[发明专利]一种基于AI算法的老人认知等级评测方法

说明书

本发明公开了一种基于AI算法的老人认知等级评测方法，包括安装信息捕捉设备、安装语音辅助系统、构建数据库、询问特定问题、记录微表情和肢体动作、AI在线分析和评估。本发明的有益效果是：通过Al摄像头，动态捕捉被检测的老人在听取特定询问问题时所表现出的肢体动作和表情变化，利用Al算法并结合被检测人自诉回答内容评估出认知障碍等级。

技术领域

本发明涉及一种认知等级评测方法，具体为一种基于AI算法的老人认知等级评测方法，属于老年人看护技术领域。

背景技术

认知功能的损害是痴呆早期的重要症状之一，研究表明：认知异常人群转化为痴呆的相对风险是认知正常者的6.4倍。研究指出：轻度认知损害(Mildcognitiveimpairment，MCI)是痴呆的早期表现。因此，正确识别老年人群认知功能的损害情况，可尽早发现轻度或可疑痴呆患者。研究指出：认知功能异常是导致老年人群生活质量下降、依赖他人照料，甚至生存率降低的重要因素。对认知功能的测量和评估有利于早期发现老年痴呆和提高老年人群生活质量有积极意义。

但现有的一些老人认知等级评测工作比较繁琐，不便于对老人进行的微表情和肢体动作进行抓取分析，从而造成认知等级评测结果不真实，可靠性低。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种基于AI算法的老人认知等级评测方法，分析精确，可靠性高，操作简便。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的，一种基于AI算法的老人认知等级评测方法，包括以下步骤：

步骤(1)、安装信息捕捉设备；在合适的地方和角度，安装AI监控设备，对老人进行实时监控；

步骤(2)、安装语音辅助系统；在合适的位置安装语音辅助终端设备，方便老人进行互动；

步骤(3)、构建数据库；通过大数据检索，统计并构建所述数据库；

步骤(4)、询问特定问题；利用语音辅助终端，通过询问特定问题，与老人进行的沟通；

步骤(5)、记录微表情和肢体动作；通过监控设备，实时记录老人在回答步骤(4)中特定问题时的微表情和肢体动作；

步骤(6)、AI在线分析；通过AI算法，对步骤(5)中的所述微表情和肢体动作与大数据中的所述数据库进行对照分析；

步骤(7)、评估；对步骤(6)中的分析结果进行评估，得出老人认知等级。

优选的，在实施步骤(4)前首先让老人填写基本个人信息。

优选的，所述步骤(1)中AI监控设备安装在不显眼的位置。

优选的，所述语音辅助系统包括普通话和方言，可根据老人的语音习惯进行自动匹配或手动选择表。

优选的，所述数据库包含微表情和肢体动作反应对照表。

优选的，所述步骤(7)中评估认知等级应当设定相应的区间范围。

本发明的有益效果是：本发明通过Al摄像头，动态捕捉被检测的老人在听取特定询问问题时所表现出的肢体动作和表情变化，利用Al算法并结合被检测人自诉回答内容，从而评估出认知障碍等级。

附图说明

图1为本发明的整体流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，一种基于AI算法的老人认知等级评测方法，包括以下步骤：