鄭 進,胡宗萍,李輝榮,覃渝茜,吳柏良,鄧韓彬,呂登智,彭靜聞,沈福瓊
[1.四川省中醫藥研究院中醫研究所護理部,成都 610031;2.重慶市第十三人民醫院醫養結合部,重慶 400053;3.重慶市第十三人民醫院醫療保險科,重慶 400053;4.四川省八一康復中心(四川省康復醫院)脊髓損傷康復科,成都 611354;5.成都信息工程大學社會工作與社區治理研究所,成都 610103;6.成都樂享智家科技有限責任公司技術部,成都 610041;7.重慶市第十三人民醫院社區辦,重慶 400053;8.重慶市第十三人民醫院精神科,重慶 400053]
雖然人們的預期壽命不斷延長,但老年人身心健康問題也日益突出,健康狀況不佳和衰老導致我國失能老年人數量不斷增加。基于此,本研究建立了基于多級醫療機構、養老院和社區的區域協同自立支援智慧養老平臺(以下簡稱平臺),醫養機構通過互聯網+物聯網+人工智能(artificial intelligence,AI)系統收集相關數據建立老人檔案,依據“自立支援介護”理念,通過多維數據處理對社區居家老年人進行全面評估,制訂個性化介護方案,并通過實時監測老人生命體征和照護服務相關數據,以實時調整老人行為和指導照護,保證照護質量[1]。通過系統建立,相關醫養機構還可實時監測數據,了解老人身體情況,迅速處理老人緊急情況,解決居家老人安全問題,實現對分散居住在多個社區的老人進行集中管理,規范服務[2]。通過基于多級醫療機構、養老院和社區的綜合養老護理體系,使居家老人足不出戶就能獲得各種高質量醫療服務,幫助老人建立自主性行為支持,提高生活自理能力,最終回歸社會。
平臺主要保障網絡體系不同區域社區老人照護服務的開展,總體架構見圖1。
采用具有醫療資質的智能床墊式設備,通過其沖擊信號聯合智能手環,采集老年人日間、夜間、在床、離床等基本生命體征和行為數據;再基于近場通信技術標簽卡,采集老人服務數據;根據介護“以人為本”的核心思想,基于智能交互終端設備,在原有基礎上增加聲音、語調、語速的語音識別和面部表情識別,從身心健康指標、行為方式全天實時收集老人的健康狀況、行為數據和相關服務數據。
基于“自立支援介護”理念,分級介護方案設計以提高生活質量,改善老人身心功能,使老人最大限度地發揮潛在能力,以能夠參加家庭和社會活動為目標[3]。平臺整合評估量表內容、既往老人健康檔案、電子病歷及其他相關大數據,形成老人動態監測評估的大數據匯聚,將收集的資料與所發現的問題相聯系,根據老年人不同的評估情況,智能細化分級和制訂老人自立支援方案。
根據改良早期預警評分[4]、改良老年疾病累計量表(modified cumulative illness rating scale-geriatric,MCIRS-G)[5]評分情況,將區域內協同自立支援照護分為居家社區、二級醫院與養老院、三級醫院等3個級別。
根據參考文獻[6]形成的分級標準進行計算,總分值為100分,將機構、居家養老者,按總分≥50分、>30~<50分、>20~30分、>10~20分、≤10分納入特級、一級、二級、三級、四級等5個級別。
介護內容從身心功能、活動參與這兩個要素出發,醫護人員與老人、家屬一起討論老人最關心、待解決的問題,根據老人情況和同步系統知識庫、電子病歷,智能輔助生成分級介護方案計劃。通過遠程推送和可視化語音交互進行多方互動,實現遠程虛擬介護、智慧床旁介護管理、智慧動態評估、風險預警、自立與支援介護行為監督,具體工作流程見圖2。

圖2 平臺工作流程
平臺不僅對老人健康及行為數據進行實時監測,還會對老人照護內容、強度、執行情況進行動態評估,通過實時數據監測向老人提供健康預警、健康咨詢、異常提示等智能化服務。醫護人員持續利用大數據智能分析,動態評估老人整體情況,結合數據分析修正照護級別,并對照護內容進行調整和更換,見圖3。

