Guardian：长者AI健康

“跌倒是 65 岁及以上成年人与伤害相关的首要死因。大多数跌倒发生在家里。大多数跌倒被发现的时间太晚了。” — 美国疾病控制与预防中心 (Centers for Disease Control and Prevention)

Enter 参加了 HackPrinceton Spring 2026 黑客松——普林斯顿校园内 410 名参赛者、36 小时。我们的使命是为任何有想法的人提供构建真实事物的工具。Guardian 背后的团队带来的不仅是一个抽象的想法。

尚未被完全解决的问题

每年有四分之一 65 岁及以上的成年人会跌倒。其中三百万人因跌倒伤害在急诊科接受治疗。八十万人住院。

这一统计数据背后的技术缺口并不在于检测。能够识别跌倒的传感器是存在的。缺口在于事发后的几秒钟内——当跌倒的人无法触及手机、无法解锁屏幕、无法拨打求救电话时。那个本应将他们与世界连接起来的设备就放在两英尺外，却完全无法触及。

这一缺口正是 Guardian 的切入点。

灵感来源

两位创始人都曾目睹祖母跌倒。他们形容最可怕的部分不是伤痛本身，而是那种无助感——在最关键的时刻无法采取任何行动。

他们想要构建一种产品，能够利用人们已经佩戴和随身携带的设备，并确保当佩戴者无法操作时，这些设备依然能够发挥作用。

Guardian 的功能

Guardian 是围绕一个核心原则设计的：被动安全。该系统应在无需陷入危险的人进行任何操作的情况下自动运行。

iOS 应用程序和配套的 Apple Watch 应用协同工作，利用高频运动传感器来跟踪冲击和静止状态。当检测到跌倒时，手表会立即发出触觉警报。然后，手机不会发出警报声，而是通过语音询问当事人是否安好。当事人可以通过“我很好”或“救救我”等语音进行回应，系统通过语音识别进行处理，因此完全无需触碰屏幕。

如果用户确认需要帮助，或者在计时窗口内没有反应，Guardian 会触发紧急流程。手表可以通过蜂窝网络直接拨打紧急服务电话。如果此时没有信号，它会将请求交给 iPhone，由 iPhone 发送用户的定位和求救信息。这种故障转移机制是内置的，因为最需要通话的时刻往往是连接最弱的时刻。

该平台还包括一个步态分析工具——这是一项在跌倒发生前就能发挥作用的功能。它会对用户的行走方式进行评分，通过跟踪长期的模式变化来指示跌倒风险的上升。其目标是在事故发生前就向家庭发出预警，而不仅仅是在事故发生后进行响应。

Guardian 的 Apple Watch 界面显示跌倒检测警报和免提语音确认流程——设计初衷是确保跌倒者无需触碰任何屏幕。

使其成功的技术突破

团队最初的跌倒检测方法使用的是一种在实际条件下无法可靠运行的机器学习框架。他们没有强行使用它，而是围绕一个自定义的传感器推理管道重建了检测层——这一决定虽然耗费了时间，但产生了一个能够有效区分掉落的手机和真实跌倒的系统。

手表和手机之间的切换逻辑是另一个主要挑战。确保紧急呼叫能够在任一设备有信号的情况下接通，保持两者持续通信，并确保已处理的事件被存储起来供护理人员日后查看——每一个环节都需要在两位创始人之前从未使用过的技术栈中进行精细的工程设计。这是他们第一次使用 Swift 编程。

他们最自豪的地方

完整的被动闭环运行流程：检测到跌倒，语音提示发出，处理语音回应，最后触发或根据回应取消紧急流程。全程无需任何屏幕交互。

对于行动不便、手部颤抖、严重跌倒后意识模糊的老年用户来说，这种“被动性”正是该产品的核心价值所在。这正是区分“一个存在的系统”与“一个真正能提供帮助的系统”的关键所在。

下一步计划

团队目前专注于下一个集成功能——心率监测。利用 Apple Watch 在检测到高冲击的同时检测心率的显著激增，这将允许系统在最严重的跌倒情况下完全跳过确认计时器。

一个用于监控步态趋势和长期安全状况的家庭仪表盘也在路线图中——让护理人员能够随时随地访问 Guardian 已经采集的纵向数据。

更广阔的视野

Guardian 是对医疗保健系统尚未完全解决的一个具体问题的回答：从事故发生到救援到达之间的窗口期。传感器和智能手表随处可见。但让它们在那个窗口期内自动采取行动，而无需求助者进行任何操作的基础设施——仍然还在建设中。

一个双人团队，在他们的第一次大型黑客松中，用了 36 小时缩短了这一差距。这个问题是真实的，且受影响的人群正在增长。这种组合往往会产生值得持续投入的事物。

本届黑客松团队成员： Pulkit Chaudhary || Aryan Acharya