面向智能服务的智能化养老系统研究

摘要：伴随着社会的进步和经济的发展，以及国民生活水平的提高，新时代老年人的养老需求呈现出多样性、复杂性、特殊性等显性特征，这与养老产业的服务范围窄、内容单一、对象局限构成矛盾。人工智能技术为改善养老模式、建设智能养老系统产业提供了新机遇。本文结合智能养老的全新内涵，基于大数据和机器学习等智能技术，尝试构建由数据层、技术层、应用层构成的智能化养老服务系统，可提供智能生活照料、智能医疗康复、智能紧急救助、智能精神慰藉四项智能服务功能。

关键词：大数据;人工智能;智能养老;智能化;养老系统;

随着人口结构的改变，我国老年人口呈递增趋势，养老需求加剧。呈现出“未富先老”“未备先老”与“未富先骄”等局面，全社会养老负担重[1]，养老问题日益严峻。养老服务是指针对老年人群的养护服务[2]。老年人需求的多样性、特殊需求的显性化[3]与养老服务产业服务范围窄、内容单一、对象受限形成矛盾[4]，作为老龄化社会的基础性公共服务，该问题逐渐受到学术界和实践界的关注。当前，人类正处于新兴科技高速发展的新时代，如何利用新兴科学技术，构建智能化社区、提供智能化养老服务模式已经成为当前的热点话题。在党和国家政府的高度重视下，中国的养老服务事业改革与发展成就显著，但整体而言养老服务机制还不完善。我国机构养老服务标准体系仍处于初级阶段，对于重要标准的建立存在局限，机构内部的专业队伍不够健全，服务团队质量不高，医养结合养老服务仍需进一步发展。因此，有必要将人工智能技术与养老服务融合以促进智能养老服务的实现，助力我国智能化养老服务业的发展。

1 研究设计

1.1 研究思路

大数据技术、自动化技术、自然语言处理技术、机器学习等技术为智能化养老服务系统提供了坚实的理论基础，完善了智能化养老服务产业。一方面，数据的日益积累为数据分析提供先决条件。分析历史数据库中价值大的数据特征，建立和调整数据变化的预测模型，为人机互动提供基础。人工智能结合多模态情感识别技术、图像识别技术等自动化技术，收集和识别人的生物信息，通过数据建模并持续优化模型，对未知的环境随机搜索并反馈结果。自然语言处理技术把知识转化成便于计算机存储和利用的某种数据结构的知识表达形式，实现机器学习。机器学习对人的思维和行为进行分析和模拟，实现人机互动。另一方面，人工智能技术使智能化养老服务系统具有高度协同性、高效性、及时性、预测性，应合理应用人工智能技术完善原有机构养老模式。首先是建立人工智能与养老机构基本的联结，其次是使用人工智能服务代替传统人工服务，加快建设智能机器人养老服务培训体系，制定智能机器人养老服务队伍建设的长期规划;最后是融合二者，优势互补，形成一种更符合老年人需求的养老模式。

基于上述思考，本文以老年人为中心，依托互联网及智能设备，改善产业链上的信息不对称，推动实现全产业链的协同发展;分析海量数据，基于变动的老龄消费需求和市场需求做出调整;利用人机交互和自然语言处理技术，迅速分析收集到的数据并响应用户需求;结合大数据，捕捉、分析个体行为，预测老年人波动的需求;以机器设备为主要工具，在不同地区采用统一标准的服务，弥补不同区域服务的供给差距。

1.2 整体架构

人工智能养老服务系统主要由数据层、技术层、应用层三层架构构成，见图1。

1.2.1 上层是数据层。

数据层具有信息收集、信息传输、信息存储等数据收集和整理功能。整合公共服务资源和社会服务资源，分析老年人动态的需求;采用统一的智慧健康养老设备，采集老年人的身体健康信息，如身体特征信息、疾病治疗信息等;对整个养老服务场景进行实时观察，收集所看到的信息并传输至后台开展分析处理;通过感知亮度、温度、声音、位移等信息，采集老年人周围环境信息;收集老年人行为习惯的个性化原始数据，分类别展开整合，并建立数据库上传各种信息存储至云端。

1.2.2 中层是技术层。

技术层以数据层的数据库内信息为地基，利用机器学习、深度学习、强化学习模拟人类思维解决问题。根据机器学习的决策树、EM最大期望算法、朴素贝叶斯算法、聚类分析，对收集到的数据库信息进行自动甄别和预测服务，进而通过技术创新、技术融合，把老年人的需求作为标准，发明智能化、专业化、个性化的养老服务产品;机器模型进行海量数据训练，模拟人类特征，对数据进行情感计算、智能分析。

1.2.3 下层是应用层。

应用层以数据层和技术层为基础，是人工智能最终服务的提供形式。养老服务通过应用层接入人工智能系统，老年人可以通过人工智能系统在无帮助的情况下获得自己需要的服务。应用层通过智能生活照料系统、智能医疗康复系统、智能紧急救助系统、智能精神慰藉系统、监测呼救系统为老年人提供生活照料、医疗康复、紧急救助、精神慰藉等服务。

