## 699｜当AI听懂老人的如厕声：一位母亲的愤怒如何做出一款养老护理产品

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这两天我看到一款很有意思的AI产品，引发了我的思考。不是因为它有多高精尖，而是它在对目标人群的需求洞察上真的下了功夫。再加上近几年AI能力提升、成本下降，这款产品在行业内有了一定知名度。

先看一组残酷数据。有一项研究统计，在那些拥有紧急呼叫报警器且跌倒后无法自行起身的老人里，有80%的老人跌倒后并没有按下按钮来呼救。原因很简单，要么够不着，要么不想麻烦别人，要么觉得自己能爬起来。结果呢？如果老人在地上躺超过1小时，6个月内的死亡率会达到50%。

你可能会说，那就请24小时护工或者装摄像头啊。但现实是，24小时居家护理，在美国每个月要花2万多美元，普通家庭难以承受；而摄像头呢？老人根本不接受，尤其是在浴室、卧室这些私密空间。有些同学可能会说，那可以住养老机构啊，可一个现实情况是，大部分老人都更希望住在自己家里，这个需求不分国界。

这就是养老护理的“不可能三角”：老人要隐私和尊严，子女想安心掌握父母安全，但护理或养老机构成本高并且人手不足。这三个需求，看起来根本无法同时满足。

不过，我看到这家叫Sensi.AI的公司，用一种被多数人忽视的方式，给出了一个很有意思的解决方案。他们不用摄像头，也不用老人并不习惯的可穿戴硬件设备，只用一个插在墙上的麦克风装置，大小类似我们家里用的那种电子驱蚊器，就能实现24小时音频守护老人。更值得关注的是，这家公司过去三年收入连续翻三倍，累计融资接近1亿美元。

说实话，当我深入了解这个产品后，我发现这款产品的技术并不复杂，甚至可以说用的都是现成AI技术。但它的解决思路，让我对“AI到底有什么用”这个问题，有了全新的理解。

Sensi.AI的创始人罗米·古贝斯（Romi Gubes）是一个有十多年经验的软件工程师，在思科、戴尔这些全球大公司干过。2019年的某一天，她发现自己5岁的女儿在托儿所遭受虐待。作为一个母亲，那种愤怒和自责可想而知。她立刻为女儿转了学，但这件事在她心里留下一个疑问：那些无法为自己发声的人，该怎么保护他们？

正是这件事改变了她，让她萌生了做点什么的想法。作为工程师的她，第一反应是：能不能用技术解决问题？

最开始，古贝斯想做的是儿童监护产品，但她和联合创始人调研市场时，发现了更大的机会——养老护理。

她想到的第一个方案就是音频监测。为什么不用摄像头？她在后来的采访里说得很直白：在家里装摄像头，会让人感觉隐私被侵犯。尤其是卧室、浴室这些私密空间，摄像头是绝对的红线。

但声音却不一样。声音能传递很多信息：一声呻吟、一次呼救、一阵咳嗽，都可能是重要信号。而且相比视频，声音的侵入性要低得多。更关键的是，声音还能穿墙、能在黑暗中工作，实现24小时不间断监测。

为了验证想法，他们做了一个一点儿都不科技化，显得很"笨"的动作：在几家养老院放置录音设备，然后人工听录音，在Excel表格里标记异常，比如这里是老人呻吟、那里是护工说话的语气不对、这里是老人半夜上厕所……就这样，他们一点点训练出了最初的AI模型。

这个过程让他们发现了一件事：声音里藏着太多被忽视的信息。一个老人上厕所的频率、咳嗽的声音特征、说话的语速变化，这些在医生问诊时根本看不到的细节，恰恰是最能反映老人健康状况的信号。

当然，从儿童监护转向养老护理，不只是因为市场更大。还有一个更现实的原因是，老人和幼儿一样，都是“无法为自己发声”的弱势群体。他们接受照护时，家属往往处于“黑箱”状态，不知道护工对他们好不好，也不知道老人是否摔倒在地。咱们都在医院里见过不少专门照顾老人的护工，你会发现，关键的不是他们能力的高低，而是他们的责任心差别非常大，而躺在床上的老人很难主动反馈这些情况。

古贝斯想做的，就是用“声音+AI”打开这个“黑箱”。不过他们的产品看起来并不高大上，就是一个插在墙壁插座上的小设备，大小和空气清新剂或灭蚊器差不多，他们管它叫“豆荚”。

通常一个老人家里会装3到4个这样的设备，分别放在卧室、浴室、客厅和厨房。这些设备通过Wi-Fi连接云端，24小时不间断“听”老人家里的声音。注意是“听”不是“看”，这些物理设备本身没有摄像头，从根本上消除了视频泄露风险。

但这个“听”，可不是我们平时接触的简单录音或会议录音转文字。Sensi.AI背后运行着一套四层算法“漏斗”，把海量声音数据层层过滤，最终只留下有价值的信息。这个过滤过程还是体现了“人在背后解决问题”的思路，接下来我和你介绍一下。

