對判斷個體是否需要緊急醫療救助極具意義，尤其高齡獨居者
中國學者已經找到透過聲波與深度學習準確描繪人類姿勢動作的方法。據稱，這項技術不會像直接使用影像系統監控健康狀態那麼樣侵犯隱私。
隸屬武漢科技大學的研究團隊宣稱，他們的研究能夠更準確地完成「HAR (Human Activity Recognition)，人類辨識」，HAR是一種深度學習技術，能夠分析並且預測人類行為，已經用在影像監控、健康照護、智能家庭、運動等領域。
在團隊甫發表的論文中提到，聲音及視覺感測器都已普遍地應用於「HAR」，縱然視覺感測很準確，但人們對隱私的意識逐漸抬頭，再加上煙霧、低光源都會影響視覺感測的判讀。這時利用聲波可就準確地多了，再怎麼模糊的影像都不影響聲波。
在已往，運用聲波感測的效果並不佳，原因出在聲音的感測器數量不夠，而武漢科大團隊使用了256枚接收器及四個超音波傳送器收集資料，同時使用了3D的音場數據，大大提升辨識的準確性，能夠判斷四種常見的人類動作：坐、站、步行、跌倒。
團隊以AI演算法處理收集到的音波數據，據稱判讀動作的準確率達到99%以上。