传统传感器产品信号统计
平均运动强度0.42 g最强节律5.1 Hz信号变化程度0.18活动评分低
?这些数字说明什么？产品总结了传感器信号的平均值、最强节律和变化程度，但仍需专业人员推断患者当时的真实活动。
仍然需要人工解释 + 临床背景
面向健康领域的传感器智能
将现实世界信号转化为通用智能可理解的信息。
将连续可穿戴传感器数据转化为可解释的运动事件、行为证据和长期趋势摘要。
✓ 用于辅助临床审阅，不替代医生判断。
脚踝 IMU100 Hz • 连续采集
加速度 X / Y / Z陀螺仪 X / Y / Z
正在解释 12.4 秒数据窗口
01活动背景基本静止
02运动模式节律性运动
运动摘要可供审阅
监测期间出现活动量降低，并在静止时段出现数次短暂的重复性下肢运动。
05个事件6.2 秒中位时长0.87置信度
01 可穿戴传感器02 传感器智能03 运动证据04 临床摘要
不同于传统传感器产品
传统产品描述信号，我们解释人的运动。
统计特征本身有价值，但仍需要专业人员判断“人当时在做什么”。SenseMind 借助符合日常经验的情境推理，生成更完整的运动报告。
对比
SENSEMIND带情境的详细报告
传感器信号身体运动活动背景有意义的事件
详细运动报告
“患者基本保持静止时，出现一段持续 6.2 秒的节律性下肢运动，随后恢复正常行走。”
哪里在动下肢当时状态基本静止之后发生恢复行走
直接用于更高效、有证据支持的审阅
可审阅的“常识推理” 系统把信号模式与身体部位、活动状态、时间及前后事件联系起来，同时保留每条描述背后的传感器证据。
运营与经济价值
更有用的证据，意味着更少的无效投入。
医院与照护团队
把宝贵的临床时间用在真正需要关注的地方。
- 01减少人工数据筛查
直接呈现有意义的事件，避免专业人员逐段查看数小时原始信号。
- 02优化随访优先级
通过长期运动证据识别需要进一步人工审阅的监测时段。
- 03一个数据层支持多类场景
同一套 API 支持监测、科研和康复等多种工作流程。
潜在运营价值减少筛查工作 • 更合理使用门诊资源 • 扩大监测规模
患者与家庭
让每一次医疗沟通都更加充分。
- 01把日常生活带入诊疗沟通
让医护人员看到患者两次就诊之间的客观运动证据。
- 02减少可避免的出行负担
在临床适宜时支持远程审阅，节省交通成本与时间。
- 03提高每次就诊的价值
把时间用于讨论有意义的变化，而不是回忆发生过什么。
潜在患者价值减少不必要出行 • 降低误工时间 • 就诊准备更充分
实际节省取决于具体医疗路径、部署方式和临床治理要求。SenseMind 辅助但不替代专业审阅和医生决策。
重点应用 / 帕金森病
理解患者日常生活中的运动，不只依赖门诊中的短暂片段。
运动表现可能在一天内持续波动。可穿戴传感器记录缺失的日常情境，我们的系统让长时间 IMU 数据真正可以被临床团队审阅。
01脚踝 IMU连续采集
02加速度计 + 陀螺仪多轴信号
03传感器智能引擎提取情境与模式
04运动解释可供审阅的证据
临床边界以下案例描述传感器观察到的运动模式，不构成疾病诊断，也不替代临床评估。
01静止状态
节律性下肢运动
患者基本保持静止时，检测到一段有节律的下肢运动。
02行走状态
短小、重复的步态运动
行走过程中出现短小、重复的下肢运动，运动幅度有所降低。
03状态转换
运动启动困难
在连续行走开始前，出现了数次短暂的运动尝试。
长期趋势智能
理解完整的一天，而不只是单个数据片段。
将数千个数据窗口组织成连贯的运动事件时间线、变化趋势和活动情境。
全天运动时间线08:00 — 18:00
08:20行走
09:05活动减少
10:32重复性运动
12:10行走
14:47运动启动困难
17:25稳定行走
AI
自动生成的监测摘要
大多数活动时段表现为稳定行走。上午晚些时候和下午出现活动量降低；静止期间出现三次短暂的重复性下肢运动，并观察到两次进入持续行走的延迟。
传统传感器模型 类别预测SenseMind 事件 + 证据 + 情境 + 摘要
面向开发者的基础设施
将运动智能集成到你的健康平台。
发送连续 IMU 数据窗口，即可获得适用于临床审阅、康复管理或研究的结构化事件、运动证据和长期摘要。
加速度计陀螺仪事件检测窗口分析结构化 JSON自然语言报告
请求响应API v1
POST /v1/movement/analyze { "sensor": "imu", "device_location": "ankle", "sampling_rate": 100 }
200 OK
{ "movement_pattern": "rhythmic_lower_limb_motion",
"context": "stationary", "confidence": 0.87 }