基于RAHP 与QFD 的老龄智能照护服务设计研究

王秋惠 孙泽琦

（天津工业大学机械工程学院，天津 300387）

近年来，人口老龄化进程不断加快。截至2020年底，我国65 岁及以上的老年人超过1.9 亿，占总人口的13.5%，相较于2010 年比重上升4.63%，预计2050 年将达到34.9%[1]。老龄人群身体功能衰退、自理能力下降以及慢性病患病率和失能率的上升，导致其健康与照护成为当前及未来我国面临的突出社会问题[2]。建立老龄智能照护服务体系已经成为各国应对人口老龄化问题的重要手段。李明等[3]以福利多元主义理论为指导对长期照护服务需求进行分析，构建了我国长期照护服务体系发展路径。李珍等[4]采用分层概率抽样法，对老年人进行问卷调查，得到老年人照护需求及其影响因素。张继文等[5]运用抽样问卷调查法与倾向性评分匹配法，比较独居老年人与非独居老年人居家照护未满足需求及服务购买意愿的差异。上述研究在得出的需求分析中没有建立与设计和服务之间的映射关系，较少涉及不同老龄群体的需求层次。因此，文章结合粗糙层次分析法（Rough Analytic Hierarchy Process，RAHP）和质量功能展开原理（Quality Function Deployment，QFD），构建老龄需求质量屋，将需求转化为质量特性，用定性加定量的方法构建老龄智能照护服务需求层次模型，力求为老龄智能照护服务平台构建及创新提出具有参考价值的建议。

1 RAHP 与QFD 概述

RAHP 是在层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）基础上融入粗糙集理论（Rough Sets，RS）中的粗糙数（Rough Number，RN）与粗糙边界区间（Rough Boundary Intervals，RBI）概念的一种决策分析方法。相较于传统的AHP，其优势在于无需提供除问题所需的数据集合外的先验信息，能很好地解决用户语言的含糊性和主观性，以及应对多决策者多需求的情况[6]，使模型构建更为客观合理[7]。由于老龄照护需求包含大量不确定信息，各需求间包容性较强，没有严格递进的层级关系，其权重评判在本质上是模糊的，因此引入粗糙层次分析法能更准确地刻画具有不确定性的需求评判，从而增加需求获取的客观性。

质量功能展开原理最初应用于制造业产品的设计开发，现已在服务等多个行业得到拓展与应用，是一种将用户需求合理有效地转换为产品或服务属性的多层次分析方法[8]。其中，HOQ 是 QFD 的核心[9]，由用户需求、质量特性、顾客需求与质量特性的关系矩阵、质量特性之间的自相关矩阵、顾客需求的计划矩阵和质量特性的设计矩阵等组成。文章结合QFD，将得到的需求转化为对老龄智能照护服务平台具有指导性意义的质量特性，从而构建HOQ，为老龄智能照护服务的选择和优化提供可量化的参考依据。

2 老龄智能照护服务体系现状

老龄智能照护服务是智慧养老的重要组成部分，通过老龄服务信息平台与智能装备相联结，实现养老资源与个人、社区、养老机构的对接与优化，从而提供满足老年人需求的照护服务和产品，是一种快捷、高效、信息化、智能化服务的新型养老模式。老龄智能照护服务体系由物联层、传输层、平台层、应用层、用户以及技术支撑等六部分构成[10]，包含智慧信息平台、智能装备以及实体照护服务三个基本要素。其中，智慧信息平台是核心，智能装备是基础，提供硬件支撑，实体照护服务为依托保障线下服务。在整个体系中，三个要素都发挥着重要作用，共同形成封闭的供需链。

我国老龄智能照护服务体系起步较晚，发展相对落后。还存在诸多不完善的地方，在实体服务方面，照护服务种类少，往往只针对失能老年人，忽视了不同老龄群体的不同需求，缺乏精准化服务；在智慧信息平台方面，没有从老年人的需求出发，交互界面适老化程度低，老年人操作困难；在智能装备方面，没有做到重视老年人的主体性，对老年人而言可用性与易用性低。

