当嵌入式养老遇到智能——上海陆家嘴社区长者照护之家

陆家嘴街道社区60岁以上老人有3万7千人,占户籍总人口的30.8%,老龄化十分严重。为了解决社区内长者的照护问题,2016年浦东新区首家集多功能与一体的综合性托养机构——上海陆家嘴社区长者照护之家建成启用。机构地处浦东新区乳山路130弄小区内,占地面积1060平方米,共两层,虽然面积不大,但功能齐全:一楼除设有长者室内外活动区、就餐区和助浴室外,还设立中短期住养床位,为社区内的老人提供中短期住养服务;同时,一楼还专门开辟了日托照料区域,提供30个日间照料床位,为社区老人提供午休、餐饮、理疗按摩等服务;一楼、二楼共设有32张长期照料床位,为社区内刚需老人提供长期照料服务,其中还专门开辟了针对失智长者的特色照护单元;除了提供机构内的长者照护服务,上海陆家嘴社区长者照护之家也利用自身专业的照护经验和知识,为陆家嘴街道社区内的老年人提供居家上门养老护理服务,打造机构、社区、居家联动的15分钟养老照护圈,真正做到社区老人养老不离家。

二、应用情况

(一)智慧养老为养老机构赋能

针对目前机构养老的存在的种种问题,上海陆家嘴社区长者照护之家联合运营商,打造出一套“物联网+互联网”的智慧养老服务体系:以机构内的核心业务照护服务为依托,将日常参与到照护服务中的四个角色长者、护理人员、管理人员和子女家属,通过“健康云”联系起来,为每个角色提供相应的软、硬件设备,帮助解决:

1)降低运营风险,辅助管理

入住上海陆家嘴社区长者照护之家的老人由于年龄偏高、身体机能退化较严重,属于高危人群,为了防止各种事故、安保、伤害、纠纷等意外事件的发生,建立了安全智能管理体系:

主动预警系统:通过物联网传感设备对长者健康情况、长者活动状态以及长者房间环境进行全方位24小时监测。通过智能床垫可以实时监控老人的生命体征、夜间离床状态;通过安全边际走失报警器可以监控长者出入院情况;通过室内活动探测器可以监控长者活动状态;通过智能门磁可以监控失智长者夜间房门开关状态。主动预警系统可以保障老人在身边无人、自己无意识情况下,发生危险可及时知晓并自动报警,做到“无事勿扰,有求必应,呼叫可查,有理有据。”

2)提高工作效率、降低培训成本

健康管理体系:从老人入住长者照护之家开始,通过智能评估系统对老人们的行为能力、精神状况和记忆能力等进行身体评估,结合老人体检出的各种慢性病,系统自动安排老人每日的护理计划,自动调节护理安排,形成一套动态的健康管理体系。不仅保证了数据的真实性,提升了健康管理水平,同时也极大的提高了护理工作效率。

3)节约护理资源

传统养老院的医护资源相对紧缺,尤其是夜间,值班人员的照护压力较大。通过智能床垫、长者胸牌等设备,长者的异常状况可以随时通知责任护士,节约护理资源。同时,电子化的健康档案和照护计划,能够节约护工护士填写纸质档案的精力。将资源集中在对长者的照护上。

4)增加子女信任,建立亲情纽带

5)科学化、精细化的运营管理

通过收集、上传、整合终端的数据互联及同步,连通各部门及角色,形成一个完整的智慧管理闭环,通过对照护过程中产生的长者与护理人员的业务数据、财务数据、人力数据,活动数据,照护照料数据等进行统计分析,对运营决策的有效支撑、方便成本管控、工作考核等,实现精细化管理。

(二)智慧养老为社区、居家养老赋能

作为综合性的为老服务中心,也承接着陆家嘴街道社区60岁以上3万7千老人的社区、居家养老护理服务。我们通过互联网和物联网相结合的方式,不仅解决了各种困难,还扩展了服务内容:

1)居家老人独居安全

居家远程照护:通过在老人家中配置多种物联网设备,来监控老人的居住环境风险、生命体征风险、行为活动风险。一旦有异常,这些信息都会通过社区居家养老管理平台发出报警,通知中心和家属快速处置。平台上还会显示出这些老人的地址、年龄、既往病史,健康状况,以及各种报警信息和老人的行为活动轨迹。

三、特色优势

(一)以软硬件结合的AI学习型算法为核心

结合机构养老与社区居家养老的各种服务应用场景,通过对基础数据进行分析和处理,建立了涉及九大核心的智能学习AI算法:“麦麦室内外精准定位学习算法”、“麦麦核心智能学习跌倒算法”、“麦麦手环核心运动&睡眠算法”、“呼叫服务智能管理调度算法”、“麦麦智能床垫离床判定算法“、“麦麦智能床垫睡眠算法”、“麦麦手表智能学习生命体征监测算法”、“照护计划智能生成学习算法”、“麦麦运动&心率智能协同监测算法”。这些算法均已申请国家专利,部分算法已经获得国家发明专利。

(二)物联网设备协同工作,多重监护

上海陆家嘴社区长者照护之家使用的各种智能物联网设备,均是多种设备相互配合,协同工作,结合成一个整体,起到“1+1>2”的效果。举例:在养老照护的过程中,由于受到隐私的保护,并不能在老人的房间、卫生间安装摄像头等可视设备,因此要想清晰的知晓老人房间内的活动状况就需要另辟蹊径。我们通过在房门安装智能门磁,在客厅安装活动探测器,在床上安装智能床垫,在卫生间安装跌倒监控垫,同时配合厨房、卫生间的溢水报警器、烟感报警器、燃气报警器等各类智能物联网设备,在智慧养老系统内通过物联网设备的智能管理调度算法,构画出老人在房间内的行为动态,多重保护老人的跌倒风险、走失风险、晕厥风险、猝死风险等,既满足了保护老人隐私,又起到了老人安全防护,还大大节省了人力。

(三)智能康复实现个性化

在康复区引入了机器人赋能健康服务,康复机器人多项技能基于一身,汇集多种训练模式,实现了将运动控制训练和认知训练相结合,肌力训练和关节活动度训练结合的革命性治疗。各类训练模式结合多元化的游戏场景,通过视、听、触等多感官交互反馈,激发使用者全身心投入训练,让康复过程不再单一枯燥,使用者在游戏中就完成了专业的康复训练。训练数据一目了然,通过评估结果的对比与数据分析,提供更佳的训练方式选择,每次训练结束可自动生成分析报告,为康复过程提供量化的数据参考。康复师可以根据长者的不同情况制定服务计划,并实现健康数据档案自动记录备案,实现从“人工训练”到“人机训练”的康复治疗的“生产力变革”,与以往一对一康复相比,节约了人力,提升了效能。

四、典型案例

平台中所使用的智能物联网设备均以信号无线传输的方式,方便拆卸、增补、替换、维护,同时可伴随养老运营的节奏分批分次部署,减缓成本压力;平台采用功能模块化的系统结构,可根据养老服务商的运营需求选择最重要、最急需、最适合自己的功能。

同时,上海陆家嘴社区长者照护之家智慧养老平台充分考虑到了使用者——老年人的年龄结构和行动能力,以及护理人员的文化程度,老人和护理人员使用的产品有电即可用,零学习成本,平台界面友好、美观,拥有良好的人机交互体验。

