韓國AI人工智能承擔起老年人群體健康管理的責任

編譯/賈佳

社會發展到一定階段，必然面臨人口老齡化[1]。韓國和中國已經加入了人口老齡化國家的行列[2]。隨著人口老齡化，老年人群體（“銀發族”silver generation）對社會服務的需求越來越高，養老已成為人們普遍關心的問題。韓國為了準備應對超高齡社會，養老服務正逐步完善。養老服務是社會服務的一種，以為老年人提供必要的生活服務，滿足物質生活和精神生活的基本需求為目的[3]。

“Gerontechnology”是“genrontology”（老年學）和“technology”（科學技術）的合成用詞，是針對老年人群體（“銀發族”silver generation），且應對老齡化而產生、發展的科學技術。關于數字化健康管理、保健、交通和移動技術，或是與日常生活有關的領域中都存在多種多樣的科技。所以“養老科學技術”（Gerontechnology）的重要性正快速提升[4]。

新冠肺炎疫情對養老產業造成了危機的同時也提供了機遇。陷入經濟危機的養老產業有了回暖的態勢，但是社會性的看護服務領域，正逐漸低迷、走向萎縮，所以在新冠肺炎疫情的影響下，解決看護服務的技術性層面問題也變得尤為重要。數字化健康管理、保健、智能手機（smartphone）、無人駕駛、機器人技術、智能CT等，多種領域相關聯的技術應用到了養老產業中。人工智能AI（Artificial Intelligence）技術的適用范圍逐漸擴大，同時，從根本上改變養老、保健服務的社會性提供方式。

1 與室內監護、監控（monitoring）相關的科技—IoT養老設施

韓國從2000年開始分階段設立了日間護理中心、短期療養中心、家庭療養院派遣中心等，提供各種服務以滿足社區養老需求。現正在試驗利用物聯網使用“IoT養老設施”實現非面對面（遠程）的看護。

被新型冠狀病毒肺炎等高危疾病傳染的情況下或不在提供看護服務的時間段內，養老機構會產生對老人看護、監管、照顧的空白狀態，遠程看護可以解決此問題。數據驅動的定量決策可以代替基于直覺的、傳統的工作流程從而實現預測性的維護。

新冠疫情長期持續，且難以進行面對面照顧的情況下，利用物聯網、人工智能等最新的信息通信技術（ICT）提供數字化、遠程看護服務的需求越來越高。

老人集體居住的養老機構內的養老設施如床、房間、樓梯的出入口等處安裝了能感知火災、跌傷等應急情況的IoT基礎傳感器，在緊急情況發生時可迅速聯系120急救隊、醫療機構等，保護機構內老人的安全與生命。物聯網（IoT）養老設施的實際應用：

協助老人的生活安全，養老機構的設施如床，房間、樓梯、出入口等設置的IoT基礎傳感器可監測人的活動量，心跳、呼吸，出入房間、發熱等，同時也可監測火災、跌傷、傳染病等，從生活的安全角度進行協助、支援。IoT型傳感器包括：火災傳感器、活動量傳感器、心跳傳感器、呼吸傳感器、出入門傳感器、熱成像照相機等。

針對養老機構的老人如出現跌傷、呼吸困難、心律不齊、發熱等應急情況，IoT基礎傳感器可感知并自動或手動地將機構（局、單位）的監控設備及相應的數據和應急提醒進行移動傳送，聯系120、醫療機構等提供應急安全服務。特別是在新冠疫情日常化、長期化的情況下, 從安全設施角度減少老人等弱勢群體的感染[3]。圖1為IoT傳感器和通信端裝置的設置示例。

圖1 IoT傳感器和通信端裝置的設置（示例）[3]

在新冠疫情下對老年人群體（“銀發族”silver generation）看護、照顧的服務變得更為必要，相關的科學技術也隨之持續發展，特別是針對于獨居老人或病患人群服務的科學技術正變得越來越重要。近期公開、披露了以無線網絡為基礎的監護科技和以雷達為基礎的監護技術。由于為了看護和照顧而設置的照相機，會對私生活產生侵害，所以以雷達無線網絡等為基礎的傳播技術正得到最大化的開發，相關聯的科技正變得十分常態、大眾化，今后的使用領域及方向會更為多樣。監護技術在軟件和移動應用程序領域內被授予革新獎項，可進行監護移動或睡眠狀態，以及感知非正常的行為、活動，同時使用雷達的服務已變得常態化。韓國的智能雷達系統、電腦感知（bit sensing）等相關的科技近期也得到了相應的展示。其中韓國的智能雷達系統，是以雷達為基礎以及為保健相關領域提供在室內監護老人健康管理、保健的產品，在2020年年末，與醫院及養老院聯合進行了發布[4]。

圖2 智能雷達系統和監護、監控技術的介紹[4]

2 與數字化健康管理、保健相關聯的科技

為了老年人群體（“銀發族”silver generation），相關研發機構在收集、整合數據后，通過介紹各種解析得出了相應的服務項目、技術。韓國展示了國內可判斷大腦意識有無存在異常的AI人工智能技術，可讀取人體的腦電波，可在癡呆、帕金森綜合征的初期，診斷出相應的病癥，并且韓國的M2S操作系統通過AI人工智能進行分析，將可判斷眼睛狀態、診斷眼睛病情的機器授予在“健康管理、保健”領域中的最高革新獎。被授予獎項的機器可對青光眼早期等具有致命性的、嚴重的眼科疾病進行診斷。德國的BOSCH公司向可進行分析生物血紅蛋白的便攜式機器授予了獎項[4]。