3 基于RAHP 与QFD 的老龄智能照护服务需求模型构建

3.1 需求模型构建流程

首先，利用RAHP 对老龄智能照护服务需求进行权重计算。通过文献调查、亲和图法（KJ 法）、专家访谈等方式，获取老龄用户需求，搭建老龄需求层次结构并细分老龄群体。运用粗糙集、粗糙数与粗糙边界区间原理计算不同老龄群体需求权重值。然后，利用QFD 工具，将老龄需求及其权重，作为HOQ 的输入，提取满足老龄需求应达到的设计与服务特性，即质量特性，构建需求与质量特性相关性矩阵，并计算质量特性权重。最终得到老龄智能照护服务需求层次模型，将该模型定义为ICSFA-HDHM，Me={C，，其中，e=1，2，…，n，表示老龄细分群体，C为老龄需求为老龄需求重要度，O为质量特性为质量特性重要度。

3.2 基于RAHP 的老龄需求权重计算

3.2.1 构建老龄需求层次结构

老龄智能照护服务质量可以通过需求的满足程度来反映，是衡量老龄照护服务质量的综合性指标，也是老龄智能照护平台制定提高服务水平方案的参考依据。结合马斯洛五层次需求理论与阿尔德弗尔ERG 理论，将老龄需求一级指标归纳为：生理需求C1、安全需求C2、关系需求C3和成长需求C4，并结合KJ 法进一步归纳出12 个二级指标要素。最终得出老龄需求层次结构，如图1 所示。

图1 老龄需求层次结构

3.2.2 需求权重计算

为确保老龄照护服务需求的获取具有针对性和有效性，将老龄群体细分为健康老人、失能老人、空巢老人和高知老龄群体。共有32 人参与老龄需求重要度评判，参与者包括健康老人、失能老人、空巢老人和高知老龄群体各8 人，其中男女比例为18∶14，年龄段为65—85 岁。根据老龄需求层次结构制定AHP 问卷，采取1～9 级重要度标度方法获取意见，获得32 份AHP 评判结果。构建成对比较矩阵并进行一致性检验。成对比较矩阵通过一致性检验后，构建粗糙群体决策矩阵，求其元素中的粗糙数。然后根据粗糙近似集、粗糙数与粗糙边界区间原理。根据粗糙数运算法则，构建粗糙成对比较矩阵，将其分解为粗糙上、下边界矩阵，分别求其特征值和特征向量，进行规范化处理，然后计算一级指标Ci的需求重要度。同理计算二级指标Cij的需求重要度，最后求得老龄需求综合权重。

通过Python 软件，依次求得健康老人、失能老人、空巢老人和高知老龄群体的需求综合权重，具体结果如表1。

表1 老龄需求综合权重

3.3 基于QFD 的老龄需求质量屋构建

3.3.1 质量特性提取

质量特性是构建HOQ 的关键。老龄智能照护服务体系广泛而复杂，将老龄需求转化为具体可执行的质量特性，应进行合理的推导，从而建立两者的关联性。采用德尔菲法，从智慧信息平台、智能装备[11]以及实体照护服务三个方面提取老龄智能照护服务的质量特性[12]，具体如表2。

表2 老龄智能照护服务质量特性

3.3.2 需求质量屋构建

将表2 数据输入质量屋，依据多位老龄服务方面专家商讨，确定需求与质量特性的相关关系强度，采用“强”“中”“弱”“无相关”四种关系。评价结果构成老龄需求与质量特性关系矩阵并计算各项质量特性的重要度，结果如图2，老龄智能照护服务HOQ。其中，◎表示“强”相关，取值为5；○表示“中”，取值为3；△表示“弱”相关，取值为1；空格表示无相关关系，取值为0。

