一种基于多维特征融合与分级触发机制的跌倒预警系统

本发明公开了一种基于多维特征融合与分级触发机制的跌倒预警系统，通过整合中医诊断特征(面象、目诊、舌象、耳象、脉象)、西医临床指标(电子病历、既往病史)、姿态行为、环境监测、问诊语义、语音声纹及心理状态七个维度的数据，实现精准的跌倒风险评估。系统采用三级触发机制：一级触发模块对中医和西医特征进行独立评分，初步量化跌倒风险；二级触发模块对七个维度特征进行独立评分，输出多模态风险评估结果；三级触发模块基于医学先验知识对各维度评分进行加权融合，生成低、中、高风险三级预警信号。本发明通过多源数据协同分析与分级决策，显著提升跌倒预警的准确性和临床适用性，适用于老年健康监护及医疗辅助决策。