人工智能在养老机构中的应用研究进展

庞 慧，王文军，高淑红，张宪红，赵凤仪

1.山东中医药大学护理学院，山东 250399；2.济宁市第一人民医院；3.济宁医学院护理学院

2021 年国家统计局发布的数据显示，60 岁及以上的老年人占全国总人口的18.9%，其中65 岁及以上的老年人占全国总人口的14.2%[1]。预计到2051 年，我国老年人口的数量达到峰值，我国将进入深度老龄化社会[2]。据统计，我国约有3 亿老年人的生活需要照料[3]。目前，我国常见的3 种养老方式分别为居家养老、社区养老及养老机构。基于当前的养老现状，我国形成了以居家养老为基础，社区养老为依托，养老机构为补充的养老模式。养老机构是指老年人选择在养老院、敬老公寓、社会福利院养老，养老机构可给予老年人更专业的养老体验和护理照护[4]。现阶段全球范围内，大多数养老机构的护理质量并不理想，主要问题表现在养老机构护理人员的短缺，护理人员专业技术水平低，人们对养老机构护理人员的技能以及操作的安全性产生怀疑[5]。全球多个国家正在寻求替代性养老解决方案，其中人工智能融入养老机构中的新思路逐渐流行。《智慧健康养老产业发展行动计划(2021—2025 年)》指出，以智能产品和信息系统平台为载体，面向人民群众的健康及养老服务需求，深度融合应用物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的新兴产业形态，为进一步促进智慧健康养老产业发展，积极应对人口老龄化，打造信息技术产业发展新动能，满足人民群众日益迫切的健康及养老需求，增加人民福祉，促进经济、社会可持续发展。

1 概述

人工智能是计算机科学的一个分支，由多项学科交叉而成，是一项具有人类智能特征任务的计算程序，包括知识表示、机器学习和知识的获取、自然语言处理、知识处理系统、计算机视觉、自动推理和搜索方法、智能机器人、自动程序设计、专家系统等[6]。人工智能可以执行人类的工作，理解和构建智能实体，在物联网、大数据及社会需求共同驱动下，呈现出蓬勃发展的趋势，其中在医疗保健及养老中广泛应用的是机器学习和智能机器人。机器学习是指基于监督学习、无监督学习和强化学习的基础上有效处理高维数据和改进程序性能的算法。深度学习是机器学习的一个分支，在图像识别、语言识别和自然语言的处理方面表现出高度的准确性及精准性，可实行风险预测[7]。智能机器人是指通过人机交互的方法实现人类生理和心理的干预，常用于老年人的生活照护、心理护理等[8]。人工智能具备处理图像和信号自动规划的调度性，基于物联网、计算技术、云计算、大数据、信息管理系统和数字健康等信息化技术支撑，将医疗及护理服务整合，实现生活中的异常事件监测、辅助日常生活、进行远程会诊、管理健康信息，改善人与人之间的互动[9]。

2 人工智能在养老机构中的应用现状

2.1 机器学习

机器学习是指在没有经验和无人工设定规则的基础上学习并智能地完成任务，在无人工的帮助下识别大型数据集中的模式。机器学习是一种使用统计学、优化方法获取真实数据的统计算法。深度学习既可以系统地尝试性学习，也可以通过相互构建模式的层次结构实现自我学习和分析。人工智能机器学习在养老机构中的应用主要体现在以下几个方面：优化流程、远程护理与诊疗、追踪与实时监测、预测。

2.1.1 优化流程

研究表明，基于医疗保健物联网的护理链接系统，利用传感器和数据收集技术，老年人的相关数据有效地连接到集成的物联网系统中，收集到相关信息后，经自适应神经模糊推理系统和基于案例的阅读后处理及推理，为养老机构提供风险管理方案，定制针对性的养老服务方案[10]。Tang 等[11]开发了一个基于云的护理计划的系统，在案例阅读后的推理和文本挖掘的基础上，协助养老机构的护理人员拟定精准的护理计划。通过人工智能技术优化了护理服务流程，实现了高效的护理服务质量。一项研究将养老院传统的呼叫灯系统替换成一种智能手表通信系统，帮助老年人向工作人员快速发送帮助请求，结果显示智能手表系统将工作人员的卧室呼叫灯响应时间减少了40%，浴室呼叫灯的响应时间减少了58%，离床警报器呼叫灯的响应时间减少了29%，感知工作量减少了约50%，优化了工作流程，提高了员工和病人的满意度，提升了护理质量，保障了病人安全[12]。研究显示，越来越多的养老机构开始使用电子病历系统，将老年人的医疗记录、护理项目、护理质量评估、临床任务计划和药物记录采用信息化管理。老年人的健康信息由工作人员手动收集或通过技术设备（手机、平板电脑、个人电脑和传感器）输入电子病历系统，信息管理系统通过共享和跟踪老年人的护理记录改进了临床决策，优化了工作流程，从而减少了养老机构护理实践中的错误[13-14]。

