基于AIoT的智能家居医疗：脑血管疾病患者紧急事件预测与预防策略

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Smart home healthcare using artificial intelligence of things: Emergency prediction and prevention for cerebrovascular disease patients

　　本综述系统阐述了人工智能物联网（AIoT）技术在脑血管疾病（CeVD）患者家庭监护中的创新应用。研究通过整合静态健康数据与动态生活行为时序数据，采用跨模态插补的CrossNet架构，实现了紧急事件的高精度预测（AUPRC达0.94），并针对年龄分层、心血管共病等特征提出个性化干预策略（如活动时长调控、睡眠优化及温度管理），为远程无接触医疗提供了可扩展的解决方案。

　　

亮点

基于AIoT的智能家居在CeVD患者健康恶化监测中的应用

本研究验证了非接触式物联网（IoT）传感器与人工智能（AI）结合在家庭环境中预测CeVD患者紧急事件的潜力。这种方法可实现日常生活零干扰的连续健康监测，对于居家时间占比高达95%的老年群体尤为关键。

先前研究虽尝试通过可穿戴传感器在院外场景（包括家庭环境）进行运动功能评估，但其预测准确性有限且依赖患者依从性。相较之下，本研究的无接触传感框架通过捕捉物理活动、睡眠节律及热环境等多维时序数据，实现了对临床急症（如需住院的紧急事件）的精准预警。

结论

CeVD的高复发率与干预时效性强的特点，凸显了超越间歇性医院访视的连续监护需求。家庭环境作为无创观察日常行为的前沿阵地，为高分辨率长期监测提供了独特窗口。本研究通过AIoT框架证实：利用接触式传感技术可有效预警老年CeVD患者的紧急风险，并生成针对年龄、共病等个体化因素的预防策略（如活动时长分级调控、睡眠时长优化），为远程智慧医疗提供了理论与实践双支撑。