图2 老龄智能照护服务HOQ

如图2 所示，得到老龄智能照护服务需求层次模型ICSFA-HDHM，Me=。该模型包括老龄需求C、老龄需求重要度质量特性O，质量特性重要度代表健康老龄、失能老龄、空巢老龄和高知老龄群体。研究表明：不同老龄群体对于照护服务的需求层级不同。综合需求所对应的质量特性来看，排名靠前的有：健康档案（O11）、远程服务（O13）、生理信号监测（O21）、安全预警与提醒（O22）、健康状况管理（O23）、日常提醒（O26）、心理疗愈（O32）、医疗与护理服务（O34）与健康教育与指导（O36）。

4 老龄智能照护平台服务设计策略

4.1 以满足老龄需求为目标

老龄智能照护平台的总体设计应以满足老年人的需求为目标。老龄智能照护平台的搭建，应首要考虑老龄需求所指向的功能需求。不同老龄群体对于各个功能需求的优先级不同，从而应体现在信息架构的优先级上。由上文构建的老龄智能照护服务需求层次模型可以分析出，老龄用户整体对提供生理信号监测、安全预警与提示，降低突发疾病的风险，提供日常提醒、健康教育与指导和医疗与护理等服务的需求重要度较高。因此在功能设计上应着重从这几点入手，从而使老龄智能照护服务体系的建设更加符合老年人的需求，做到真正的以老为本，造福老年人。

4.2 老龄智能装备的适老化

智能装备的设计要重视老年人的主体性，在产品的造型、功能与交互方面增强适老性，使产品可用，易用。造型上，重视老年人的情感需求，以亲近圆润，简洁大方为主，避免老年人产生排斥心理。功能上增强其智慧化程度，设置生理信号检测、健康状况管理、语言交流与控制、日常提醒、紧急呼救等功能。如，老龄智能穿戴产品具备监测老年人心率、血压、血糖和体温等身体参数，并上传到信息平台，形成老年人的健康档案，进行身体健康状况监测与管理；异常身体状况预警与异常情况介护，如遇突发状况，能进行一键呼救，及时与家人取得联系，并将位置信息分享给家人，使老年人尽快获得救助等。在交互界面上，界面布局要符合视觉动线，将使用频率高的功能与重要信息信置于视觉热区，即界面的左上区域，并简化界面的功能与元素。简化老年人的操作步骤，避免老年人在操作时出现不必要的干扰并为老年人提供清楚的引导。图标上尽可能选用老年人日常生活中所熟悉的拟物形象来进行功能上的隐喻，降低老年人的学习成本。将图标与文字相搭配，提高识别图标的正确率。

4.3 完善智慧信息平台与实体服务

健全智慧信息平台，积极完善老年人电子信息档案，包括老年人的基本信息，医疗信息与日常生理数据信息等，并实现电子病历的共享，将老人生活健康的相关信息运用于医、养、护中。实现更精准、主动、个性化、情感化的链接，时间上综合运用历史数据、实时监测与推理预测的功能为老年人提供更为智能化的服务。在空间上整合老年人与子女、社区、养老机构和政府之前的关系，调配养老资源，以满足老年人在生理、安全、关系和成长方面的需求。在实体照护服务方面，现有的服务往往只针对失能老年人，应完善照护服务种类，增加面向不同老龄群体的服务，如家政服务、康复训练服务、医疗与护理服务、心理疗愈、健康教育与指导和紧急救援等。同时应注重人文关怀，定期慰问老年人，并积极询问老年人的需求，改善被动式服务的现象，切实提升老年人的生活质量。

5 结语

文章首先从生理、安全、成长和关系四个方面搭建老龄需求层次结构，运用RAHP 计算老龄需求权重，克服了需求评估不准确的缺陷。其次，从智慧信息平台、智能装备以及实体照护服务方面，采用QFD 将需求转化为质量特性并计算其重要度。通过模型分析得出了不同老龄群体对于照护服务的需求层次，该模型能够迅速有效地识别老龄照护服务的关键需求。最后，提出老龄智能照护平台服务设计策略。旨在为老龄智能照护服务平台构建提供理论支撑，为老龄照护服务质量的改进提供合理的工具。