2.1.2 远程护理与诊疗

目前，远程护理与诊疗已经在国外的一些养老机构广泛实施，使养老机构老年人享受到了高质量的医疗护理服务。有研究将259 名老年人分为健壮组、虚弱前期组与虚弱组，所有参与者都在胸骨水平佩戴吊坠传感器48 h，从吊坠传感器提取的17 个传感器衍生特征中，14 个重要特征被用于基于逻辑回归建模和结合引导的递归特征消除技术的机器学习；通过构建远程监测诊疗基础上的机器学习制定护理方案，结果显示远程监测诊疗制定的护理方案可以减缓老年人的虚弱程度，对老年人在急慢性压力源后的健康康复极为重要[15]。随着人工智能和医疗服务技术的融合，养老机构的工作人员采用人工智能管理系统为老年人提供个性化医疗服务[16]。有研究显示，通过实时视频获取养老机构老年人的电子听诊器、耳镜、皮肤镜、牙科内窥镜和心电图数据及图像，并经互联网传输给医院专家，以协助临床实践远程医疗，减少了不必要的住院治疗，避免了病毒的院内传播[17]。一种带有设计软件的远程医疗系统可帮助养老机构老年人远程诊疗开药并告知老年人服药注意事项，实现了老年人足不出户即可看病取药，解决了老年人的医疗保健不方便的问题，避免老年人无法到达医院现场而延误治疗[18]。研究显示，使用人工智能对话代理构建医院和政府机构（疾病预防控制中心）远程询问途径，解决养老机构痴呆老年人的治疗问题，为痴呆老年人提供远程计算机化认知功能训练[19]。研究显示，人工智能的计算机视觉技术可利用智能手机的内置摄像头获取养老院老年人的压力性损伤图片及数据，自行进行压力性损伤分期，通过不同的压力性损伤分期，提供专项的伤口护理方案，促进伤口愈合，提高老年人的生活质量[20]。

2.1.3 追踪与实时监测

一项研究采用一种无线传感器网络系统监测养老机构的老年人信息，该系统配备Wi-Fi、蓝牙和高清摄像头等集成技术，提高了定位系统的质量，追踪并监测老年人状态，收集老年人站立、行走、仰卧和俯卧活动状态的各种信息。当老年人突发事件或需要帮助时，工作人员能及时收到信息提醒，从而迅速给予干预，实现了人工智能指导下的动态信息追踪及监测[21]。有研究显示，可穿戴设备可以实现养老机构老年人在跌倒时的动态监控和通知[22-23]。可穿戴设备安放在老年人的衣服或鞋子上，收集和记录老年人新发生的意外事件并传输到工作人员端，工作人员收到信息后迅速干预，及时挽救老年人生命。可穿戴设备的弊端是记忆力差的老年人可能会遗忘佩戴，导致监测中断。Ruan[24]创建了一套不需佩戴任何设备的创新系统，采用无源RFID 标签进行位置和资产识别，使用3 个模块构建了应用程序，分别是无线RFID 传感器网络、活动发现和活动监控，帮助老年人在安全的环境中独立生活更长时间，既保障了老年人的安全又减少了外界人员的帮助。研究显示，养老机构老年人受呼吸系统疾病的困扰，需要专业护理人员进行持续护理，但存在接触性疾病传播的风险，因此研发了一种适用于老年人远程实时监测的物联网系统，该系统是一件智能服装，它记录了传感器传输来自老年人的各种生理（体温、呼吸、血压、脉搏、血氧饱和度）信息，通过收集和分析数据，再将信息通过养老机构的网络发送到云服务器，专业护理人员通过系统传输获取病人的信息，以检测有无跌倒、体温突变、心脏病和中暑，提供有效的处理措施，该系统功耗较低，病人持续24 h 携带且无需充电[25]。有研究显示，养老机构老年人紧急住院病人中有7%～67%的病人可以通过实时监测、改进治疗措施和方案而降低住院率[26]。

