人工智能在養老機構中的應用研究進展

龐 慧，王文軍，高淑紅，張憲紅，趙鳳儀

1.山東中醫藥大學護理學院，山東 250399；2.濟寧市第一人民醫院；3.濟寧醫學院護理學院

2021 年國家統計局發布的數據顯示，60 歲及以上的老年人占全國總人口的18.9%，其中65 歲及以上的老年人占全國總人口的14.2%[1]。預計到2051 年，我國老年人口的數量達到峰值，我國將進入深度老齡化社會[2]。據統計，我國約有3 億老年人的生活需要照料[3]。目前，我國常見的3 種養老方式分別為居家養老、社區養老及養老機構。基于當前的養老現狀，我國形成了以居家養老為基礎，社區養老為依托，養老機構為補充的養老模式。養老機構是指老年人選擇在養老院、敬老公寓、社會福利院養老，養老機構可給予老年人更專業的養老體驗和護理照護[4]。現階段全球范圍內，大多數養老機構的護理質量并不理想，主要問題表現在養老機構護理人員的短缺，護理人員專業技術水平低，人們對養老機構護理人員的技能以及操作的安全性產生懷疑[5]。全球多個國家正在尋求替代性養老解決方案，其中人工智能融入養老機構中的新思路逐漸流行?！吨腔劢】叼B老產業發展行動計劃(2021—2025 年)》指出，以智能產品和信息系統平臺為載體，面向人民群眾的健康及養老服務需求，深度融合應用物聯網、大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術的新興產業形態，為進一步促進智慧健康養老產業發展，積極應對人口老齡化，打造信息技術產業發展新動能，滿足人民群眾日益迫切的健康及養老需求，增加人民福祉，促進經濟、社會可持續發展。

1 概述

人工智能是計算機科學的一個分支，由多項學科交叉而成，是一項具有人類智能特征任務的計算程序，包括知識表示、機器學習和知識的獲取、自然語言處理、知識處理系統、計算機視覺、自動推理和搜索方法、智能機器人、自動程序設計、專家系統等[6]。人工智能可以執行人類的工作，理解和構建智能實體，在物聯網、大數據及社會需求共同驅動下，呈現出蓬勃發展的趨勢，其中在醫療保健及養老中廣泛應用的是機器學習和智能機器人。機器學習是指基于監督學習、無監督學習和強化學習的基礎上有效處理高維數據和改進程序性能的算法。深度學習是機器學習的一個分支，在圖像識別、語言識別和自然語言的處理方面表現出高度的準確性及精準性，可實行風險預測[7]。智能機器人是指通過人機交互的方法實現人類生理和心理的干預，常用于老年人的生活照護、心理護理等[8]。人工智能具備處理圖像和信號自動規劃的調度性，基于物聯網、計算技術、云計算、大數據、信息管理系統和數字健康等信息化技術支撐，將醫療及護理服務整合，實現生活中的異常事件監測、輔助日常生活、進行遠程會診、管理健康信息，改善人與人之間的互動[9]。

2 人工智能在養老機構中的應用現狀

2.1 機器學習

機器學習是指在沒有經驗和無人工設定規則的基礎上學習并智能地完成任務，在無人工的幫助下識別大型數據集中的模式。機器學習是一種使用統計學、優化方法獲取真實數據的統計算法。深度學習既可以系統地嘗試性學習，也可以通過相互構建模式的層次結構實現自我學習和分析。人工智能機器學習在養老機構中的應用主要體現在以下幾個方面：優化流程、遠程護理與診療、追蹤與實時監測、預測。

2.1.1 優化流程

研究表明，基于醫療保健物聯網的護理鏈接系統，利用傳感器和數據收集技術，老年人的相關數據有效地連接到集成的物聯網系統中，收集到相關信息后，經自適應神經模糊推理系統和基于案例的閱讀后處理及推理，為養老機構提供風險管理方案，定制針對性的養老服務方案[10]。Tang 等[11]開發了一個基于云的護理計劃的系統，在案例閱讀后的推理和文本挖掘的基礎上，協助養老機構的護理人員擬定精準的護理計劃。通過人工智能技術優化了護理服務流程，實現了高效的護理服務質量。一項研究將養老院傳統的呼叫燈系統替換成一種智能手表通信系統，幫助老年人向工作人員快速發送幫助請求，結果顯示智能手表系統將工作人員的臥室呼叫燈響應時間減少了40%，浴室呼叫燈的響應時間減少了58%，離床警報器呼叫燈的響應時間減少了29%，感知工作量減少了約50%，優化了工作流程，提高了員工和病人的滿意度，提升了護理質量，保障了病人安全[12]。研究顯示，越來越多的養老機構開始使用電子病歷系統，將老年人的醫療記錄、護理項目、護理質量評估、臨床任務計劃和藥物記錄采用信息化管理。老年人的健康信息由工作人員手動收集或通過技術設備（手機、平板電腦、個人電腦和傳感器）輸入電子病歷系統，信息管理系統通過共享和跟蹤老年人的護理記錄改進了臨床決策，優化了工作流程，從而減少了養老機構護理實踐中的錯誤[13-14]。

