大數據背景下智慧養老研究綜述

王戰友，趙耀培

（1.山東管理學院，山東 濟南 250357；2.山東財經大學，山東 濟南 250014）

一、引言

隨著我國老齡人口的增多，我國已提前邁入老齡化社會，數據顯示，截至2016年底，中國60歲及以上老年人口超過2.3億，占總人口的16.7%；65歲及以上老年人口超過1.5億，占總人口的10.8%。預計到2050年，中國老年人口將達到4.8億，約占屆時亞洲老年人口的五分之二、全球老年人口的四分之一，比現在美、英、德三個國家人口總和還要多。老齡問題將為中國社會經濟發展和轉型帶來新挑戰。隨著互聯網、云計算及大數據計算等技術的推廣普及，如何運用互聯網思維改革養老服務產業，成為我國學術界和產業界共同關注的重要議題。

在此背景下，面對老齡化帶來的各種問題，學術界和產業界不由自主地將求解思路轉向了現代信息技術，智慧養老便應運而生。智慧養老涉及老人、家庭、社區、養老機構、醫療機構以及政府等多個層面，基于現代化的科技技術（如互聯網、社交網、物聯網、移動計算等），圍繞老人的生活起居、醫療衛生、保健康復、娛樂休閑、學習分享等各方面支持老年人的生活服務和管理，在提升老年人生活質量的同時，也能充分利用老年人的經驗智慧，真正實現老年人“老有所養、老有所醫、老有所樂、老有所學和老有所為”。

2016年國務院辦公廳下發的《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》明確提出，要夯實健康醫療大數據應用基礎，加快建設統一權威、互聯互通的人口健康信息平臺，深化健康醫療大數據應用。2017年我國又相繼出臺了《國務院關于印發“十三五”國家老齡事業發展和養老體系建設規劃的通知》等一系列的政策，先后頒布的政策及規范近80項；2018年國務院辦公廳下發《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》，對健全和完善“互聯網+醫療健康”的服務體系和支撐體系提出指導意見。這些政策的發布為“十三五”期間養老與醫療事業的發展和體系建設指出了方向。

本文通過文獻分析法，對智慧養老國內外研究現狀、具體應用情況，以及存在的問題進行較為全面的梳理與分析，希望為智慧養老在我國的應用與發展提供相關的參考。

二、國內外研究現狀

本文以Elsevier、web of Science等外文數據庫及CNKI中文期刊全文數據庫作為數據來源。文獻檢索的時間年限設置為2010—2018年，重點檢 索 MIS QUARTERLY、INFORMATION SYSTEMS RESEARCH、MANAGEMENT SCIENCE、DECISION SUPPORT SYSTEMS等信息系統領域國際權威期刊。文獻檢索時采用的中文關鍵詞包括智慧養老、醫養結合、電子健康、健康大數據等多個關鍵詞；英文關鍵字包括smart care、smart care for the aged、intelligent pension、elderly care、smart health等，經過對文獻摘要和內容的瀏覽、研讀，剔除不相關的文獻后，最后得到68篇文獻，其中英文37篇。

（一）國內研究現狀

目前國內養老領域的研究更多地是從養老服務視角對服務模式、服務質量以及用戶選擇行為進行研究，成果較多。針對健康醫療大數據中心的構建、智慧養老及醫療領域進行數據挖掘的研究及成果國內數量較少。下面主要從養老服務模式、養老服務質量、養老服務參與者行為與選擇、數據驅動的智慧養老、健康醫療大數據等幾個方面進行介紹。

1．養老服務模式

當前，國內常見的養老模式有居家養老、機構養老、社區養老以及鄉鎮衛生院與養老院“兩院合一”的養老模式。智慧養老作為一種全新的養老模式，許多學者已經展開深入研究，這些研究主要集中于研究養老服務基本模式、特征及服務平臺的建設。例如，有的學者對當前中國現有的養老運作模式進行分析和總結[1]；探索構建“互聯網+居家養老”服務模式的實現路徑[2]；探討智慧社區養老服務體系構建原則、服務內容、服務載體及服務平臺構成設計[3]；設計一種全新的中國老年人慢性病群體服務模式，從5W模式的視角探索中國老年慢性病智慧居家服務的定位[4]；總結基于不同類型老人服務對象的四種服務模式，以及基于不同社區類型的四種服務模式[5]。

2．養老服務的質量管理

服務作為一種特殊商品模式，它提供的是一種行為和表現，隨著消費者對高品質服務需求的增加，服務質量和顧客滿意度成為研究的重點。我國養老服務質量的研究目前主要從質量服務評價的角度展開，如從公共服務質量評價的維度研究服務質量的影響因素、服務質量的評價方法、公共服務的績效評價等。例如，基于粗糙集的研究方法，從生活照料、醫療護理、安全保障、精神慰藉，以及社會參與五個維度對顯著影響社區養老服務質量評價的指標進行了約簡，進而確定質量評價體系的指標和權重[6];采用德爾菲（Delphi）法，確立養老機構服務質量評價指標體系[7]。