2.1.4 预测

Lee 等[27]对比6 种机器学习方法预测养老机构中老年人跌倒的事件时发现，随机森林是一种强大的算法，优于另外5 种机器学习方法，验证了人工智能在预测老年人跌倒事件优于人类预测的能力。研究发现，深度学习方法的卷积神经网络可用于调查养老机构内阿尔茨海默病老年人跌倒时间与多种复杂因素（包括年龄、疾病严重程度、下肢力量和身体机能）之间的关系，基于多种复杂因素的基础上卷积神经网络可以预测老年人发生跌倒事件的时间，提前预警医护人员进行早期干预，避免跌倒事件的发生[28]。Chu 等[29]进行了一项关于人工智能技术预测认知功能的研究，招募了95 名养老机构的老年人，其中轻度认知障碍41 人，中度认知障碍54 人，使用视频提取视觉和听觉特征，构建深度学习模型区分轻度认知障碍与中度认知障碍，结果显示，基于视频的深度学习模型可以区分患有轻度和中度认知障碍的老年人，为认知障碍的早期检测提供一种经济、高效且易于应用的方法。

2.2 智能机器人

20 世纪90 年代，美国斯坦福大学医学院研究人员提出机器人疗法[30]。机器人疗法是一种以人工智能为基础的医疗手段，运用机器人技术在病人身体内的移动、穿刺、注射等方式治疗疾病，被视为人工智能医疗领域发展的一个重要方向。机器人疗法不仅是医疗领域发展的重要方向，在养老机构中也越来越受到重视。Carros 等[31]探讨了Pepper 机器人在个人和团体表演中的期望，揭示了人形机器人在养老机构中工作的潜力，验证了机器人在养老机构工作的必要性。陪伴机器人旨在通过人机心灵交互改善老年人的心理不适感，为老年人提供愉悦心情，常见的陪伴器人有“Paro”“Aibo”等。由于老年人受失去家人、失去朋友、失去社会角色参与和身体功能衰退等诸多因素的影响，我国养老机构93.2% 的老年人常存在不同程度的心理健康问题[32]。研究显示，养老机构陪伴机器人的使用不仅丰富了老年人的生活还治愈了老年人的心理健康问题，减轻养老机构护理人员的工作量[33]。赵家君等[34]研究显示，陪伴机器人在阿尔茨海默病、脑卒中、抑郁症及健康老年人中均得到验证，有效降低了老年人的焦虑、抑郁等心理疾病。智能机器人也被应用于慢性病相关领域中，慢性病是困扰老年人主要的身体疾病，我国不同地区的饮食习惯不同，养老机构居住的老年人慢性病的发生率各不相同。慢性病的管理由于老年人的依从性差、记忆力减退等因素而增加了难度，机器人“Care-o-bot”可装扮成移动的药物储备盒，提醒老年人定时服药，协助慢性病管理[35]。

3 人工智能在我国养老机构中应用的挑战

3.1 制定相关的法律法规

Peirce 等[36]认为，人工智能技术生成的知识不应被视为普遍有效，数据收集时可能会出现偏倚，存在人为干扰的因素，与人设定的范围、方法、理解程度息息相关，人工智能算法的结果可能会限制护理实践。此研究中还提到养老机构老年人房间内的监控设备，实时监控可能会触及老年人的隐私，在道德层面是无法容忍的。不仅如此，医疗算法模型存在缺陷时可能会导致误诊，从而引起医疗事故的发生。人工智能在隐私信息安全、医疗安全、网络安全等方面均存在隐患。养老机构老年人参与远程诊疗时，网络系统存在崩溃及信息泄露的可能，多个养老机构建立智能养老互联网平台时，老年人及家人信息和隐私存在泄露的风险。人工智能应用背景下的老年人医疗安全和隐私安全问题亟待进一步探究。近年来，虽然国家制定了超过200 项的人工智能道德规范标准，但仍不能满足人工智能实施于养老机构中的实际应用需求。面对亟须解决的人工智能法律法规和行为道德规范问题，在养老机构中应用智能机器人时，设定护理人员为智能机器人的人类代理人，制定法律制度，当触及法律时智能机器人的人类代理人需担负法律责任。将道德准则引入机器人算法中，智能机器人通过对人类的观察后，付诸实践的道德价值观实现机器学习，护理人员监督智能机器人规范性完成实践，避免智能机器人触犯道德底线。