圖3 平臺大數據監測分析流程
系統建立有世界衛生組織疾病分類編碼庫、老年綜合照護指南、疾病診療指南、老年人自立支援介護教材。
項目負責單位成都地區三級甲等醫院四川省中醫藥科學院中醫研究所(四川省第二中醫醫院)跨區域聯合成渝兩地4家多級醫療機構和3家養老機構,以平臺為紐帶,共同搭建了具有自主知識產權的智慧多級多中心醫養結合養老照護體系,并輻射到老人家庭。在平臺內,機構管理人員和醫護人員應用平臺內的工作流,根據自身便利操作為原則,自主選擇智能操作端進行服務管理。研究納入36例老年人進行管理,在平臺干預前和干預后8個月,分別對其應用工具性日常生活活動量表(instrumental activities of daily living scale,IADL)[7]、Barthel指數[8]、老年孤獨感量表(UCLA)[9]、MCIRS-G[10]、老年人離床報警時間[11]等指標進行評估,探討平臺對支持老人自立的效果。
干預后,老人IADL、MCIRS-G、UCLA評分、Barthel指數,以及離床報警時間都較干預前有所改善,差異均有統計學意義(P<0.05),見表1。

表1 平臺干預前后社區老人變化
研究指出,在“護理之家”的老人多半因為有認知功能缺損與日常生活功能障礙,導致身體活動功能越來越差,這需要有持續的身體活動或更積極的介入措施,才能使其功能不繼續惡化[12-13]。為了應對人口老齡化的挑戰,許多西方國家發布了一系列老齡化政策,讓老年人在家中擁有最高程度的自理能力[14-15]。不幸的是,家庭護理工作者經常通過接管任務來提供支持,他們習慣于為老年人做事,而不是和他們一起做事,這削弱了老年人保持自我護理能力的可能性[16-17]。與此相對,自立支援康復的重點在于恢復老年人的功能和適應能力[18]。
日本面臨高齡化社會早于我國很多年,長期照護實踐使許多日本專家學者開始意識到“臥床終老”并不是長期照護該有的樣子,最終目標應該是讓高齡者能夠擁有自尊與高質量的生活。于是,在日本的介護服務中,“自立支援”逐漸成了較重要的理念[19]。該理念立足于解決高齡者日常功能退化的問題,提升高齡者的生活質量,讓其即便處于需要人照顧的狀態,也能過自己想過的生活。其中提到的身體自立,是指通過身體進行一切活動(行為),包括日常娛樂、生活等日常行為的自立;精神自立主要是指以對他人的“依賴心理”為核心,自主性和自發性地進行活動;社會自立則是指高齡者在家庭、社區,甚至在整體社會中與其他人具有“對等關系”。智慧養老是通過物聯網等技術隨時隨地、全方位監控老年人的各種信息,讓老年人在家享受高質量的晚年生活,例如地面的安全傳感器可以在老人摔倒的時候發出警報[20]。
本研究依據 “自立支援介護理念”,結合智慧養老技術、健康管理相關知識,以平臺為紐帶,在成渝地區實施了跨區域多級醫療機構和養老院的醫養協同管理。平臺在國內第1次將智能采集設備與MCIRS-G結合,實時預測老人健康風險;智能交互終端與平臺知識庫、電子病歷相結合,分析MCIRS-G評分,輔助醫護人員決策,將區域內協同自立支援照護分為居家社區、二級醫院與養老院、三級醫院等3個層級,提供了基于健康風險管理為中心的快速遠程智慧醫養結合決策方案。結果表明,經過該平臺干預后,納入研究的老年人IADL、MCIRS-G、UCLA評分、Barthel指數,以及離床報警時間都較干預前有改善,證實以平臺為支撐的智慧虛擬照護與實體管理,在改善老人健康方面有效,擁有良好的應用前景。