2.1.2 遠程護理與診療

目前，遠程護理與診療已經在國外的一些養老機構廣泛實施，使養老機構老年人享受到了高質量的醫療護理服務。有研究將259 名老年人分為健壯組、虛弱前期組與虛弱組，所有參與者都在胸骨水平佩戴吊墜傳感器48 h，從吊墜傳感器提取的17 個傳感器衍生特征中，14 個重要特征被用于基于邏輯回歸建模和結合引導的遞歸特征消除技術的機器學習；通過構建遠程監測診療基礎上的機器學習制定護理方案，結果顯示遠程監測診療制定的護理方案可以減緩老年人的虛弱程度，對老年人在急慢性壓力源后的健康康復極為重要[15]。隨著人工智能和醫療服務技術的融合，養老機構的工作人員采用人工智能管理系統為老年人提供個性化醫療服務[16]。有研究顯示，通過實時視頻獲取養老機構老年人的電子聽診器、耳鏡、皮膚鏡、牙科內窺鏡和心電圖數據及圖像，并經互聯網傳輸給醫院專家，以協助臨床實踐遠程醫療，減少了不必要的住院治療，避免了病毒的院內傳播[17]。一種帶有設計軟件的遠程醫療系統可幫助養老機構老年人遠程診療開藥并告知老年人服藥注意事項，實現了老年人足不出戶即可看病取藥，解決了老年人的醫療保健不方便的問題，避免老年人無法到達醫院現場而延誤治療[18]。研究顯示，使用人工智能對話代理構建醫院和政府機構（疾病預防控制中心）遠程詢問途徑，解決養老機構癡呆老年人的治療問題，為癡呆老年人提供遠程計算機化認知功能訓練[19]。研究顯示，人工智能的計算機視覺技術可利用智能手機的內置攝像頭獲取養老院老年人的壓力性損傷圖片及數據，自行進行壓力性損傷分期，通過不同的壓力性損傷分期，提供專項的傷口護理方案，促進傷口愈合，提高老年人的生活質量[20]。

2.1.3 追蹤與實時監測

一項研究采用一種無線傳感器網絡系統監測養老機構的老年人信息，該系統配備Wi-Fi、藍牙和高清攝像頭等集成技術，提高了定位系統的質量，追蹤并監測老年人狀態，收集老年人站立、行走、仰臥和俯臥活動狀態的各種信息。當老年人突發事件或需要幫助時，工作人員能及時收到信息提醒，從而迅速給予干預，實現了人工智能指導下的動態信息追蹤及監測[21]。有研究顯示，可穿戴設備可以實現養老機構老年人在跌倒時的動態監控和通知[22-23]?？纱┐髟O備安放在老年人的衣服或鞋子上，收集和記錄老年人新發生的意外事件并傳輸到工作人員端，工作人員收到信息后迅速干預，及時挽救老年人生命。可穿戴設備的弊端是記憶力差的老年人可能會遺忘佩戴，導致監測中斷。Ruan[24]創建了一套不需佩戴任何設備的創新系統，采用無源RFID 標簽進行位置和資產識別，使用3 個模塊構建了應用程序，分別是無線RFID 傳感器網絡、活動發現和活動監控，幫助老年人在安全的環境中獨立生活更長時間，既保障了老年人的安全又減少了外界人員的幫助。研究顯示，養老機構老年人受呼吸系統疾病的困擾，需要專業護理人員進行持續護理，但存在接觸性疾病傳播的風險，因此研發了一種適用于老年人遠程實時監測的物聯網系統，該系統是一件智能服裝，它記錄了傳感器傳輸來自老年人的各種生理（體溫、呼吸、血壓、脈搏、血氧飽和度）信息，通過收集和分析數據，再將信息通過養老機構的網絡發送到云服務器，專業護理人員通過系統傳輸獲取病人的信息，以檢測有無跌倒、體溫突變、心臟病和中暑，提供有效的處理措施，該系統功耗較低，病人持續24 h 攜帶且無需充電[25]。有研究顯示，養老機構老年人緊急住院病人中有7%～67%的病人可以通過實時監測、改進治療措施和方案而降低住院率[26]。

