在法国，每年有超过200万老年人跌倒。这是一个真正的公共卫生问题，因为 10% 的受害者在地面上停留了一个多小时。有时是致命的等待时间。为了解决这个问题，Thomas Saphir（CentraleSupélec 工程师和企业家）和 Piotr Antonik（CentraleSupélec 物理学博士和人工智能教师研究员）创办了这家初创公司 佐伊护理 2022 年，他们利用拉斯维加斯 CES 展示了 Zoe Fall 解决方案，旨在检测老年人跌倒，同时完全尊重隐私。事实上，不需要相机或身上有任何物体：Zoe Fall 的人工智能分析无线电波的失真，以便精确识别在场人员的动作。如果发生跌倒，警报会自动发送到护理人员的移动应用程序，以便尽快做出反应。
Zoe Fall：一种非侵入式、隐形的跌倒检测解决方案……
Zoe Fall 既像墙壁插座一样安装简单，又像移动应用程序一样易于使用，打破了老年人“远程监控”的障碍。特别是，它摆脱了基于摄像头或麦克风的解决方案，这些解决方案非常昂贵且不尊重隐私。也不再有您忘记或不想继续佩戴的配饰。 Zoe Fall 通过使用插入电源插座的传感器收集和分析 Wi-Fi 信号来检测跌倒，然后向移动应用程序发送警报。单个传感器的覆盖范围高达 70 平方米，足以保护多个房间甚至整个楼层。这种隐形且无处不在的助手已经在多个 EHPAD 中成功使用（检测率接近 100%），正在彻底改变家庭和专业机构中老年人的监控。
自 Zoe Care 推出以来，推动老年人的家庭护理一直是我们尤为关注的使命。因此，我们很自豪地宣布推出 Zoe Fall，这是一种基于 Wi-Fi 波、非侵入性且尊重隐私的创新跌倒检测解决方案。我们相信，我们的技术可以改变数百万老年人的生活，为他们提供每天所需的安心。
Thomas Saphir，Zoe Care 联合创始人兼首席执行官
…得益于对生活友好的人工智能，它将 WiFi 波转化为运动探测器
Zoe Care 诞生于基于人工智能的动作识别的学术研究。 CentraleSupélec 的人工智能研究员兼 Zoe Care 联合创始人 Piotr Antonik 当时正在研究识别 Wi-Fi 信号的运动，事实上，这些电磁波会受到物理物体的存在以及在场人员的运动的干扰。因此，他成功开发了一种机器学习算法，能够通过分析这些波浪所遭受的干扰来实时识别运动。
与需要大量计算能力并因此在云端处理的深度学习算法不同，Zoe Care 开发的算法直接嵌入 Wi-Fi 接收器中，以完全尊重隐私。 Zoe Fall 实现了与托管技术相当甚至更优越的性能，因此对于所有照顾老年人而又不想在效率和尊重他们的隐私方面妥协的人来说，它是理想的解决方案。
随后，SATT Paris-Saclay 的支持使该项目日趋成熟，并获得了技术专利。
我们最初的前提是：照顾我们的长辈，同时不损害对他们隐私的尊重或我们解决方案的有效性。因此，我们使用基于机载人工智能的颠覆性技术来分析 Wi-Fi 波的中断，最终检测跌落情况。我们的系统对 Wi-Fi 信号的内容不感兴趣，只对波的形状感兴趣。此外，没有任何信息传输到云端。最终，出现的唯一信息是发送给护理人员和/或亲人的警报消息。 »
Piotr Antonik，Zoe Care 联合创始人兼首席技术官
它是如何运作的？
具体来说，由固定源（例如互联网盒或路由器）发出的 Wi-Fi 波由 Zoe Care 盒（插入电源插座的 Wi-Fi 接收器）捕获。然后，该传感器中的人工智能会在本地分析波浪的变形，以识别运动并识别任何类型的跌倒。如有必要，警报会发送到亲人和/或护理人员的智能手机上。
制定360°解决方案，鼓励老年人留在家中
Zoe Care 是一项深度科技，为老年人提供援助开辟了新的可能性。除了检测跌倒之外，其运动检测技术还可以通过深入研究家庭的日常活动，作为防止丧失自主性的工具。测量步行、呼吸急促等。 Zoe Care 还致力于开发一种隐形的多病理“远程监测”工具，能够检测心力衰竭或睡眠呼吸暂停等疾病进展的症状，并形成预诊断。
这项专利技术最终将能够检测与自主权丧失相关的其他疾病，例如营养不良、游走、睡眠或行为问题。一场疾病预防和家庭护理的革命将改变数百万老年人的生活！
因此，Zoe Care 的最终目标很明确：让弱势群体在完全安全的情况下尽可能长时间地呆在家里。
