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AI赋能居家养老安全监测系统可行性分析报告

一、项目概述

1.1项目背景

随着全球人口老龄化进程加速，居家养老作为我国养老服务体系的核心模式，面临着安全监测能力不足、服务响应滞后等现实挑战。国家统计局数据显示，截至2023年底，我国60岁及以上人口已达2.97亿，占总人口的21.1%，其中超过90%的老年人选择居家养老。然而，传统居家养老模式依赖人工照护，存在监测盲区多、应急响应慢、数据利用低等问题，老年人独居期间发生跌倒、突发疾病等意外时，往往因无法及时获救而延误最佳救治时机。

与此同时，人工智能、物联网、大数据等新一代信息技术的快速发展，为破解居家养老安全监测难题提供了技术支撑。AI算法通过实时分析传感器数据、视频图像等，可实现对老年人行为状态、生理指标、环境风险的智能感知与预警；物联网技术能够构建覆盖居家环境的感知网络，采集老人活动、心率、血压、室内温湿度等多维度数据；大数据平台则可通过数据挖掘与建模，为个性化健康管理、风险预测提供科学依据。在此背景下，“AI赋能居家养老安全监测系统”项目应运而生，旨在通过技术融合创新，构建“智能感知-风险预警-快速响应-持续照护”的全链条安全监测体系，提升居家养老的安全性与服务质量。

1.2项目必要性

1.2.1应对人口老龄化与居家养老需求的迫切需要

我国老龄化呈现“规模大、速度快、空巢化”特征，据民政部预测，2025年60岁及以上人口将突破3亿，独居、空巢老人比例将超过50%。此类老人因缺乏实时监护，意外事件发生率显著高于其他群体。传统家庭照护模式中，子女或护工难以实现24小时不间断监护，而社区及机构养老服务资源有限，难以覆盖所有居家老人。AI赋能的安全监测系统可弥补人工照护的不足，通过技术手段实现对老人安全的全天候守护，满足大规模居家养老的安全监测需求。

1.2.2响应国家政策导向与养老服务体系建设的必然要求

《“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系规划》明确提出，“推动智慧健康养老产品和服务推广应用”“构建居家社区机构相协调、医养康养相结合的养老服务体系”。《关于促进新时代养老服务高质量发展的意见》进一步强调，要“加快人工智能、物联网等技术在养老服务领域的应用”。本项目通过AI技术赋能居家养老安全监测，是落实国家战略的具体实践，有助于推动养老服务模式从“被动响应”向“主动预防”转变，提升养老服务的智能化、精准化水平。

1.2.3突破传统监测技术瓶颈的有效路径

传统居家安全监测设备（如紧急呼叫按钮、红外传感器等）存在功能单一、误报率高、数据孤岛等问题。例如，红外传感器仅能判断人体移动，无法识别跌倒等具体行为；紧急呼叫按钮依赖老人主动触发，无法应对突发昏迷等丧失行动能力的情况。AI技术通过多模态数据融合（如视频分析、毫米波雷达、可穿戴设备数据），可实现对老人行为、生理状态的精准识别，将预警准确率提升至90%以上，同时降低误报率至5%以下，从根本上突破传统监测技术的局限性。

1.3项目目标

1.3.1总体目标

构建一套集智能感知、实时预警、快速响应、数据管理于一体的AI赋能居家养老安全监测系统，实现老年人居家安全风险的“早发现、早预警、早干预”，形成“技术赋能-家庭协同-社区联动-机构支持”的居家养老安全服务闭环，提升居家老人的安全保障水平和生活质量。

1.3.2具体目标

（1）技术目标：开发具备多模态数据融合能力的AI监测算法，实现跌倒、滞留、异常行为等10类安全事件的精准识别，预警准确率≥90%，系统响应延迟≤10秒；

（2）功能目标：构建覆盖“生理指标监测-行为状态识别-环境安全预警-紧急救援联动”的全功能监测平台，支持老人及家属、社区服务中心、医疗机构等多角色协同；

（3）应用目标：在3个城市试点区域部署1000套系统，覆盖独居、失能半失能老人等重点群体，试点区域老年人意外事件发生率降低40%，救援响应时间缩短50%；

（4）标准目标：形成AI赋能居家养老安全监测系统的技术规范、数据接口标准及服务流程指南，为行业推广应用提供可复制的解决方案。

1.4项目主要内容

1.4.1系统架构设计

系统采用“感知层-网络层-平台层-应用层”四层架构：

-感知层：通过毫米波雷达、红外传感器、智能摄像头、可穿戴设备（如智能手环）、环境传感器（烟雾、燃气、温湿度）等硬件设备，采集老人活动轨迹、生理指标、环境数据等多源信息；

-网络层：利用5G、NB-IoT、Wi-Fi等通信技术，实现感知层数据的高效传输与实时交互；

-平台层：基于云计算构建AI监测平台，集成数据存储、算法分析、预警管理、用户画像等功能模块，支持海量数据处理与模型迭代；

-应用层：开发面向老人家属的移动端APP、社区服务中心的管理平台、医疗机构的急救接口，实现预警信息推送、远程监护、救援联动等服务。