云平臺下居家養老智能醫療推薦反饋系統的設計

摘要：為了構建家庭、社區和機構共同合作的居家養老服務體系，針對老齡化社會中居家養老缺乏全天候照顧的問題，文章對老年人的歷年體檢數據和智能穿戴設備的實時監測數據進行挖掘與分析，提取健康數據的潛在模式。基于此，設計了一種能夠根據各類健康數據推斷疾病種類及其發生概率的醫療推薦系統，并通過反饋機制不斷優化推薦模型的準確性。該系統能夠為居家老人提供個性化、智能化且有價值的健康指導和就醫推薦。

關鍵詞：居家養老；機器學習；推薦反饋系統

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）02-0007-05 開放科學（資源服務） 標識碼（OSID） ：

0 引言

隨著年齡的不斷增長，老年人健康狀況日益堪憂，生理機能逐漸衰退，大部分老年人罹患慢性病，自理能力顯著下降。國家衛生部門數據顯示，我國65歲以上城市和農村老人的平均患病率高出總人口患病率1.8倍。因此，高質量的老年生活需要養老服務的深度介入。

考慮到人口老齡化（即人口年齡結構逐漸向老齡化轉變的過程[1]） 的實際情況，在國家的積極引領下，家庭、社區和機構共同合作的居家養老供給體系正逐步形成。目前，約73.6%的老人選擇居家養老[2]，居家養老服務已成為全球社會養老的主流形式[3-4]。

然而，由于工業社會的發展及雙職工家庭模式的普及，許多居家老人不得不面對獨居的現狀。一方面，忙于工作和照顧小家庭的子女難以提供全天候的照顧；另一方面，身體機能不斷退化的老人亟須關注與幫助。為了解決這一矛盾，國家鼓勵采用創新方式，通過“互聯網/人工智能＋健康服務”的發展模式推動居家養老服務的融合發展。

目前，國內外一些學者提出了多種解決方案。例如，文獻[5]提出通過線上線下雙服務融合，構建一體化閉環服務；文獻[6]提出打造“互聯網+智能養老”項目，以實時收集生活數據并進行分析與傳輸；文獻[7] 和文獻[8]則指出傳統醫藥學正向數字醫學轉變，新的標準和產業模式正在逐步形成。

1 云平臺下居家養老智能醫療推薦反饋系統架構設計

近年來，我國60歲以上老年人口持續增長（見圖1） 。根據全國人口普查公報顯示，2021年，60歲以上老年人占總人口比重已高達18.9%，我國已進入人口老齡化社會。同時，高齡趨勢日益明顯，預計到2040年，80 歲以上人口將達到0.56億[3]。針對老齡化社會中居家養老缺乏全天候照顧的問題，國家提出了“以居家為基礎、社區為依托、機構為補充”的養老服務號召。在此背景下，設計云平臺下居家養老智能推薦反饋系統具有重要的現實意義。

1.1 系統整體架構

“云平臺下居家養老智能推薦反饋系統”旨在為居家老人提供個性化的醫療幫助和指導。通過實時健康數據反饋機制，不斷優化算法模型，提升醫療健康推薦的準確性。系統主要收集老人的歷年體檢數據和智能穿戴設備的實時監測數據（如運動頻率、血氧飽和度、心率等） ，對健康數據進行分析挖掘，提取潛在模式，建立疾病預測模型，并通過反饋機制不斷優化模型的準確性。基于分析結果，系統提供個性化醫療指導，包括保健手冊、慢性病防治指南等，同時在緊急情況下及時發出求救信息。

居家養老智能醫療推薦反饋系統由醫療健康智能推薦反饋系統、服務端系統和移動端App三部分組成，并采用分布式Web框架結構。服務端系統部署在云平臺上，可選擇阿里云、新浪云等作為部署平臺。系統整體架構如圖2所示。

