AI視頻技術評估帕金森患者跌倒風險研究一、研究背景帕金森?。≒D）患者中約70%因姿勢不穩、步態障礙等核心癥狀面臨跌倒風險，導致骨折、腦損傷等嚴重后果。傳統跌倒風險評估多依賴臨床量表（如MDS-UPDRS）或實驗室步態分析，但存在主觀性強、監測場景單一（局限于醫院環境）等問題，難以反映患者真實生活狀態下的動態風險。本研究聚焦“自由生活場景下AI視頻技術評估PD跌倒風險”，通過深度學習算法解析患者日常活動視頻中的步態特征、平衡微變化及環境交互模式，構建動態風險預測模型。2025年世界帕金森日以“AI賦能疾病管理”為核心，本文探索的AI視頻技術正呼應了從“疾病治療”向“主動健康管理”轉型的全球趨勢。二、研究目的本研究旨在驗證基于視頻技術和人工智能（AI）的自由生活場景跌倒風險評估模型在帕金森?。≒D）患者中的有效性。通過提取日常活動視頻中的多維度運動特征（如步態變異性、軀干擺動幅度及環境障礙物交互行為），構建動態跌倒風險預測算法，為PD患者提供客觀、連續的監測工具。三、研究結果基于AI情境化步態分析技術與患者焦點小組反饋的整合，顯著提高了自由生活場景下跌倒風險評估模型的準確性（AUC0.92），且可穿戴設備數據與視頻追蹤的多模態融合有效識別了帕金森患者步態凍結（檢出率96.3%）和不對稱步態（敏感度91.5%）的高危特征。四、臨床啟發1結合視頻技術與AI評估工具，制定臨床護理干預措施制定研究構建了基于視頻技術與AI評估工具的帕金森患者防跌倒標準化流程：通過高清攝像頭與可穿戴設備采集步態、平衡等多模態數據，AI量化分析生成跌倒風險分級報告（高/中/低風險）；護士依據風險分層實施個性化護理干預，該流程整合AI客觀量化與護理決策，顯著提高評估準確性及干預有效性。2、強化護理干預與AI數據的聯動2.1個性化康復訓練方案

基于AI評估的運動功能缺陷（如步幅縮短、左右不對稱），護士聯合康復師設計針對性訓練（如虛擬現實平衡訓練、防凍結步態練習）。

2.2提升藥物管理與跌倒風險關聯

AI分析患者服藥后的運動波動（如劑末現象導致步態不穩），護士可協調醫生優化用藥方案（如增加多巴胺受體激動劑）。

3、護士在AI技術應用中的角色3.1.數據解讀與臨床決策支持

強調護士需掌握AI生成的指標含義（如UPDRS-III評分與跌倒風險相關性），并將其轉化為護理措施（如高風險患者安排專人陪護）。

3.2.患者教育與心理支持

利用AI可視化報告（如動作對比視頻）向患者解釋跌倒風險，增強依從性；同時關注AI無法覆蓋的心理因素（如焦慮導致的步態僵硬），提供心理疏導。五、面對的挑戰1、倫理與數據安全：持續視頻監控可能引發患者及家屬對隱私泄露的擔憂。研究通過視頻脫敏技術（如實時面部模糊化、環境背景泛化）和本地化邊緣計算（減少云端傳輸）保障數據安全，同時簽署知情同意書明確數據用途。

2、護理協同壁壘：護理人員對AI算法的信任度與解讀能力不足。需構建可視化交互界面（如風險熱力圖、簡明預警提示），并開展“AI+護理”跨學科培訓，強化技術工具與臨床經驗的協同決策。本文探討了視頻技術與人工智能（AI）在帕金森?。≒D）患者自由生活場景跌倒風險評估中的應用，為護理實踐提供了革新性解決方案。傳統護理依賴間歇性臨床評估，難以捕捉患者動態風險，而AI驅動的視頻分析通過非侵入式連續監測，實時解析步態異常、視線偏移及環境障礙物交互行為，顯著提升了風險評估的客觀性與時效性。護理人員可借助AI生成的個性化風險報告，精準識別高?；颊?，制定針對性干預措施（如平衡訓練計劃或家居環境改造），從而降低跌倒相關并發癥發生率