3．養老服務參與者行為與選擇

顧客的選擇行為對服務需求也具有顯著影響。在養老服務方面，主要是一些實證性的研究。有的考慮移動醫療的特殊情境，加入技術焦慮以及信任傾向的調節效應，基于醫院的聲譽、信任傾向、技術焦慮、結構保證和信息質量幾個變量，構建個體對移動醫療的初始信任模型[8]。也有的基于感知的疾病威脅、感知風險、初始信任和技術焦慮幾個維度，來探索影響中國移動慢性病管理系統采用的緩和因素[9];還有基于用戶參與模式、關系鏈特征和持續使用情況，對老年用戶進行聚類分析,并進一步通過回歸分析發掘以上三者之間的關聯[10]。

4．數據驅動的智慧養老

智慧養老對醫療信息化提出了更高的要求，目前我國北方醫療信息化水平相對落后于南方地區，尤其是好多省市在醫療信息化建設過程中信息孤島現象特別嚴重，由于民政部門和衛生管理部門體制管理等原因，健康醫療數據尚不能完全融合。個別地市甚至還出現雖然老年人每年能夠按時體檢，但在領取養老金時還需要去民政部門進行身份鑒定，這給老年人的日常生活帶來了不必要的麻煩。

國內在智慧養老領域進行數據挖掘的研究數量較少，現有學者多運用簡單的算法分析慢性病的關聯，或者從宏觀層面綜述養老大數據的意義及價值，從管理學角度對挖掘結果進行剖析、決策的研究較少。有的學者運用SPSS軟件中Apriori modeling算法對4858名社區居民的患病情況進行分析，研究一些慢性病之間的關聯規則及關聯強度[11]。也有其他學者提出如何挖掘可穿戴設備采集的大量數據，這對慢性病趨勢的研究、相關部門制定政策及個人自我健康的管理都非常有意義[12]。還有其他學者基于疾病并發權重的概念，采用反向傳播(BP)神經網絡模型來計算疾病的并發權重。采用加權關聯規則挖掘算法，推導出疾病并發癥關聯規則[13]。

5．健康醫療大數據平臺

國家衛生信息化“46321工程”框架的提出，為健康中國和數字中國戰略的成功實施指明了方向，助推智慧醫療和養老進入高速發展的預訂軌道。在國家相關政策的指導下，各省市也在積極探索，上海市級醫院臨床信息共享項目、湖北省省級遠程醫學平臺、中南大學“湘雅臨床大數據系統建設項目”等醫療大數據項目已成功實施，四川省初步實現交換共享的健康大數據平臺，并對大數據平臺在健康醫療領域實現的應用效果作了切實分析[14]。甘肅省探索了大數據技術在甘肅健康醫療大數據中的應用，提出了健康醫療大數據應用所面臨的困惑[15]。除此之外，有的學者基于駐點區域特征向量與用戶職業特征向量相結合的相似度計算方法，最終實現在節約醫療資源的基礎上為海量用戶提供個性化健康推薦服務的功能[16]。

也有一些企業憑借自身技術優勢，積極參與對中國醫療健康醫療大數據中心落地建設，與合作單位共同建設支持不同疾病、不同設備的影像大數據平臺，實現智能分析處理，目前已經在肺管家、心血管家庭關護等慢病康復和管理方面取得明顯進展。

（二）國外研究現狀

國外發達國家，如英國、美國等都已率先進行了有關智慧養老項目的實踐，并獲得一定的成效[17]。英國已在家庭或社區開始使用機器人護士，在完成日常護理的同時，還能夠與老人互動，提供個性化的咨詢建議。伯恩茅斯大學設計了一種用于家庭護理的多傳感器行為識別系統，它利用身體傳感器以幫助老年人盡可能長時間呆在家里，預防或推遲進入養老機構[18]。美國很多地區的門診都已安裝了“遠程醫療”網絡，老人在服務對象中占比30%以上。遠程醫療模式的使用不僅提高了服務效率，還減少了護理費用。除此之外，國外發達國家多采用數據挖掘算法協助治療和診斷，這方面的研究相對國內而言比較成熟，成果較多，但數據挖掘的應用領域更側重于疾病診斷和治療。