1.2 服務端體系結構

服務端系統基于ASP.NET、JSON、XML等技術構建，并調用云平臺接口封裝為功能庫，具體包括：1） 云端數據存儲模塊；2） 應用服務功能，如數據封裝壓縮、數據格式解析、信息收發功能等；3） 業務邏輯功能，如統一身份驗證、個人權限安全管理、數據讀寫權限等。服務端系統架構見圖3。

1.3 移動端App 框架結構

據調查，老年手機用戶群體中，Android手機的使用占比率較高，因此移動端App 前期主要部署在Android 手機上，后期可以適當調整，使其兼容平板等設備。通過調用服務端系統的功能庫，實現多種功能。設計過程中應關注數據格式優化、Android版本兼容性等問題，以提升應用性能和用戶體驗。開發語言可選擇Node.js、Python（Django、Flask） 等，數據存儲和管理可使用MySQL、PostgreSQL、MongoDB、SQLite等工具，并使用Android Studio作為移動開發平臺。

為了提升App性能，可以采用圖片壓縮、懶加載等技術，通過減小圖片大小和延遲加載來提升應用加載速度。同時，可使用代碼混淆等技術減小代碼體積，提高運行效率。

歷年體檢數據和智能穿戴設備的實時監測數據涉及用戶隱私，App開發需重點考慮數據安全，建議使用OAuth、JWT等技術進行身份認證和授權，以提高隱私信息的安全性。移動端App框架結構見圖4。

1.4 醫療健康智能推薦反饋系統

醫療健康智能推薦反饋系統部署在云平臺上，首先需要對收集的健康數據進行預處理，包括數據清洗、標準化和整合。隨后對數據進行特征化處理，包括特征提取（Feature Extraction，從原始數據中提取有意義的特征，如年齡、性別、BMI、血壓水平、運動頻率等） 、特征選擇（Feature Selection，通過統計方法或機器學習算法選擇對預測目標（如健康狀況、疾病風險） 影響最大的特征） 、特征轉換（Feature Transformation，通過編碼、降維等技術進一步優化特征集） 。

在數據處理的基礎上，通過以下五類算法尋找關聯規則，建立智能健康醫療推薦模型，并通過多次應用建立遞歸反饋模型，將推薦偏差控制在可接受范圍內，優化算法模型的準確性和有效性。智能推薦反饋子系統內部結構見圖5。

1） 線性回歸。適用于預測連續性的醫療變量，如預測老人的血壓、膽固醇、血糖濃度等。通過找到自變量（如年齡、體重、飲食習慣等） 與因變量（如血壓、膽固醇、血糖濃度） 之間的線性關系，建立預測模型。

2） 邏輯回歸。適用于二分類問題，可預測老人是否患有某種疾病（如高血壓、糖尿病、慢性腎炎） ，并預測某種治療方法的成功率，提供醫療建議。

3） 機器學習算法。使用支持向量機（SVM） 處理高維數據和復雜分類邊界，對老人的疾病進行分類，并提示老人的風險分級。使用隨機森林集成學習方法構建多個決策樹，提高預測準確性和模型的魯棒性，預測老人的疾病風險并評估治療效果。使用決策樹構建樹狀結構來分類或回歸數據，可用于老人的疾病診斷和治療方案選擇。使用人工神經網絡（ANN） 和深度學習（如卷積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN） 分析醫學影像（如CT、MRI圖像識別） 、基因序列分析等。

4） 聚類分析。可選擇K-means和層次聚類等算法，用于識別老人群體中的疾病潛在模式，幫助發現疾病亞型或患者分類，為個性化治療提供依據。

5） 數據挖掘技術。可選擇關聯規則挖掘、序列模式挖掘、分類和聚類等，揭示健康醫療數據中的隱藏模式，為醫療決策提供支持。

2 系統設計的關鍵問題

2.1 醫療健康智能推薦反饋系統的數據集成問題

本系統的數據來源包括老人的歷年體檢數據和智能穿戴設備的實時監測數據（包括運動頻率、活動軌跡、血氧飽和度、心率、壓力值、體溫、體脂率、睡眠質量等） 。由于數據來源多樣化且數據格式不統一，因此需要對這些多樣化的大數據進行預處理，以便高效轉換到新系統中。具體使用的工具包括Python、R 等編程語言，以及大數據處理框架（如Hadoop、Spark 等） ，以處理大規模數據集，提高數據處理的效率和可擴展性。

