在繁忙的医院环境中，患者跌倒是一个不容忽视的安全问题，传统上，护理人员通过观察和询问来评估患者的跌倒风险，但这种方法受限于人力和主观判断的局限性，而计算机视觉技术的引入，为这一问题提供了新的解决思路。
计算机视觉通过分析患者行为模式、环境布局以及可能的障碍物等，能够更客观、更全面地评估患者的跌倒风险，通过摄像头捕捉患者行走时的步态、平衡能力等关键指标，结合深度学习算法，可以构建出精准的跌倒风险预测模型，这不仅提高了预测的准确性，还为护理人员提供了宝贵的决策支持。
计算机视觉在医疗护理中的应用也面临挑战，如隐私保护、技术普及和误报率控制等，但相信随着技术的不断进步和伦理规范的完善，计算机视觉将在医疗护理中发挥越来越重要的作用，为患者安全保驾护航。
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计算机视觉技术通过分析患者行为模式与环境因素，有望在未来精准预测跌倒风险并采取预防措施。
计算机视觉技术通过分析患者行为模式和周围环境，有望在未来精准预测跌倒风险并实时提供干预措施。
计算机视觉技术结合大数据分析，有望在医疗护理中实现精准预测患者跌倒风险的目标。
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