2.1.4 預測

Lee 等[27]對比6 種機器學習方法預測養老機構中老年人跌倒的事件時發現，隨機森林是一種強大的算法，優于另外5 種機器學習方法，驗證了人工智能在預測老年人跌倒事件優于人類預測的能力。研究發現，深度學習方法的卷積神經網絡可用于調查養老機構內阿爾茨海默病老年人跌倒時間與多種復雜因素（包括年齡、疾病嚴重程度、下肢力量和身體機能）之間的關系，基于多種復雜因素的基礎上卷積神經網絡可以預測老年人發生跌倒事件的時間，提前預警醫護人員進行早期干預，避免跌倒事件的發生[28]。Chu 等[29]進行了一項關于人工智能技術預測認知功能的研究，招募了95 名養老機構的老年人，其中輕度認知障礙41 人，中度認知障礙54 人，使用視頻提取視覺和聽覺特征，構建深度學習模型區分輕度認知障礙與中度認知障礙，結果顯示，基于視頻的深度學習模型可以區分患有輕度和中度認知障礙的老年人，為認知障礙的早期檢測提供一種經濟、高效且易于應用的方法。

2.2 智能機器人

20 世紀90 年代，美國斯坦福大學醫學院研究人員提出機器人療法[30]。機器人療法是一種以人工智能為基礎的醫療手段，運用機器人技術在病人身體內的移動、穿刺、注射等方式治療疾病，被視為人工智能醫療領域發展的一個重要方向。機器人療法不僅是醫療領域發展的重要方向，在養老機構中也越來越受到重視。Carros 等[31]探討了Pepper 機器人在個人和團體表演中的期望，揭示了人形機器人在養老機構中工作的潛力，驗證了機器人在養老機構工作的必要性。陪伴機器人旨在通過人機心靈交互改善老年人的心理不適感，為老年人提供愉悅心情，常見的陪伴器人有“Paro”“Aibo”等。由于老年人受失去家人、失去朋友、失去社會角色參與和身體功能衰退等諸多因素的影響，我國養老機構93.2% 的老年人常存在不同程度的心理健康問題[32]。研究顯示，養老機構陪伴機器人的使用不僅豐富了老年人的生活還治愈了老年人的心理健康問題，減輕養老機構護理人員的工作量[33]。趙家君等[34]研究顯示，陪伴機器人在阿爾茨海默病、腦卒中、抑郁癥及健康老年人中均得到驗證，有效降低了老年人的焦慮、抑郁等心理疾病。智能機器人也被應用于慢性病相關領域中，慢性病是困擾老年人主要的身體疾病，我國不同地區的飲食習慣不同，養老機構居住的老年人慢性病的發生率各不相同。慢性病的管理由于老年人的依從性差、記憶力減退等因素而增加了難度，機器人“Care-o-bot”可裝扮成移動的藥物儲備盒，提醒老年人定時服藥，協助慢性病管理[35]。

3 人工智能在我國養老機構中應用的挑戰

3.1 制定相關的法律法規

Peirce 等[36]認為，人工智能技術生成的知識不應被視為普遍有效，數據收集時可能會出現偏倚，存在人為干擾的因素，與人設定的范圍、方法、理解程度息息相關，人工智能算法的結果可能會限制護理實踐。此研究中還提到養老機構老年人房間內的監控設備，實時監控可能會觸及老年人的隱私，在道德層面是無法容忍的。不僅如此，醫療算法模型存在缺陷時可能會導致誤診，從而引起醫療事故的發生。人工智能在隱私信息安全、醫療安全、網絡安全等方面均存在隱患。養老機構老年人參與遠程診療時，網絡系統存在崩潰及信息泄露的可能，多個養老機構建立智能養老互聯網平臺時，老年人及家人信息和隱私存在泄露的風險。人工智能應用背景下的老年人醫療安全和隱私安全問題亟待進一步探究。近年來，雖然國家制定了超過200 項的人工智能道德規范標準，但仍不能滿足人工智能實施于養老機構中的實際應用需求。面對亟須解決的人工智能法律法規和行為道德規范問題，在養老機構中應用智能機器人時，設定護理人員為智能機器人的人類代理人，制定法律制度，當觸及法律時智能機器人的人類代理人需擔負法律責任。將道德準則引入機器人算法中，智能機器人通過對人類的觀察后，付諸實踐的道德價值觀實現機器學習，護理人員監督智能機器人規范性完成實踐，避免智能機器人觸犯道德底線。

