A person's fall risk can be determined based on a machine learning algorithm. The fall risk information can be used to notify a person and / or a third party that monitors the person (eg, a doctor, a physical therapist, a personal trainer, etc.) of the person's fall risk. This information may be used to monitor and track changes in fall risk that may be affected by changes in health status, lifestyle behavior, or medical treatment. In addition, the fall risk classification can help an individual to be more careful on days when the risk of falls is higher. Fall risk may be estimated using machine learning algorithms that process data from load sensors by calculating basic and highly intermittent equilibrium model (PEM) stability metrics.人の転倒リスクが、機械学習アルゴリズムに基づいて判定され得る。転倒リスク情報は、人および／または人を監視する第三者（例えば、医者、理学療法士、個人トレーナ等）にその人の転倒リスクを通知するために使用されることができる。本情報は、健康ステータス、生活様式挙動、または医療治療における変化によって影響され得る、転倒リスクの変化を監視および追跡するために使用されてもよい。さらに、転倒リスク分類は、転倒のリスクがより高い日に個人がより注意することに役立ち得る。転倒リスクは、基本および高度断続平衡モデル（ＰＥＭ）安定性メトリックを算出することによって負荷センサからのデータを処理する、機械学習アルゴリズムを使用して推定されてもよい。
