SYSTEMS AND METHODS FOR PERSONAL EMERGENCY

In various embodiments, a personal emergency detection, notification, coordination and response method and system for individuals is disclosed. A monitoring device, for example a digital smart watch, is configured to identify an emergency using built-in sensors. The sensors are operable to perform spectral analysis of skin tissues. Example sensors include: LEDs and optical detectors for heart rate monitoring, blood perfusion checking, and tissue oxygenation checking; acceleration sensing to sense falls and accidents; and a GPS system for reporting the location of the wearer to interested parties. A communication chip with an associated antenna, and an audio chip are also included. Deviations in vital signs are used to detect health anomalies. By aggregating data that is anonymously collected from multiple users, the system constructs models that are compared with data from a specific user, to warn the user before an emergency occurs, for certain classes of health incidents. Selon divers modes de réalisation, cette invention concerne un procédé et un système de détection, de notification, de coordination et de réponse d'urgence personnelle pour des individus. Un dispositif de surveillance, par exemple une montre intelligente numérique, est configuré pour identifier une urgence au moyen de capteurs intégrés. Les capteurs peuvent fonctionner de sorte à effectuer une analyse spectrale de tissus cutanés. Des capteurs cités à titre d'exemple comprennent : des DEL et des détecteurs optiques pour une surveillance de fréquence cardiaque, une vérification de perfusion sanguine et une vérification d'oxygénation de tissu; une détection d'accélération pour détecter les chutes et les accidents; et un système GPS pour rapporter l'emplacement de l'utilisateur à des parties intéressées. L'invention concerne également une puce de communication avec une antenne associée, et une puce audio. Les écarts concernant les signes vitaux sont utilisés pour détecter des anomalies de santé. En agrégeant des données qui sont collectées de manière anonyme à partir de multiples utilisateurs, le système construit des modèles qui sont comparés aux données provenant d'un utilisateur spécifique, pour avertir l'utilisateur avant qu'une situation d'urgence ne se produise, pour certaines classes d'incidents de santé.