3.2 专业技术人才培养

王二娇等[37]对我国养老机构护理人员配置与实施能力的研究发现，我国养老机构的护理人员普遍未经历过完整的护理技能培训，整体专业技术水平较低，仅能满足养老机构的基本运转。面临信息化时代的到来，还需提升养老机构护理人员的学历和专业技术能力。护理人员需具备结合养老机构的现状与人工智能运行能力，拥有多学科知识融会贯通运用的能力，提升新工科与新医科融合使用的能力。但是，能否吸纳高层次的护理人才就业于养老机构，与人们固有的就业观念息息相关。人们常认为高学历护理人才的就业方向应为大型医院、社区医院或高校，养老相关就业场景对于高学历护理人才的需求较少。转变人们的就业理念，满足养老机构就业高水平人才需求，亟须我国政府出台养老机构就业相关支持政策，提高养老机构护理人员的福利待遇，扩大机构护理人员的职业晋升途径，增加工作的稳定性，提升社会的职业认同感，明朗养老机构的就业前景。

3.3 提升智能化设备性能

目前，我国应用的智能机器人种类多样，包括陪伴机器人、社交机器人、康复护理类机器人、排泄类护理机器人、转运类护理机器人、护士助手机器人等，有效改善了护理人员缺少的问题，但智能机器人表达同理心的能力明显弱于人类。一项研究显示，养老机器人是表达同情能力最不发达的机器，也是未来需要突破的重点，同情能力欠缺源于产品开发的缺陷，开发人员对未预先编程的情况做出积极响应的能力不足[38]。面对不断增长的老年人口及仍然短缺的护理人员现状，老年群体有益的交流机会仍需增加。如使用交互式机器人照顾老年人，则迫切需要创建一个处理自然语言专属的数据库，具备描绘一场富有同情心、同理心对话活动的行为能力，弥补老年人的情感欠缺。智能机器人使用过程中，需注意其安全性，可能存在系统不稳定、失控的风险。为防止智能机器人失控后做出违反常规的行为，给老年人带来伤害，需定期对智能机器人实施功能监测和性能测试。发现智能机器人零件老化时立刻更换，发现智能机器人行为依从性差或行为反常时，及时更新系统。有研究显示，人工智能可通过预测治疗方案结果，推理病人的治疗导致阻塞性睡眠呼吸暂停的过程和生理学机制，治疗并改善阻塞性睡眠呼吸暂停综合征症状，指导人工智能根据病人个人情况选择最有效的治疗方法[39]。

3.4 推广成本

人工智能技术在养老机构中的应用成本是阻碍其普及的关键因素。Mervin 等[40]对人工智能产品的成本研究发现，毛绒玩具的生产成本低于情感机器人海豹的成本，情感机器人海豹的安置、维护基础设施和特殊设备的成本高于毛绒玩具。面对庞大的老年人群体，可将养老机构服务费用与长期护理险接轨，养老费、人工智能技术服务费用、护理费可以通过长期护理险报销，分担老年人的养老经济压力。现阶段，国内养老机构普及物联网、计算技术、云计算、大数据、信息管理系统的运行成本与维护成本仍需在实际运行中验证和核算。

