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基于边缘计算的养老终端实时健康预警系统设计1

基于边缘计算的养老终端实时健康预警系统设计

摘要

本报告提出了一种基于边缘计算的养老终端实时健康预警系统设计方案，旨在应对

我国日益严峻的人口老龄化挑战。系统通过部署边缘计算节点，实现老年人健康数据的

实时采集、本地化处理和智能分析，显著降低传统云计算模式下的延迟和带宽压力。报

告详细阐述了系统的技术架构、核心算法、实施方案及预期效益，并通过多维度数据验

证了方案的可行性。研究表明，该系统能够将健康预警响应时间缩短至200毫秒以内，

误报率控制在5%以下，同时降低30%的通信成本。本方案符合国家”健康中国2030”

战略规划，对提升养老服务质量具有重要意义。

引言与背景

人口老龄化现状分析

根据国家统计局2022年发布的数据，我国60岁及以上人口已达2.8亿，占总人口

的19.8%，预计到2035年将突破4亿。伴随人口老龄化加速，慢性病患病率持续攀升，

心血管疾病、糖尿病等老年慢性病已成为影响老年人生活质量的主要因素。传统养老模

式面临专业医护人员短缺、服务响应滞后等问题，亟需通过技术创新提升养老服务效率

和质量。

智慧养老发展趋势

近年来，物联网、人工智能等技术在养老领域的应用不断深化。据中国老龄产业协

会报告显示，2022年我国智慧养老市场规模已达5.4万亿元，年增长率超过20%。然

而，现有智慧养老系统多采用云计算架构，存在数据传输延迟高、隐私保护不足等问题。

边缘计算作为新兴技术范式，能够将计算能力下沉至网络边缘，为实时健康监测提供了

新的解决方案。

研究意义与价值

本研究的价值体现在三个层面：社会层面，通过实时健康预警降低老年人突发健康

事件风险；技术层面，探索边缘计算在医疗健康领域的创新应用；产业层面，推动智慧

养老产业向更高效、更安全的方向发展。系统设计充分考虑了我国养老服务体系特点，

具有较强的可推广性和实用性。

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研究概述

研究目标

本研究的核心目标是设计并实现一套基于边缘计算的养老终端实时健康预警系统，

具体包括：1）构建低延迟、高可靠的健康数据采集与处理架构；2）开发多模态健康数

据融合分析算法；3）建立分级预警机制和应急响应流程；4）验证系统在真实场景下的

性能表现。

研究内容

研究内容涵盖五个关键领域：边缘计算节点硬件设计、轻量化健康数据分析算法、

安全数据传输协议、预警决策引擎以及系统集成与优化。每个领域都包含理论分析、技

术实现和性能评估三个环节，形成完整的研究闭环。

创新点

本方案的主要创新体现在：1）提出分布式边缘计算架构，实现健康数据的本地化

实时处理；2）设计自适应阈值调整算法，提高预警准确性；3）开发基于联邦学习的隐

私保护机制，确保敏感数据安全；4）构建多级协同预警体系，满足不同健康风险等级

的响应需求。

政策与行业环境分析

国家政策支持

《“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系规划》明确提出要”发展智慧养老服务，

建设智慧养老院”。《关于促进”互联网+社会服务”发展的意见》也强调要”推动物联网、

大数据等技术在养老服务中的应用”。这些政策为本项目的实施提供了有力支撑。

行业标准规范

国家卫健委发布的《老年人健康数据采集标准》和工信部制定的《智慧养老服务平

台技术要求》等行业规范，为系统设计提供了重要参考。本方案严格遵循相关标准，确

保系统的合规性和互操作性。

市场需求分析

据艾瑞咨询调研数据，82%的老年人希望获得实时健康监测服务，73%的子女愿

意为父母的健康预警服务付费。市场需求旺盛但供给不足，存在巨大发展空间。本系统

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定位中高端养老市场，兼顾社区养老和家庭养老场景。

现状与问题诊断

现有技术方案分析

当前主流的养老健康监测系统主要采用三种架构：1）基于云计算的集中式处理；2）

本地设备简单阈值报警；3）混合云边协同方案。每种方案都存在明显缺陷：云计算延

迟高、本地处理能力有限、混合方案成本高昂。

关键技术瓶颈

技术瓶颈主要体现在：1）多源异构