“我们都在变老，”开普勒愿景的首席执行官兼创始人哈罗•斯托克曼博士说。不仅仅是在个人层面上，出生率下降和寿命延长意味着老年人与年轻人的比例比以往任何时候都要高。虽然这是医疗和社会保健行业取得的巨大成就，但这种转变也带来了一系列问题。
不断增长的老年人口给住房、长期社会保障、收入保障和医疗体系带来了额外的压力。加上老年护理对护士和其他护理人员来说是密集型的，许多技术熟练的工人最终过度劳累。例如，在英国，护理部门的员工流失率是所有行业中最高的，每年有三分之一的员工离职。
释放一些压力
物联网(IoT)有着巨大的潜力来缓解这种压力，并提供能够改善患者和员工生活质量的护理服务，同时仍然在维护其帮助对象的尊严和隐私这一最重要的优先事项之间取得平衡。我们已经可以看到大量的物联网援助被用于住宅和养老院环境中的老年人护理，通过使用生命信号显示器、智能可穿戴设备、音视频传感器、智能设备和智能电视的系统。
然而，这些系统的复杂程度因情况而异，它们确保隐私的能力也不尽相同。以最常用的系统为例，这些系统通常用于在疗养院或医疗设施中对老年患者进行夜间监控，而这正是他们最脆弱的时候。在广泛实施domotics之前，护理人员会亲自检查病人，可能一晚要检查几次，这意味着工作人员要做很多工作，病人的睡眠也会受到干扰。相反的，这些小时的检查可能会让病人独自经历这些困难。那么最佳解决方案是什么?
运动传感器或压力垫有助于减少检查人员的工时，但它们容易产生虚假警报。实时向工作人员发送警报的能力并不意味着运动传感器可以区分在床上翻滚的人和从床上摔下来的人。连接摄像头系统解决了这一问题，但这严重侵犯了患者的隐私，而且必须持续监控多个数据流，这对工作人员来说是另一个不必要的负担，因为这段时间可以用于实际提供护理。
安全与隐私
这场安全与隐私之争是物联网的核心问题，很难让每个人都满意。但值得庆幸的是，计算机视觉等技术的进步以及将其集成到现有系统中的能力，可能会为老年护理提供一个更整洁的解决方案。近十年来，这项技术在图像或视频内容的自动、可靠识别方面取得了重大进展，如人脸、物体和运动，尤其是肢体语言识别。
当与上述模式识别和机器学习技术相结合时，一个或多个视觉传感器可以提供有关环境及其居民的非常详细的信息。将严格的数据存储与数据删除协议相结合，计算机视觉软件可以在不侵犯隐私的情况下，精确地将监控摄像头安装在患者的房间中。
由于我们现在可以从实时视频反馈中识别出一系列不同的场景(例如从床上摔下来、站起来困难或长期无法解释的缺席)，任何摄像头监控系统都只需要在患者需要帮助时启动，而不需要任何肉眼能够看到的视频，或者事后储存。
从那里，将这项技术与现有的物联网结合起来是一个简单的步骤。向工作人员发出的警报可以作为需要帮助的简单文本来共享，护理工作中一些更枯燥的方面(如不断撰写报告)可以安全地自动化，同时减少虚假警报。
与许多物联网解决方案一样，唯一的缺点是确保隐私。遵守国际认证计划，允许供应商安全地存储和处理医疗数据，这显然是至关重要的。重要的是，这种负担落在软件背后的公司，而不是护理人员或病人身上。通过这种方式，员工可以自由地提供更多的服务，这是他们的核心目标，而不必担心数据安全和隐私的复杂性。
保护生命与尊严之间的平衡
随着物联网技术的不断进步，隐私、安全和信任问题是最难解决的问题。确保只有护理和医疗援助的相关数据与护理人员共享，对于在这种情况下建立信任至关重要。在我们越来越注重隐私的世界里，计算机视觉技术可能只是在保护患者生命和保护他们的尊严之间提供了完美的平衡。