2.1.1 數據清洗

1） 統一格式。 由于歷年體檢數據和智能穿戴設備的實時監測數據來源多樣化，同一類型的數據可能存在格式不統一的問題。例如，日期時間“2024年8 月13日下午2點40分30秒”可能有多種不同的表示形式，如“2024-8-13 14：40：30”或“2024-08-13 02PM：40：30”。為便于后續數據處理，需要將日期時間統一為“2024-08-13 14：40：30”格式。類似的處理還可擴展到度量單位，將度量單位統一為國際單位制（SI） ，以確保數據的一致性和可比性。

2） 異常值處理。 來源于老人的歷年體檢數據和智能穿戴設備的實時監測數據可能存在異常值，這些異常值可能由以下原因導致。① 智能穿戴設備老化：設備超過使用壽命，傳感器等內部元器件老化，影響測量數據的準確性。② 電磁干擾：周圍環境中的電磁輻射可能干擾智能穿戴設備的傳感器，導致測量數據波動或異常。③ 高低溫影響：在高溫或低溫環境下，某些傳感器的性能可能下降，影響測量數據的準確性。④ 濕度與壓力：濕度和壓力的變化可能對傳感器的測量產生影響，導致數據異常。⑤ 佩戴方式：用戶佩戴智能穿戴設備的方式不正確（如佩戴過緊或過松） 會影響測量數據的準確性。⑥ 運動狀態：用戶在運動狀態下佩戴設備時，身體晃動可能產生額外的噪聲信號，干擾測量數據的準確性。⑦ 皮膚狀況：用戶皮膚狀況（如出汗、干燥等） 可能影響傳感器與皮膚的接觸效果，從而影響測量數據的準確性。

可以通過統計方法（如箱線圖、Z分數等） 來識別并處理這些異常數據。以箱線圖為例，具體步驟如下：① 計算四分位數：根據排序后的數據，計算Q1（第一四分位數：數據排序后25%位置的數） 、Q2（中位數：數據排序后位于中間的數） 和Q3（第三四分位數：數據排序后75%位置的數） 。② 確定上下邊界：根據IQR（四分位距，即Q3-Q1） 計算上邊界和下邊界。③ 繪制箱線圖：在圖表上繪制中位數（箱體的中心線） 、Q1和Q3（箱體的上下邊界） ，以及上邊界和下邊界（觸須） 。④ 觀察觸須外的數據點：箱線圖繪制完成后，觀察位于上邊界和下邊界之外的數據點，這些數據點即為異常值。

如果異常數據無意義，可以直接刪除。如果異常數據需要替換或填充，可使用平均值、中位數或眾數填充，也可以采用線性插值或多項式插值的方法進行處理。

2.1.2 數據集成

數據合并：將多來源的醫療健康數據合并到一個統一的數據集中，需要解決數據沖突（如相同字段在不同數據源中的值不一致） 和數據冗余（如多個數據源中存在完全相同的數據記錄） 等問題。

數據整合：在合并數據的基礎上，進一步整合數據以形成完整的數據視圖，包括創建新的字段、計算派生字段（如計算平均值、總和等） 或轉換數據類型等。

2.1.3 數據規約

維度規約：減少數據集中的特征或變量數量，降低數據集的復雜度，提高數據處理和分析的效率。維度規約的主要方法包括：主成分分析（PCA） ；小波變換（Wavelet Transform， WT） ；特征集選擇（Feature SubsetSelection， FSS） 。

數量規約：用較小規模的數據替換或估計原數據，減少數據量。數量規約的方法主要包括：參數化數據規約（如線性回歸、邏輯回歸等） ； 非參數化數據規約（如直方圖、聚類、抽樣、數據立方體聚集） 。