第一层是环境分类器，作用是过滤白噪音和背景杂音。更关键的是，它能区分“真人说话”和“电视里的人说话”，避免误报。同时，它还能识别各种非言语声音，比如：冲马桶、开冰箱、脚步声、物体坠落声等。

第二层是自然语言处理，把语音转成文字，捕捉“救命”、“疼”、“跌倒了”等高危词汇。

第三层是情感和语调分析，这一层最有意思。它不只是听“说了什么”，还要听“怎么说的”。语速变慢可能预示中风或认知障碍，音量异常提高可能是冲突或听力下降的信号。更关键的是它能区分语境，同样一句“我很好”，如果语速变慢、音量降低，可能意味着老人抑郁或身体不适。

第四层是人工审核。如果AI置信度超过90%，会直接触发警报；如果置信度处于中低水平，系统会截取几秒钟的音频片段发给人工审核。这里有个重要的隐私保护设计：审核员只能听被标记的几秒钟内容，听不到前后的背景对话，所有数据还会做匿名化处理。毕竟如果是误报最多让人抱怨AI真不靠谱，但如果是一个高危风险，被AI判断成普通提醒，那可能会让老人陷入生命危险，所以需要人类做最后的确认。

说到这里，我想用他们的一个具体案例，让你感受一下这套系统到底能做什么。

我也是从这个案例里才知道，泌尿系统感染是美国老年人最常见的住院原因之一。这种病如果不及时发现，最严重时可能引发肾脏发炎，危及生命。但问题是很多老人自己都说不清楚哪里不舒服，等症状明显时，往往已经很严重了。

Sensi.AI是怎么发现问题的呢？它会分析三个信号：如厕频率（通过冲水声判断）、如厕时的痛苦呻吟、夜间游荡频率。什么叫夜间游荡频率？刚刚我有提到，各个房间都装了这个监测声音的小东西，如果发现老人凌晨两点不睡觉，上厕所前后在几个屋里不停走动，那就说明可能不对劲了。当这三个信号同时出现异常时，系统会给护理人员或家属发预警，提示老人可能有尿路感染风险，建议尽快就医。

除了尿路感染，Sensi.AI还能做很多事。比如通过持续追踪咳嗽的声学特征，区分干咳和湿咳，预警肺炎、心力衰竭或误吸风险；通过分析老人语言能力变化，比如词汇量减少、重复语句、作息混乱、情绪波动，来做认知症的早期筛查；再比如通过捕捉夜间呻吟声和叹气声，反映慢性疼痛的情况。

现在Sensi.AI能识别超过100种老人健康状况的相关信号，但我觉得最厉害的不是这个数字，而是它对老人生活场景的理解深度。

你可以想想，医生问诊的时候，老人能准确说清楚自己每天上几次厕所吗？能描述清楚咳嗽的声音特征吗？能意识到自己说话语速变慢了吗？这些细节最能反映健康状况，却在传统医疗体系里“看不见”。

这款产品用AI做的，就是把这些“看不见却听得见”的信号，变成“看得见”的数据。而且这一切都是在后台自动完成的，老人不用改变任何生活习惯，不用戴任何设备，甚至不用知道这个系统的存在。

说到这里，我想聊聊Sensi.AI真正让我觉得有意思的地方。

这家公司用的技术其实都不新鲜，从麦克风、语音识别，到自然语言处理、情感分析，这些技术在市面上都有成熟解决方案。我看了一下硬件，放在咱们深圳，也就是几百块钱的水平。但它为什么能在过去三年收入连续翻三倍，还拿到几家知名创投机构的投资？

我觉得答案在于它对老人的使用场景真正做了用心的洞察。

我之前看到过统计，光是老人跌倒检测设备的研究论文就有上百篇，但大多是在实验室里用学生甚至人体塑料模型做测试，很多研究都是停留在论文发表阶段，并没能真正进入养老院或老人的使用环境中，技术研发和实际使用完全脱节。

也就是说，不少技术，研究者在实验室里证明了“技术上可行”，但没人关心“老人愿不愿意用”。今天这款产品，不是技术突破，而是场景洞察的胜利。最初人工听录音、用Excel标记那些异常声音的笨办法，恰恰体现了人的价值。

当然，Sensi.AI也不是完美的。比如目前我看到的资料，大多是公司自己发布的，再比如同样的思路在咱们国内能不能跑通、准确度如何，以及如果真的在深夜里通过声音判断老人出问题后，谁来确认是否需要拨打120，这些都是很现实的问题。但它至少证明了一件事：那些看似“不可能”的问题，不一定需要“从0到1”的技术突破，有时候只需要换个角度，用现有技术的新组合，就能找到解决方案。

这可能就是AI时代最稀缺的能力：不是会用最新的模型，而是能看到别人看不到的“不可能”，然后用现有工具把它变成“可能”。

好，今天的广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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