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15.智能降管理——开启降领域新时代瞪羚云长城战略咨询方式:依托机器学习算法及其他技术建立糖尿病精准模型。 案例:健安华夏建立了基于血糖预测/营养建议的精确糖尿病模型,可预测血糖数据及影响因素,提供个性化控糖方案,实现对糖尿病患者持续、高效管理。 (三)数据库技术与健康要素检测(人工智能+基因型+健康管理) https://www.chinagazelle.cn/news/detail/45e80a28ed074d97b8a56b4ffba42e6d
16.谢浩然等人工智能赋能个性化学习:E同时,传统的协同过滤算法亦采用浅层模型因而无法学习到用户和项目的深层次特征。基于本体的推荐系统用于克服冷启动问题并提高推荐的个性化。基于社交网络的推荐系统的算法机制是基于社交网站上用户与好友之间的信任度而进行的推荐决策。随着数据获取技术的发展壮大,互联网中蕴含的丰富的用户行为及个性化需求信息的可获取性不https://aidc.shisu.edu.cn/66/27/c11041a157223/page.htm
17.人工智能教育博士课题.pdf特征和需求进行个性化教学的功能。研究内容包括: 1.个性化学习算法的设计与优化:针对教育领域的特性,设计并优 化适合于该领域的个性化学习算法,提高学习者的学习效率和学习效 果。 2.学习路径规划:通过分析学习者的特征和需求,为其规划合适的 学习路径,实现个性化教学。 3.学习效果评估:通过机器学习和数据挖掘等技术https://max.book118.com/html/2024/0111/8137110021006025.shtm
18.构建个性化学习之路:开源网校系统的教育资源分配策略为了更高效地进行资源分配,系统中的内容通常会被打上各种标签,如难度级别、知识点、题型等。结合学习者的画像,智能推荐算法可以在海量的学习资源中快速匹配适合当前学生的学习材料,实现资源的个性化分配。 4、自适应学习路径的生成 除了单次的资源推荐外,系统还能够根据学生的长期表现,动态调整其学习路径。这意味着如果https://www.xiaoe-tech.com/extendRead/2683.html
19.隐私计算中的联邦学习联邦学习正在应用到更多类型的数据和问题领域,甚至已经被认为是隐私计算的重要方式,即面向AI的隐私保护手段,个人精力所限,本文没有涉及联邦学习中个性化、健壮性、公平性和系统实现的挑战。关于联邦学习的实践,TensorFlow Federated 或许是一个不错的起点。 https://www.51cto.com/article/718508.html
20.3分钟轻松了解个性化推荐算法推荐这种体验除了电商网站,还有新闻推荐、电台音乐推荐、搜索相关内容及广告推荐,基于数据的个性化推荐也越来越普遍了。今天就针对场景来说说这些不同的个性化推荐算法吧。 说个性化之前,先提一下非个性化。 非个性化的推荐也是很常见的,毕竟人嘛都有从众心理,总想知道大家都在看什么。非个性化推荐的方式主要就是以比较https://www.cda.cn/view/16737.html
21.智能+”校园:教育信息化2.0视域下的学校发展新样态综合考虑当前的技术成熟度条件及校园具体业务需求模型,我们认为,“智能+”校园有人工智能精准教学、人工智能安保、人工智能学习工具、适应性学习环境、人工智能辅助决策、人工智能辅助评估、人工智能心理服务与人工智能沟通等八大应用场景。每个应用场景又对应具体的AI服务,在AI技术和AI数据的支撑下,实现对师生个性化需求的智http://tx.nxeduyun.com/index.php?r=space/school/theme/content/view&id=1048892
22.人工智能能给APP软件开发带来哪些改变?3. 机器学习优化用户体验: 机器学习算法在APP开发中广泛应用于优化用户体验。通过学习用户行为和反馈,APP可以不断调整界面布局、推荐内容、推送通知等,以满足用户需求。这种个性化的优化可以提高用户的满意度,增加用户黏性,同时提高APP的活跃度。 4. 图像识别和增强现实: http://www.apppark.cn/t-50324.html
23.科学网—[转载]联邦学习算法综述摘要:近年来,联邦学习作为解决数据孤岛问题的技术被广泛关注,已经开始被应用于金融、医疗健康以及智慧城市等领域。从3个层面系统阐述联邦学习算法。首先通过联邦学习的定义、架构、分类以及与传统分布式学习的对比来阐述联邦学习的概念;然后基于机器学习和深度学习对目前各类联邦学习算法进行分类比较和深入分析;最后分别从通信https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1280769.html