面向老年居住的智能隐私保护数字孪生模型

老年人口数目正在稳步增加，他们更倾向于在居住而非进入护理机构。因此，支持这一不断增长的人口已成为重大全球挑战。然而，要实现成功的居住式老年生活，需考虑数据隐私、健康状态监测和居住环境等多个因素，以改善健康结果。本文提出一种设计用于老年人家庭的无侵入式传感器系统。通过传感器数据，该系统构建数字孪生模型，即表示家中发生的事件和活动的虚拟表示。该系统使用神经网络模型和决策规则来捕获居民的活动和居住环境。这种数字孪生模型通过提供关于居民健康状况的可操作见解，实现持续健康监测。该系统设计为低成本且隐私保护型，旨在为老年人健康提供绿色且安全的监测。我们在两个家中部署了该系统，测试周期为两个月。我们的发现表明，数字孪生技术在支持老年人独立生活方面具有可行性和有效性。这一研究表明，我们的系统有望通过实现个性化干预（如生活方式调整、医疗治疗或居住环境修改）来改变老年护理，提高健康结果。