将异常检测集成到代理型 AI 中，用于人类活动中的主动风险管理

拥有目标导向、主动性和自主决策能力的代理型 AI，为解决人类活动中与运动相关的风险提供了引人入胜的机遇，包括老年人群中坚持不應的跌倒风险。尽管众多旨在跌倒缓解的跌倒预测和检测方法屡屡出现，但现有系统尚未能作为跨越护理路径和安全关键环境的通用解决方案。这主要源于在持续处理现实复杂性方面的局限，尤其是情境感知不足、误报率高、环境噪声以及数据稀缺。我们认为，跌倒检测与跌倒预测可有利地表述为异常检测问题，并通过代理型 AI 系统更有效地加以解决。更广泛地说，这一视角使我们能够早期识别与风险增加相关的微小运动模式偏差，无论这些偏差源于年龄相关的衰退、疲劳，还是环境因素。虽然技术要求超出了本文范围，但我们提出了一个概念框架，突出了潜在价值。该框架通过动态选择相关工具并将其整合到自适应决策工作流程中，而非依赖针对狭义场景的静态配置，从而推动风险管理的协调化。