2 智能养老系统核心功能

2.1 智能化生活照料

智能穿戴设备和智能服务管家等人工智能的产品构成了智能生活照料系统，为老年人提供日常家政服务和基本生活需求。智能生活照料系统在室外和室内同时运作，在办理入住登记时，通过生物识别技术录入老年人的面部、声音信息，发放便携运动腕带。当老年人出入机构时，门禁系统储存出入时间和面部信息至日志管理系统，并在数据管理系统查询老年人信息，大数据和云计算技术结合历史活动痕迹监测老年人身体特征和活动轨迹，预测老年人活动趋势，降低老年人独立外出的人身安全风险。管家以楼层为单位巡逻，数据监测系统持续观测便携运动腕带终端的动态数据，定时开启家居清洁服务和生活服务。当系统监测到公寓内部各项数据超过临界值，则远程启动调控程序操控管家调整指标至居住环境适宜的最佳值。老年人能通过腕带远程召唤智能服务管家所需的生活照料服务，管家通过自然语言处理技术迅速识别老年人需求，根据预约时间精准安排服务，实现服务供给的无缝衔接。

2.2 智能化医疗康复

智能穿戴设备和智能康复管家等人工智能的产品和智能康复团队构成了智能医疗康复系统，为老年人提供远程监护、心理治疗、贴身陪伴、精准治疗服务，按治疗方向划分为：一级康复团队、二级康复团队、三级康复团队、特级康复团队。一级康复团队由数据库系统和护士构成，负责患慢性疾病的老年人，慢性疾病老年人需要佩戴便携医疗腕带，团队实时监测腕带收集的身体特征数据，制定康复方案。二级康复团队由智能康复管家和心理学专家组成，负责患心理疾病的老年人，管家根据不同心理疾病的老年人提供贴身陪伴、远程陪伴等个性化服务，精准治疗心理疾病。三级康复团队由智能康复管家和专业护士组成，负责残疾老年人，管家监督、指导和陪同老年人在合适时间适度地做康复训练，护士检查腕带上老年人训练时身体的特征数据，及时调整康复训练方案。特级康复团队由智能康复管家和权威的医生构成，负责重症老年人，管家按医嘱照看老年人，危急时呼叫医生治疗，医生远程监测老年人身体状况的数据，提供治疗方案。

2.3 智能化紧急救助

智能家居设备和智能服务管家构成了智能紧急救助系统，对老年人的身体各指标数据监控、分析和预测。智能家居设备监控和收集老年人周围的环境信息，对老年人可能发生的危险感知和预防。智能紧急救助系统包括机构内部紧急救助和机构外部紧急救助两个方面。机构内部由智能服务管家负责，管家观看视频监控系统且不定时在楼层内巡逻，发现意外情况时，向安保系统、医疗系统、养老服务中心发出警报信号和位置，采用三级联动响应机制快速实施救助。机构外部由数据库管理系统和紧急救助团队负责，老年人离开机构时，门卫系统记录老年人的出门时间、面部表情、身体特征状况，并匹配老年人近期体检数据、紧急联系人等信息。实时监测、分析和预测老年人身体状况的波动数据，及时感知危险信号，提前准备好紧急救助设备。当老年人出现意外情况时，启动GPS系统确定老年人的具体地址，紧急救助团队出发救助老年人。

2.4 智能化精神慰藉

借助人机交互系统，构建智能精神慰藉系统，向老年人提供远程通信、心理咨询、休闲娱乐、自我价值实现等智能精神慰藉服务。通过物联网技术，一键启动便携运动腕带的远程通信功能，随时随地与子女交流;智能服务管家经过机器学习和深度学习，提供心理咨询服务;机构内部建立娱乐活动中心，组织政治学习活动和志愿服务活动，满足老年人的社交和文化需求，提升老年人的自我满足感和实现自身价值的成就感。老年人能自主或呼叫智能服务管家请求连接亲属，通过视频通话带来实时陪伴。系统通过查询心理学资料数据库分析老年人的行为信息和情绪变化规律，生成情感分析报告和调节算法，智能化处理老年人的情绪问题。娱乐活动中心是高品质养老生活的休闲娱乐场所和社交平台，老年人可按自身爱好在各类文化和运动场馆内自助活动，腕带具有久坐提醒、锻炼提醒等健康管理服务，鼓励老年人多活动。养老服务中心每月举办智能家居设备使用大赛，带领老年人学习使用智能设备，为更自然的人机交互和更舒适的生活做功课。

3 结语

伴随大数据、云计算、人工智能等智能技术的高速发展，人工智能养老模式已经成为当前机构养老的关键技术。本文基于对智能养老的理解，构建了更加高效、便捷、阳光的智能养老系统，包括智能生活照料系统、智能医疗康复系统、智能紧急救助系统、智能精神慰藉系统，该系统不仅能够满足老年人的日常生活照料、医疗康复、紧急救助、精神慰藉的基本需求，而且形成了一个多元化的养老服务体系，有利于提高养老服务质量，实现“互联网+养老”“智能+养老”的积极发展。

参考文献

[1]辜胜阻，方浪，曹冬梅.发展养老服务业应对人口老龄化的战略思考[J].经济纵横，2015(9):1-7.

[2]华中生，刘作仪，孟庆峰，等.智慧养老服务的国家战略需求和关键科学问题[J].中国科学基金，2016(6):535-545.

[3]梁誉.我国养老服务的现状、理念与发展路径[J].老龄科学研究，2014(5):39-46.

[4]陈英姿，满海霞.中国养老公共服务供给研究[J].人口学刊，2013(1):22-26.