圖3 識別腦部異常和M2S系統的數字化健康管理機器[4]

伴隨著醫療影像AI技術的蓬勃發展，新的商業模式正逐步創造、崛起。圖4展示了名為OPTiM的公司于2019年4月發布了以云計算為基礎的醫療影像支援、協助診斷系統——AMIAS系統。AMIAS系統將日本國內所有醫院利用醫療影像設備獲取的資料上傳到云端，在選擇了自定義的最優科學理論后，應用該系統進行診斷，并將結果輸入醫院內部的電子醫務記錄系統中。這種商業模式現有望在全世界范圍內普及[5]。

圖4 日本厚生省的AMIAS系統概要[5]

3 與伴侶、陪伴型寵物有關的科技和針對老年人群體（“銀發族”silver generation）看護、監護的機器人

為了老年人群體的身心健康研發了與伴侶、陪伴型寵物有關的科學技術，現在機器人也以多種多樣的形式出現在了大眾視野面前。韓國為以聲音來分析情感的機器授予了革新獎，并展示了伴侶、陪伴型貓咪機器可推測出人的情感，同時也可提取出每個人不同的內心反應。智能看護技術介紹了可與高齡老人進行談話的機器人，這種機器人還具有遠程監控的機能[4]，如圖5所示。

圖5 伴侶寵物機器和智能監護[4]

以AI人工智能技術為基礎的應用軟件和聊天工具，可協助老人繼續獲得護理服務。不需要額外的設備，僅需智能手機就足夠了。AI應用基礎程序中的虛擬護理，其中包括協助對患者的護理、針對有關藥物問題的快速回答、持續健康監測服務等。虛擬的護理人員并不會疲勞或不耐煩。另外，通過傳感器裝置，老人們也可收集與自身保健（健康管理）有關或有需求的重要數據[5]。從擁有步數追蹤器的智能手機開始，到24小時內可以追蹤心臟跳動的佩戴式機器、家庭監控裝置、數碼床，在移動或休息期間也會越來越多地生成和積累更多的與健康相關的數據。AI人工智能技術可針對這些積累的數據進行分析，因具備理論及經驗性的洞察力，為演算出可行性建議起到了重要的作用。AI人工智能技術可針對敗血癥等疾病的發作或緊急狀態提供早期預警，也可通過數值化和數據化管理老年人群體的健康狀態、應對危險情況[3]。

處于昏睡狀態的老年人群體應通過腦電波進行監測，在適當的時間內及時接受看護或治療。將每10秒監測的腦電波數據與24小時前獲得的數據進行比較，就像確認頭發是否變長一樣。如果AI人工智能技術整合了規律，并處理了各種高深度技術迭代數據，可與長期性的數據模式進行比較，并針對病癥、身體體征演算，洞察出個性化精密治療、看護建議，進而提供有效的改善方案[5]。

4 提升老年人群體（“銀發族”silver generation）實用性的AI 人工智能接合器、數字端口

在為應對新冠肺炎疫情的大環境下，老年人群體（“銀發族”silver generation）的數字化機器的實用性成為了下一步要面臨的問題。相對的為了對數字化機器使用性和適應性下降的老年人群體（“銀發族”silver generation），現如今需要全社會的努力。因此，韓國智能情報社會振興院和韓國英特網振興院克服新冠肺炎疫情的困難，為老年人群體（“銀發族”silver generation）消除、跨越數字化的鴻溝，努力推進項目的運營及發展。同時也發布、展示了將說話嘴型和面部肌肉牽動合成的AI人工智能方案。今年要直接制作成數字化機器。

識別文字、合成聲音語言為理解困難、相對吃力的老年人群體（“銀發族”silver generation）介紹說明書的內容、產品的使用方法及其他文字性內容，利用功能特性提供服務，對消解、跨越老年人群體（“銀發族”silver generation）的數字化鴻溝給予巨大的幫助。

云智能遠程控制系統，為解決弱視或視覺障礙人士的困難，在引導、接觸性領域、方面取得巨大突破，被授予了革新獎項。今后，識別不可看見的物體或人，可運用音頻、聲音去讀取，這是十分獨到的特性[4]。

圖6 文字聲音識別合成器和云智能遠程控制[4]

5 為了應對高齡化社會老年人群體（“銀發族”silver generation）的科技發展

通過多種可穿戴、便攜式機器的生產和發展，為了數字化診斷、治療技術和使用者的評議，也是為了研發相關非接觸性的科學技術等，需要結合多種科技。今后為了相關產業的發展，同時以老年人群體（“銀發族”silver generation）的訴求為基礎的科技發展的重要性正變得十分顯著、突出。

因為超高齡化社會的到來，“養老科學技術”（Gerontechnology）變得尤為重要，對相關產業的關注和投資也是十分必要的。現在韓國養老福利產業涉及領域如圖7所示。

圖7 韓國養老福利產業要素圖

為了在保健（健康管理）、老年人看護領域應用AI人工智能技術，現仍有很多需要克服的問題。首先，人工智能的性能取決于數據的量和質，確保優質的數據是首要要素。另外，在數據的高深度技術迭代過程中，開發者可能會存在偏見，不管是有意識的還是無意識的。人工智能的結論導出過程是黑匣子（不探究電路或機器內部構造，只考察輸入和輸出的關系），因此，也應該考慮到人很難介入干預，以及普及大眾化能力下降的局限性。雖然存在這種局限性，但從長期來看，在養老的保健（健康管理）產業中，人工智能的應用將逐漸拓展功能并擴大范圍。