3.2 專業技術人才培養

王二嬌等[37]對我國養老機構護理人員配置與實施能力的研究發現，我國養老機構的護理人員普遍未經歷過完整的護理技能培訓，整體專業技術水平較低，僅能滿足養老機構的基本運轉。面臨信息化時代的到來，還需提升養老機構護理人員的學歷和專業技術能力。護理人員需具備結合養老機構的現狀與人工智能運行能力，擁有多學科知識融會貫通運用的能力，提升新工科與新醫科融合使用的能力。但是，能否吸納高層次的護理人才就業于養老機構，與人們固有的就業觀念息息相關。人們常認為高學歷護理人才的就業方向應為大型醫院、社區醫院或高校，養老相關就業場景對于高學歷護理人才的需求較少。轉變人們的就業理念，滿足養老機構就業高水平人才需求，亟須我國政府出臺養老機構就業相關支持政策，提高養老機構護理人員的福利待遇，擴大機構護理人員的職業晉升途徑，增加工作的穩定性，提升社會的職業認同感，明朗養老機構的就業前景。

3.3 提升智能化設備性能

目前，我國應用的智能機器人種類多樣，包括陪伴機器人、社交機器人、康復護理類機器人、排泄類護理機器人、轉運類護理機器人、護士助手機器人等，有效改善了護理人員缺少的問題，但智能機器人表達同理心的能力明顯弱于人類。一項研究顯示，養老機器人是表達同情能力最不發達的機器，也是未來需要突破的重點，同情能力欠缺源于產品開發的缺陷，開發人員對未預先編程的情況做出積極響應的能力不足[38]。面對不斷增長的老年人口及仍然短缺的護理人員現狀，老年群體有益的交流機會仍需增加。如使用交互式機器人照顧老年人，則迫切需要創建一個處理自然語言專屬的數據庫，具備描繪一場富有同情心、同理心對話活動的行為能力，彌補老年人的情感欠缺。智能機器人使用過程中，需注意其安全性，可能存在系統不穩定、失控的風險。為防止智能機器人失控后做出違反常規的行為，給老年人帶來傷害，需定期對智能機器人實施功能監測和性能測試。發現智能機器人零件老化時立刻更換，發現智能機器人行為依從性差或行為反常時，及時更新系統。有研究顯示，人工智能可通過預測治療方案結果，推理病人的治療導致阻塞性睡眠呼吸暫停的過程和生理學機制，治療并改善阻塞性睡眠呼吸暫停綜合征癥狀，指導人工智能根據病人個人情況選擇最有效的治療方法[39]。

3.4 推廣成本

人工智能技術在養老機構中的應用成本是阻礙其普及的關鍵因素。Mervin 等[40]對人工智能產品的成本研究發現，毛絨玩具的生產成本低于情感機器人海豹的成本，情感機器人海豹的安置、維護基礎設施和特殊設備的成本高于毛絨玩具。面對龐大的老年人群體，可將養老機構服務費用與長期護理險接軌，養老費、人工智能技術服務費用、護理費可以通過長期護理險報銷，分擔老年人的養老經濟壓力?，F階段，國內養老機構普及物聯網、計算技術、云計算、大數據、信息管理系統的運行成本與維護成本仍需在實際運行中驗證和核算。