數據壓縮：利用編碼或轉換將原有數據集壓縮為一個較小規模的數據集，包括無損壓縮和有損壓縮兩種。

2.1.4 數據變換

需要對分類數據進行編碼，以便進行數值分析。例如，可以使用獨熱編碼（One-Hot Encoding） 或標簽編碼（Label Encoding） 等方法將分類變量轉換為數值變量。同時，為了消除不同特征之間的量綱差異和分布差異，需要對數據進行標準化或歸一化處理，以提高數據分析的準確性和穩定性。具體方法包括：

1） 標準化與歸一化。 標準化：將數據轉換為零均值和單位方差。最常用的方法是Z-score標準化，即將每個數據點減去其均值，然后除以其標準差，可消除不同量綱對數據分析的影響。歸一化：將數據轉換到指定范圍，如[0， 1]或[-1， 1]。常見的歸一化方法包括Min-Max歸一化，即將每個數據點映射到[0， 1]的范圍；以及通過移動屬性值的小數位數進行歸一化，如按小數定標規范化。

2） 數據平滑與離散化。數據平滑：用于去除數據中的噪聲，將連續數據離散化。常用的方法包括分箱、聚類和回歸等。 離散化：將連續變量轉換為離散變量，包括等寬離散化（劃分成等寬的區間） 和等頻離散化（劃分成包含相同數量數據點的區間） 。

3） 編碼。 獨熱編碼（One-Hot Encoding） ：將非數值數據（如類別數據） 轉換為數值數據。標簽編碼（La?bel Encoding） ：將每個類別映射到一個唯一的整數。

4） 特征工程。特征構造：通過組合或轉換現有特征來創建新特征。特征降維：在盡可能保留信息量的同時減少特征數量。

2.2 Android 平臺的移動客戶端軟件的兼容性問題

考慮到老年用戶使用的手機型號和系統版本差異較大，移動App的兼容性問題至關重要。例如，要求應用能夠在生命周期內正常運行且不出現異常行為；能夠多次重復使用并長時間運行；在多程序運行時能夠保持自身的穩定性。因此，在項目開發過程中需要注意Android的版本化問題，避免調用未開放的接口，并盡量采用真機測試以提高系統兼容性。具體包括以下內容：

1） 跨平臺開發框架。使用跨平臺開發框架（如React Native、Flutter等） 可以幫助減少不同Android設備之間的兼容性問題。這些框架通常提供豐富的組件庫和工具，幫助開發者構建適應多種設備和系統版本的應用。

2） 深入了解老年人手機群體的設備特性。在開發過程中，應深入了解目標設備的硬件規格、操作系統版本以及屏幕大小等特性。這有助于在設計和開發階段就考慮到潛在的兼容性問題，從而提前進行適配和優化。

3） 遵循Android設計規范。Android官方提供了詳細的設計規范，包括界面布局、交互方式、色彩搭配等方面的指導。遵循這些規范可以確保應用在不同設備上具有一致的用戶體驗，同時減少因設計不一致導致的兼容性問題。

4） 進行全面的兼容性測試。在開發過程中和發布前，需要對App進行全面的兼容性測試。盡可能多地在不同品牌、不同型號的安卓真機上進行測試，以確保在絕大部分老年人手機上都能正常運行。測試過程中應特別關注常見問題區域，如屏幕適配、內存管理和性能表現等。

5） 使用兼容性庫和API。Android平臺提供了豐富的兼容性庫和API，可以在較低版本的Android系統上實現較新版本的特性。例如，可以使用Support Li?brary或AndroidX庫中的類和方法來替代新的API，從而確保應用在不同版本的Android 系統上都能正常工作。

