智慧养老如何利用大数据

有了大数据的驱动,智慧养老模式在面对新形势下的养老难题时,就会变得更加精准化,得益于大数据的加持,养老模式从过去的小数据分析向大数据的治理转变。这样的转变涉及新公共服务、多中心治理、精准化治理、区块链技术等理论,具体体现在“精准预警”、“精准关怀”、“精准医疗”和“精准救护”等多个方面。

一、数据采集精准化

大数据是智慧养老得以“精准”的前提和基础,没有大数据,也就没有“精准”可言。只有尽可能掌握每个个体更多维度的主观和客观数据,才能不断加深对个体的认识,从而实现“精准养老”。因此,数据采集的精准化是养老精准化的关键所在。

第一、利用端产品采集用户行为数据。
无论是居家养老、社区养老还是机构养老,依托于物联网的端产品普及至关重要。这里的端产品主要包括智能家居(智能电视、智能冰箱、智能空调、智能衣橱等)及可穿戴医疗设备(智能手表、智能血糖仪、智能心电检测仪等)。这些端产品能够全周期、全方位感知老年人多项生理指标和行为数据,包括血压、血糖、步态、眼动、睡眠模式、心率等。这些关于老年人身体状况数据的长期连续性采集对于预防慢性病及突发性疾病具有重要意义。

第二、结合信息调查获取主观数据。
在注重客观数据采集的同时,也要充分发挥主观数据的优势。精神层面的需求往往要通过主观数据进行反映。政府、社区、养老机构、社工组织等要注重对主观数据的获取,充分结合心理学、社会学、管理学等学科优势,采用问卷调查和深度访谈等形式得到信度和效度较高的主观数据。

第三、制定统一的数据格式标准。
经端产品和信息调查获取的数据来自不同的节点,这些数据都将通过网络汇总到云进行存储运算,制定统一的数据格式标准就显得尤为重要。统一的标准意味着统一的接口和结构化的数据,才能保证数据的多维度复合叠加。这样不但减轻了云的计算负担,而且有利于整个系统的升级改造。

二、需求分析精准化

第一、建立个性化电子档案。
为每一位老人建立一份个性化电子档案,档案内容包括老人基本信息、社会关系、经济状况、学历背景等。除此之外,电子档案的内容还要包含老人所需的服务信息。服务信息是依靠“端”采集到的数据经“网”传到“云”中进行处理、分析和挖掘得到的结果。

第二、构建个人需求动态监测模型。
个人的需求是在不断发展变化的,用以揭示个人需求的数据也将随之变化,同一个老人在患病前和患病后的各项需求可能会截然不同,数据层面的多个指标也会呈现巨大差异。这就意味着大数据的分析处理一旦明显滞后于数据收集的时间点,就会使得云所评估得到的个人需求明显滞后于此刻的更新需求。

三、服务供给精准化

在养老服务提供过程中,要坚持老年人的需求导向,严格按照精准分析得到的需求结果主动为老人对接服务。不同于以往的养老模式大数据驱动的精准养老能在疾病预防、精神慰藉、安全预警等方面为老人提供“预先服务”。这些“预先服务”对标老年人未能自我发觉的隐藏需求,比如根据老年人近期多个生理指标的变化,结合人工智能评估和线上医师远程问诊,提前发出某项疾病的健康提醒并进行医疗干预,防止突发性疾病或慢性病急性发作对老年人的身体健康造成打击。

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