3.5 提高服務質量，規范效果評價

一項對老年人照護的研究顯示,為幫助養老機構老年人安全、獨立地生活，一些設備被用于協助和支持老年人服藥等活動，或在火災等問題出現時發出警報；然而，經過一段時間的實驗發現該技術的優勢確實避免了危機，但也擾亂了他們的日常生活[41]。因此，某種條件下為老年人提供的實時監測技術和遠程護理服務的獲益性有待進一步探索。養老機構的護理人員需做到源頭把控人工智能的服務質量，針對不同的老年人群體，選擇適宜的人工智能服務方式。提升大數據提取及分析能力，自主結合老年人的病情，推薦護士采用老年人適宜的護理模式。如視力衰退的老年人，可選取生活協助型機器人照料老年人的生活，互補性解決老年人在日常生活中遇到的困難，避免老年人因視力衰退導致跌倒等事件的發生。如老年人行動不便、患有慢性病遺留的后遺癥，可選擇智能康復型機器人協助老年人日常康復。如老年人認知水平低、拒絕智能機器人照料，可以選擇老年人感興趣的養老方式。護士還可以通過對老年人習慣的觀察選擇老年人感興趣的健康宣教方式，喜愛看報紙的老年人可采取顯示器屏幕式宣教；不識字的老年人可采取智能機器人朗讀式宣教方式；記性差的老年人可采取智能機器人跟蹤式宣教，護士定期評價宣教效果。分類擇優選擇不同的養老模式，使老年人在養老機構享受高質量的優質服務。提倡新穎的養老模式，醫養結合，醫養康養模式融合，將養老機構與醫院捆綁式建設，老有所養，病有所醫。

養老機構可基于大數據平臺和互聯網平臺進行床位管理，推出養老機構的APP 網上管理系統，實現老年人的一鍵預約、一鍵入住、一鍵轉出等智能化操作。聯合社區養老機構，建立可向老年人提供精準服務的網絡運營護理團隊。如攜帶經外周靜脈穿刺置入中心靜脈導管（PICC）的養老院老年人，通過APP 護理服務預約平臺提交PICC 導管維護需求申請，網約護士收到申請后，根據申請時間到養老院為老年人實施PICC 導管維護。目前，國家已出臺了多項養老服務質量評價標準，但是并未出臺人工智能養老服務的質量評價標準。因此，人工智能養老服務質量效果亟須一套完整的評價方案，未來可以探索性構建人工智能應用于養老機構中的養老服務效果評價方案[42]。促進養老機構的人工智能高質量發展，提供優質的服務。

4 展望

當前隨著我國對于養老需求的日益增加，基于人工智能技術，以政府為主導、市場為主體，建設多樣化、個性化服務的智慧養老平臺成為當今的首要重任。智能信息化管理平臺包括養老機構智能管理系統、養老機構安全信息管理系統、養老機構健康管理子系統和便捷服務管理系統。其中安全信息管理系統為智能化管理系統的核心，也是主要的監護平臺，包括養老機構老年人日?；拘畔⒐芾?、安全監護、健康監護、外出看護以及便捷的關懷服務等一系列功能服務。云監控平臺是利用云計算技術低成本地實現親屬門戶、互聯網遠程監控、外出看護管理等服務。系統的終端除了養老機構可監控外，基于互聯網為老年人家屬提供遠程訪問接口，為管理人員提供遠程監控平臺。養老機構的智能化管理系統可設置成行政人事管理、醫療管理、院務管理、財務管理、床位管理、護理接待管理、餐飲、決策支持、后勤管理等資源共享的信息化管理系統。建立老年人信息數據庫，可實施老年人的緊急救援、醫療保健、健康提醒、健康報告、健康評估、健康預警、健康查體、康復健身、情感溝通、 生活照料、精神慰藉、視頻會話、主動關懷、智能點餐、智能照明、短信提醒等智能化服務。結合老年人入住養老機構前的身體狀況，制定照護與診療計劃，實施精準診療，采用可穿戴或佩戴設備實時追蹤老年人入住養老機構期間的身體狀況，定期實施健康查體，將老年人所有的信息資料運用系統分析后傳輸至信息管理系統，與醫療機構和老年人的子女實時共享。促進養老機構服務向現代化、信息化、標準化、智能化方向發展，使老年人獲取智能快捷、稱心周到的服務。

國外人工智能在養老機構中的應用已漸顯規模。國內人工智能在養老機構中的應用還處于起步階段，可以由政府搭建智慧養老平臺，制定相應法律法規，建立養老機構就業激勵體制，保障智慧型養老平臺的安全應用；提高全社會對人工智能在養老機構中應用的認知水平，加速我國養老機構的智能化發展，提供更舒適、廣闊的養老空間和平臺；滿足社會老齡化趨勢下的養老需求，提高老年人的生活質量。