6） 響應式設計。可以使用響應式框架（如Boot?strap） 進行自適應App開發，注意使用靈活的布局和可伸縮的圖形元素，根據設備特性動態調整布局和樣式。

7） 及時更新和維護。關注Android系統的更新和升級，及時更新應用以支持最新的系統和功能。同時，對于用戶反饋的兼容性問題，需迅速響應并修復，以確保應用的穩定性和用戶體驗。

8） 持續優化和迭代。兼容性是一個持續的過程，需要不斷關注用戶反饋和市場變化，持續優化和迭代應用。通過A/B測試、用戶反饋收集等方式，評估不同設計方案的效果和用戶體驗的改善程度，并根據需要進行調整和優化。

2.3 數據安全性問題

歷年體檢數據和智能穿戴設備的實時監測數據涉及用戶隱私，可采取以下方式加強系統的數據安全：

1） 多因素認證。采用多因素認證機制，例如結合密碼驗證、生物識別技術等，增強用戶身份驗證的安全性。

2） 訪問控制。遵循用戶角色與特定數據范圍一一對應的原則，可采用基于角色的訪問控制（RBAC） 或基于屬性的訪問控制（ABAC） 。

3） 安全的會話管理機制：采用安全的會話管理機制，例如將用戶信息存儲在服務器端的Session中，并設置合理的Cookie策略，防止未授權訪問。

4） 最小權限原則。遵循最小權限原則，僅收集必要的數據，并根據用戶角色和需求分配相應的訪問權限，最大程度地保護用戶隱私。

2.4 云平臺上的部署

1） 云平臺開發限制。注意云平臺特有的開發限制，例如文件訪問限制、網絡安全策略等。

2） 云平臺API設計。云平臺的API設計可分為以下幾類， RESTful API：被AWS、Azure、Google Cloud等廣泛采用； GraphQL：被甲骨文云、Sui等采用； 專有API：如Amazon的AWS SDKs和Azure的Azure SDKs。系統開發時需注意云平臺API的差異性。

3 結束語

本文旨在設計一種基于云平臺的居家養老智能醫療推薦反饋系統，以緩解老年化社會居家養老缺乏全天候照顧的問題。通過收集老人的歷年體檢數據和智能穿戴設備的實時監測數據（例如，運動頻率、活動軌跡、血氧飽和度、心率、壓力值、體溫、體脂率、睡眠質量等） ，進行處理與分析，建立根據健康數據推斷疾病種類和發生概率的醫療推薦模型，為居家老人提供個性化、智能化、有價值的健康指導和就醫推薦。隨著人口老年化趨勢的加劇和居家養老需求的不斷擴大，該系統的應用前景廣闊。

參考文獻：

[1] 尹豪.人口學導論[M].北京：中國人口出版社，2006：208.

[2] 常紅，楊莘.老年人居家照護指導手冊[M].北京：人民衛生出版社，2018.

[3] 沈長月，時媛媛，郭牧琦.國內外居家養老服務保障的理論、理念與發展研究[J].廣西經濟管理干部學院學報，2011，23（2）：8-14.

[4] 董彭滔.積極應對人口老齡化：“金磚四國” 舉措及借鑒[J].現代管理科學，2019（3）：45-47.

[5] 張鑫，秦晴，潘大釗，等“. 互聯網+醫療” 的理解與分析[J].中國衛生產業，2017，14（10）：67-69.

[6] 黃凌霄.互聯網+智能居家養老看護系統的研究與設計[J].曲靖師范學院學報，2018，37（3）：40-43.

[7] 傅暢“. 互聯網+” 概念下的居家養老醫療服務平臺設計研究[J].包裝工程，2017，38（22）：25-31.

[8] 李雅慶.非藥物干預類醫療保健服務平臺設計研究[D].武漢：武漢理工大學，2019.

【通聯編輯：唐一東】

基金項目：安徽省高校自然科學研究項目“云平臺下居家養老智能健康醫療推薦反饋系統的研發”（2023AH052690） ，“基于腦網絡分析的腦病診療機器學習算法的應用研究”（2023AH052297） ；安徽省教育廳科學研究項目（2023AH052682，KJ2021A1521）