3.5 提高服务质量，规范效果评价

一项对老年人照护的研究显示,为帮助养老机构老年人安全、独立地生活，一些设备被用于协助和支持老年人服药等活动，或在火灾等问题出现时发出警报；然而，经过一段时间的实验发现该技术的优势确实避免了危机，但也扰乱了他们的日常生活[41]。因此，某种条件下为老年人提供的实时监测技术和远程护理服务的获益性有待进一步探索。养老机构的护理人员需做到源头把控人工智能的服务质量，针对不同的老年人群体，选择适宜的人工智能服务方式。提升大数据提取及分析能力，自主结合老年人的病情，推荐护士采用老年人适宜的护理模式。如视力衰退的老年人，可选取生活协助型机器人照料老年人的生活，互补性解决老年人在日常生活中遇到的困难，避免老年人因视力衰退导致跌倒等事件的发生。如老年人行动不便、患有慢性病遗留的后遗症，可选择智能康复型机器人协助老年人日常康复。如老年人认知水平低、拒绝智能机器人照料，可以选择老年人感兴趣的养老方式。护士还可以通过对老年人习惯的观察选择老年人感兴趣的健康宣教方式，喜爱看报纸的老年人可采取显示器屏幕式宣教；不识字的老年人可采取智能机器人朗读式宣教方式；记性差的老年人可采取智能机器人跟踪式宣教，护士定期评价宣教效果。分类择优选择不同的养老模式，使老年人在养老机构享受高质量的优质服务。提倡新颖的养老模式，医养结合，医养康养模式融合，将养老机构与医院捆绑式建设，老有所养，病有所医。

养老机构可基于大数据平台和互联网平台进行床位管理，推出养老机构的APP 网上管理系统，实现老年人的一键预约、一键入住、一键转出等智能化操作。联合社区养老机构，建立可向老年人提供精准服务的网络运营护理团队。如携带经外周静脉穿刺置入中心静脉导管（PICC）的养老院老年人，通过APP 护理服务预约平台提交PICC 导管维护需求申请，网约护士收到申请后，根据申请时间到养老院为老年人实施PICC 导管维护。目前，国家已出台了多项养老服务质量评价标准，但是并未出台人工智能养老服务的质量评价标准。因此，人工智能养老服务质量效果亟须一套完整的评价方案，未来可以探索性构建人工智能应用于养老机构中的养老服务效果评价方案[42]。促进养老机构的人工智能高质量发展，提供优质的服务。

4 展望

当前随着我国对于养老需求的日益增加，基于人工智能技术，以政府为主导、市场为主体，建设多样化、个性化服务的智慧养老平台成为当今的首要重任。智能信息化管理平台包括养老机构智能管理系统、养老机构安全信息管理系统、养老机构健康管理子系统和便捷服务管理系统。其中安全信息管理系统为智能化管理系统的核心，也是主要的监护平台，包括养老机构老年人日常基本信息管理、安全监护、健康监护、外出看护以及便捷的关怀服务等一系列功能服务。云监控平台是利用云计算技术低成本地实现亲属门户、互联网远程监控、外出看护管理等服务。系统的终端除了养老机构可监控外，基于互联网为老年人家属提供远程访问接口，为管理人员提供远程监控平台。养老机构的智能化管理系统可设置成行政人事管理、医疗管理、院务管理、财务管理、床位管理、护理接待管理、餐饮、决策支持、后勤管理等资源共享的信息化管理系统。建立老年人信息数据库，可实施老年人的紧急救援、医疗保健、健康提醒、健康报告、健康评估、健康预警、健康查体、康复健身、情感沟通、 生活照料、精神慰藉、视频会话、主动关怀、智能点餐、智能照明、短信提醒等智能化服务。结合老年人入住养老机构前的身体状况，制定照护与诊疗计划，实施精准诊疗，采用可穿戴或佩戴设备实时追踪老年人入住养老机构期间的身体状况，定期实施健康查体，将老年人所有的信息资料运用系统分析后传输至信息管理系统，与医疗机构和老年人的子女实时共享。促进养老机构服务向现代化、信息化、标准化、智能化方向发展，使老年人获取智能快捷、称心周到的服务。

国外人工智能在养老机构中的应用已渐显规模。国内人工智能在养老机构中的应用还处于起步阶段，可以由政府搭建智慧养老平台，制定相应法律法规，建立养老机构就业激励体制，保障智慧型养老平台的安全应用；提高全社会对人工智能在养老机构中应用的认知水平，加速我国养老机构的智能化发展，提供更舒适、广阔的养老空间和平台；满足社会老龄化趋势下的养老需求，提高老年人的生活质量。