沿借鉴：引入奇美医院“两阶段预警照明”理念，

捕捉到离床意图即亮起柔和灯光，实际离床即推

播警报。智能预警与执行：分级响应机制，从源头杜绝“报警疲劳”流程重塑(拟构建)Al技续感知

最小打扰、适度提醒、安全优先。护理工作流重塑与管理驾驶舱：看风险，而不仅仅是看报表|护士长中控：

实时掌控病区动态风险趋势与护理响应质量。|患者体验：最小打扰、适度提醒、安全优先。无缝集成：标准接口，最小改造，与现有HIS/护理信息系统深度融合。数据喂养Al:真正的创新不仅是安

装传感器，而是形成PDCA闭环。

每一次误报或漏报的复盘，都将直

接用于精进AI

算法参数。QCC闭环管理：让每一次被拦截的风险，都成为下一轮优化的数据干预结果复盘AI

模

型护理终端HIS数据loT

传感传统模式Al-IoT智慧模式

一次性/定期评估连续动态风险识别人工定时巡查护士肉眼发现事件发生后处置纸质/人工记录回溯7x24小时全天候无感感知系统自动分级预警

风险暴露前精准干预自动留痕与闭环数据管理范式转移：技术创新最终落脚于护理管理模式的全面升维常规管理对照严守底线：本项目不使用虚构预测数据。拟开展路径：拟于伦理审批通过后，开展为期4周的前瞻性小范围试点。样本量规划：将根据预期效应量及统计学要求，精准估算试点样本量。Al-loT辅助管理干预(4周试点)多维评价高危筛选/风险分层基线确立科学验证设计：我们不预设结果，用前瞻性试验让数据说话护理响应时间、无效巡房减少率、工作负荷。Gemis

Notubook四维评价指标体系：超越单一指标的全面质量测算护理响应时间、无效巡房减少率、工作负荷。

护理效率ROC曲线评估、敏感度、

特异度、误/漏报率。设备无感接受度、

夜间睡眠舒适度。跌倒发生率、跌倒伤害程度。跌倒发生率、跌倒伤害程度。预警效能患者体验患者安全技术失效预案网络中断/设备故障：启动设备自检与本地缓存，

立即恢复人工备用流程。核心原则：AI失效时，患者安全底线(传统护理措

施)必须能够正常托底。伦理底线与应急安全网：技术可以提前，伦理绝不滞后伦理与隐私先行正式实施前拟完成伦理审查。严格执行数据去标识

化、最小必要采集与生命周期安全存储。M5-M6

(复盘与推广)根据真实四维指标评价效果，优化算法后方可全院扩大应用。emisi

Notubook里程碑式实施路线：以“验证通过”为准入，而非“时间节点”M4(单病区试点)开展前瞻性小范围试点，

验证安全性与可用性。M1-M2

(

准备期)方案定型→伦理/信

息安全审批完成。M3(技术准入)硬件联调与AI离线

测试通过。评价维度当前状态预期目标验证方式跌倒发生率待基线确认设定显著下降目标组间统计比较预警准确率(AI)待基线确认模型不断逼近90%+实际事件核验护士工作负荷待基线确认目标实质性改善量表与工时测算预期效益与目标设定：先设科学目标，后用真实数据验证目标妞级练成本考量：实施前将依据设备选型与规模，进行精准模块化成本(硬件/软件/运维)

测算，避免盲目投入。持续改进引擎与未来拓展：从单一防跌倒，走向全域智慧安全参数迭代算法错报复盘Safety

Cyan

Al加的PDCA算法错报复盘全院级可复制能力：底层Al-loT架构打通后，未来可无缝平移至多维度住院患者安全场景。越用越聪明：漏报/误报不再是彻底的失败，

而是训练下一代精准模型的养料。防跌倒压力性损伤管路安全离院风险总结真实问题驱动：填