1．基于數據挖掘的疾病診斷和預測

已有研究總結了數據挖掘在醫療保健行業中治療效果、醫療管理、醫院管理等各方面的應用，指出可使用Apriori算法進行普通疾病診斷，使用FP growth算法進行急性疾病和慢性疾病診斷。例如腦腫瘤可采用MAFIA算法，糖尿病可采用C4.5算法，肺結核可采用KNN算法[19]。在宮頸癌診斷研究方面，學者研發采用語義技術協助在宮頸癌領域進行醫學關聯研究的系統，它通過統一分布在不同的醫療中心或醫院檔案庫的多樣的病人記錄，協助進行宮頸癌研究[20]。有的學者基于新的馬爾可夫鏈蒙特卡羅貝葉斯推理方法，提出了心音信號的自動實時檢測的方法，依據對Tree Augmented Nave Bayes算法獲得結構的條件概率分布，識別需要采取一些行動的異常，以應用于其他類似的在輔助環境中生成的生物信號[21]。也有學者使用人工智能技術（人工蜂群優化和粒子群算法）、粗糙數據集理論和機器學習算法，設計一個混合結構的專家咨詢系統，用于甲狀腺疾病診斷[22]。基于美國國家癌癥研究所采集的數據，創建兩種共病數據集（一種用于乳腺癌和女性生殖器癌癥，另一種用于前列腺癌和尿路癌），分別采用人工神經網絡、邏輯回歸、決策樹、Random forest算法構建預測模型[23]。

2．基于數據挖掘的慢性病管理

針對老人慢性病(多病)管理，在考慮患者心理因素的基礎上，提出一種旨在促進患者在護理過程中積極參與的電子健康系統的綜合架構，以克服現有研究所強調的當前技術和心理/臨床問題[24]。基于網絡和信息技術的關鍵進展——包括患者監測、數據可視化和智能決策、機器人技術和計算機視覺診斷外科手術、用于培養基于社區的支持系統的社交網絡等，為了向慢性病患者提供適當的治療，衛生保健系統必須在疾病出現之前支持提高個人的健康行為，確保在疾病發生時，醫療護理人員能夠提供高質量的臨床護理服務，并在疾病治療后的健康護理中促進病人—護理人員—家庭三者之間的伙伴關系[25]。除此之外，有的學者提出了一種個性化醫療支持的服務模式，它能夠通過一種混合的機器人云技術來提供足夠的醫療服務[26]。

3．健康醫療大數據

國外發達國家，如美國、英國、新加坡、澳大利亞，甚至經合組織和歐盟都在積極制定大數據戰略計劃，強調其潛力，并將其作為解決長期存在問題或發現新價值機遇的工具。美國、加拿大已成功實施NHIN項目、Health infoway項目等醫療大數據項目。歐盟提出了健康醫療大數據面臨的幾個主要挑戰及應對措施，包括數據安全、數據可靠性、互操作性和數據管理等內容[27]。韓國已在國家層面制定了醫療和社會服務部門大數據的概念框架，在醫療保健和福利服務部門分別建立一個大數據分析框架、健康風險分析中心和綜合社會福利服務網絡[28]。有的學者基于智能家庭大數據提出了一種用來學習和發現應用于保健的人類活動模式的模型，它使用頻繁的模式挖掘、群集分析和預測來測量和分析居住者行為引發的能源使用變化[29]。還有的學者重點介紹了使用智能手機和可穿戴設備進行個人數據挖掘的潛在應用領域[30]。除此之外，醫療保健大數據在藥物發現、開發、監測，以及公共和個人衛生保健方面已展現或即將展現其重要用途，并對在醫療保健中充分發揮大數據潛力的主要實際和倫理挑戰進行討論。

三、研究述評與展望

智慧養老概念的提出為世界性養老難題提供了一個新思路，是切實解決老齡化問題的新路徑。近年來，以物聯網、大數據、云計算、移動互聯等為基礎的新信息技術的出現，也為我國醫療健康方面的問題提供了有力的解決措施。利用這些先進的技術，將老人患者與醫務人員、醫療設備、可穿戴設備、醫療機構緊密聯系起來，推動醫療全過程的信息化，提高服務效率，真正實現以患者為中心，確保醫療體系服務的最優化[37]。因此，可充分利用智慧醫療的建設成果推動智慧養老健康有序穩定發展，促進智慧醫療與養老的有機結合。

由于我國東西地區之間、城市和鄉村之間經濟發展程度差別較大，在智慧養老與醫療結合推動實施過程中，應充分考慮地區之間、城鄉之間的差異性。智慧養老與醫療順利實施的前提條件須以行政區域為基礎，把醫院HIS系統、養老機構、社區等機構診療記錄、健康檔案、社保及身份等相關信息進行整合，打破信息孤島，實現數據全方位、深層次融合。因此，信息融合是智慧醫療助推智慧養老發展的核心和重點。

