摘要： 面对我国日益严峻的人口老龄化挑战，提升养老服务质量与效率，特别是实现医疗与养老资源的深度融合（医养结合）是核心议题。本文提出一种基于多源大数据融合的智能康养辅助决策模型，旨在为社区居家和机构养老场景下的个性化照护、风险预警及资源调度提供数据驱动的决策支持。模型整合穿戴设备生理数据、电子健康档案（EHR）、环境监测信息及照护记录，利用机器学习算法挖掘健康状态演变规律与风险因子。初步应用表明，该模型在跌倒风险预测、慢病管理干预提示及照护计划动态优化方面展现出良好潜力，有助于提升康养服务的精准化与主动性。

关键词： 大数据；人工智能；康养医疗；医养结合；养老护理；风险预测；决策支持

一、引言

随着老龄化进程加速，高龄、失能、半失能老人数量持续攀升，对专业化、智能化康养服务的需求激增。传统的养老与医疗分离模式难以满足老人多层次、连续性健康管理需求。国家大力推动“医养结合”，旨在整合医疗与养老资源。然而，实践中仍面临照护资源紧张、服务供需匹配度低、风险预警滞后等痛点。大数据与人工智能（AI）技术为破解这些难题提供了新路径。通过高效处理分析海量异构健康数据，AI模型能够辅助实现个体化健康评估、风险早期识别和照护方案精准制定，提升康养服务效能与老人生活质量。

二、智能康养辅助决策模型构建

本模型核心在于多源异构康养数据的融合分析与知识发现，为不同应用场景提供辅助决策依据。

1.数据层：多源融合

生理健康数据： 来自智能手环、床垫传感器等的实时/准实时生命体征（心率、血压、血氧、睡眠质量、活动量）。

健康档案数据（EHR）： 整合历史疾病诊断、用药记录、过敏史、体检报告、评估量表（如ADL、MMSE）。

环境与行为数据： 室内环境传感器（温湿度、光照）、智能门锁/水电表数据、跌倒检测设备、视频分析（匿名化处理行为模式）。

照护过程数据： 电子化护理记录（用药执行、生活照料、康复训练）、服务工单、家属反馈。

2.模型层：智能分析引擎

特征工程： 对清洗后的数据进行深度特征提取与选择，构建反映老人健康、功能、行为、环境等多维状态的特征集。

核心算法与应用：

健康状态评估与风险预测： 应用集成学习（如XGBoost， Random Forest） 和时序模型（如LSTM） ，融合历史与实时数据，预测如跌倒风险、压疮风险、慢病急性发作（如心衰、COPD恶化） 等。

个性化照护方案生成： 基于老人当前健康状态、风险等级、偏好及可用资源，利用约束优化算法或强化学习，动态推荐个性化的日常照护计划、康复训练内容及频率。

异常行为与事件检测： 应用无监督学习（如孤立森林） 或深度学习（CNN用于视频分析） ，识别偏离常态的行为模式（如长时间卧床不起、异常徘徊）或环境异常（如长时间未使用水电），触发预警。

资源需求预测与调度优化： 基于历史服务数据及预测的风险/需求，应用时间序列预测（如Prophet） 和运筹学优化模型，辅助机构进行人力、物资的预配置与高效调度。

3.应用层：辅助决策输出

模型分析结果通过可视化面板（Dashboard）、预警消息（短信/APP推送）、个性化照护建议报告等形式，输出给医护人员、照护师、机构管理者及家属（授权范围内） ，指导其进行干预、调整服务计划或调配资源。

三、初步应用与验证

在某大型连锁养老社区（约500床位）进行为期6个月的应用探索。模型接入部分试点区域（约100位老人）的数据源。

跌倒风险预测： 融合步态分析（可穿戴/环境传感器）、既往跌倒史、用药史（如镇静剂）、肌力评估数据，模型提前24小时预警高风险老人（AUC=0.87），使针对性防跌倒干预措施（如增加巡查、环境微调、平衡训练）前置，试点区域跌倒事件发生率较对照组下降约35%。

慢病管理提示： 针对高血压、糖尿病患者，模型分析连续监测的血压、血糖趋势，结合用药记录和近期活动量，识别出控制不佳或潜在依从性问题个体，自动推送复诊提醒或照护师入户核查建议，提升了管理效率。

照护计划动态优化： 基于老人日常活动能力变化（传感器数据+护理评估）、康复训练完成度及反馈，模型每周微调照护重点和康复方案，使服务更贴合个体动态需求，家属满意度提升显著。

四、挑战与展望

模型应用仍面临挑战：

数据质量与标准化： 多源数据采集规范不一，存在缺失、噪声问题，需建立统一数据标准与治理体系。

隐私与安全： 涉及敏感健康信息，需严格遵循《个人信息保护法》等法规，加强数据脱敏、加密存储与访问控制。

模型可解释性： 复杂模型（如深度学习）的“黑箱”特性影响医护人员信任，需发展可解释AI技术。

未来将深化联邦学习技术应用，在保护隐私前提下实现跨机构数据价值挖掘；探索多模态融合（如语音、文本情绪分析）以更全面理解老人状态；推动轻量化模型部署于边缘设备，满足居家场景实时响应需求；加强与临床指南、护理规范的结合，提升决策建议的专业性与可操作性。

五、结论

本研究构建的基于多源大数据融合的智能康养辅助决策模型，为破解医养结合中的精准服务与资源优化难题提供了可行方案。初步应用验证了其在风险预警、个性化照护及资源调度方面的有效性。随着数据基础不断完善、算法持续优化及隐私安全技术的进步，该模型有望成为提升社区及机构康养服务智能化水平、实现“老有颐养”目标的重要技术支撑。其核心价值在于赋能医护人员与照护者，使之在数据驱动下提供更及时、精准、高效的康养服务。

参考文献：

[1]国家卫生健康委. 2023年我国卫生健康事业发展统计公报[R]. 北京， 2024.

[2]王莉莉， 郝晓宁. 中国医养结合服务供需匹配研究进展与展望[J]. 中国卫生政策研究， 2023， 16（2）： 1-8.

[3]胡秀英， 等. 机器学习在老年跌倒风险评估中的应用研究进展[J]. 中华护理杂志， 2022， 57（15）： 1912-1916.

[4]Chen， M.， et al. Developing a Real-Time Fall Detection System with Wearable Sensors and Machine Learning. IEEE Sensors Journal， 2021， 21（6）： 7749-7758.

[5]张雷， 等. 基于大数据的社区智慧健康养老服务模式研究[J]. 中国卫生信息管理杂志， 2023， 20（1）： 89-93， 99.

[6]Rantz， M.， et al. Automated Technology to Speed Recognition of Signs of Illness in Older Adults. Journal of Gerontological Nursing， 2020， 46（4）： 15-20.

[7]李红， 等. 老年综合评估在医养结合机构中的应用价值[J]. 中华老年医学杂志， 2022， 41（7）： 801-805.

[8]杨帆， 等. 人工智能在医疗健康领域应用的伦理与法律问题探析[J]. 医学与哲学， 2021， 42（24）： 1-5.