物聯網通信技術在養老和醫療的過程發揮著重要的作用，信息采集作為信息融合的首要環節仍面臨諸多問題。由于老年群體有其自身的特殊性，視力、聽覺等身體器官機能下降，新事物接收速度較慢，大多數老人不能正常使用基于物聯網的智能設備及智慧醫院等平臺，因此針對終端監測類設備及移動醫療平臺，應在鄉鎮農村和城市社區積極探索鄉村醫生、社區醫院的使用模式。如果讓老年群體自身操作，一方面沒有這種商業模式，好多老年群體由于各方面原因不可能自己出錢購買，另一方面也面臨巨大的工作壓力，需要投入大量的人力、物力和財力監管老年群體的使用。通過調研發現，基礎設施比較好的城市通過配置智慧小屋，讓老年人使用身份證進行各項身體檢查，操作環節越簡單、步驟越少，效果越明顯。也有的地區按照國家基層醫療一體化的要求，遵循“基層首診、小病在社區、大病進醫院、康復回社區”的原則，充分發揮家庭醫生在信息采集時的源頭作用。

另一方面，在智慧養老推動實施過程中面臨的一個重大瓶頸問題是基層醫生數量不足。按照國際比例大約每1萬名老人需要配置5名全科醫生，而目前我國發展較好的地區醫生與老人配比大約為1.8/萬，這樣全科醫生數量遠遠不足。但有的地方轉化思維，積極探索健康管理師、家庭醫師、專科醫師三位一體的“三師聯動機制”，充分發揮健康管理師在智慧養老實施過程中的作用，取得了良好的效果。

除此之外，養老服務模式在設計和選擇時也應考慮地區之間和城鄉之間的這種差異，不能搞一刀切的戰略。我國各地區醫療信息化程度不盡相同，有的地方已在區域醫療協同方面做得非常突出，通過打造“一云多端N智能”模式，實現遠程心電、遠程影像、遠程掛號、遠程病理及遠程超聲，積極創新養老服務模式。但也有的地方醫療信息孤島現象嚴重，煙囪林立，甚至同一家醫院不同院區之間的信息都不能共享。

在新舊動能轉換的背景下，現在我國各省市都面臨養老與醫療結合的迫切需求，但相關單位和部門對具體需求不是很清晰，而每個地方都有各自的特點和優勢，因此存在不同的訴求。如何深度挖掘各省市養老與醫療現狀，借助大數據分析和展現結果，準確識別養老與醫療結合需求，為養老與醫療政策制定、標準設計、產品研發、服務創新提供強有力的支撐，進而推動醫養結合快速發展，這是學術界和企業界共同需要研究的重要問題。

關于大數據背景下智慧養老的研究正在逐步完善中，基于對已有成果的分析，結合當前的現狀，學者們在后續的研究中需要重點關注以下問題：

（一）養老服務模式

當前采用比較多的居家養老或者依托社區的居家養老等模式，目前還存在角色不明確、規則不明確、標準不明確不可行、質量不可靠、管理粗放等問題，值得進一步探討研究。

（二）養老服務質量管理

互聯網和物聯網技術的發展，使得管理對象由傳統的人和物拓展為包含“人、物、組織、信息和環境”五要素的整體。在這樣的背景下，傳統的服務質量管理理論和方法將無法支持智慧養老服務領域的理論研究和產業發展。因此，基于數據驅動的養老服務質量管理理論和方法的研究是一個需要解決的關鍵問題。

（三）養老服務參與者行為與選擇

由于在自身經濟條件、健康水平等多種因素影響下，不同的老年人對醫療、養老及生活服務的選擇有明顯的差異，基于社交服務網絡、結合顧客選擇行為的養老服務需求及相關決策的研究是一個非常重要的研究主題。

（四）健康醫療大數據平臺

由于健康數據的多源性和多方參與性，目前健康醫療大數據多來源于省、市、縣醫院與衛生院的醫療健康資源，與醫療機構、養老機構以及政府部門的數據還沒融合，數據維度相對單一，如何讓醫療機構資源進一步滲透到養老機構，對醫養結合大數據而言應是一個很好的探索。下一步可在健康大數據分析方法、數據驅動的健康評估和疾病預警、基于大數據的電子健康服務過程和管理機制等方面開展研究。

（五）健康醫養標準及評估機制設計

在新舊動能轉換的背景下，如何科學界定養老與醫療融合程度，積極探索健康醫養結合的行業標準、區域標準、企業標準的制定，建立完善科學規范的醫養結合工作評估體系，進而打造一種可復制推廣模式，這也是一個非常重要的研究主題。

總之，老年群體有其自身的共性和特點，基于我國老齡社會的現狀和國家“1＋5+2＋X”健康醫療大數據應用發展的總體規劃，借鑒國外成熟的成果和經驗，在智慧養老領域開展數據挖掘，然后采用管理學的思想和理念進行剖析，既能完成對現有醫療、養老信息化建設的數據整合，實現數據柔性生產，又能創新性地開發各類應用，促進大健康產業生態系統的構建，以更好地促進智慧養老行業的發展，具有重大的現實意義。