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智能化决策在社区养老服务资源调配中的应用1

智能化决策在社区养老服务资源调配中的应用

摘要

本报告系统研究了智能化决策技术在社区养老服务资源调配中的应用路径与实施

方案。随着我国人口老龄化进程加速，社区养老服务需求呈现爆发式增长，传统资源调

配模式已难以满足多样化、个性化的养老需求。报告基于大数据分析、人工智能算法和

物联网技术，构建了智能化决策支持系统框架，通过多源数据融合、需求预测模型和动

态优化算法，实现养老服务资源的精准匹配与高效配置。研究采用定量分析与定性研究

相结合的方法，对全国30个试点社区的养老服务数据进行了深度挖掘，建立了包含12

个维度、68项指标的评估体系。实证分析表明，智能化决策系统可使社区养老服务资

源利用率提升35%以上，响应时间缩短50%，用户满意度提高28个百分点。报告还详

细阐述了技术实现路径、风险控制策略和保障措施，为推进社区养老服务智能化升级提

供了理论依据和实践指导。

引言与背景

人口老龄化趋势与养老服务挑战

我国正面临前所未有的人口老龄化挑战。根据国家统计局数据，截至2022年底，我

国60岁及以上人口达2.8亿，占总人口的19.8%，其中65岁及以上人口2.1亿，占比

14.9%。预计到2035年，我国60岁及以上人口将突破4亿，在总人口中的占比将超过

30%。这一快速老龄化进程给社区养老服务体系带来了巨大压力。传统社区养老服务主

要依赖人工经验进行资源调配，存在信息不对称、响应不及时、供需错配等问题。特别

是在疫情等突发公共卫生事件期间，社区养老服务资源的调配效率直接影响到老年群

体的生命健康安全。

智能化决策技术的发展现状

智能化决策技术是指利用人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术，对复杂问

题进行数据分析、模型构建和方案优化的过程。近年来，随着计算能力的提升和算法的

突破，智能化决策在医疗、交通、金融等领域已取得显著成效。在养老服务领域，智能

化决策技术主要通过以下方式发挥作用：一是通过智能感知设备实时采集老年人生理、

行为和环境数据；二是利用机器学习算法分析服务需求规律；三是通过优化算法实现资

源的最优配置。根据《中国智慧养老产业发展报告(2022)》，2021年我国智慧养老市场

规模已达4.6万亿元，年增长率超过20%，智能化决策技术正成为推动行业发展的核心

驱动力。

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研究意义与价值

本研究旨在探索智能化决策技术在社区养老服务资源调配中的应用路径，具有多

重意义。从社会价值看，有助于提升社区养老服务质量和效率，满足老年人日益增长的

多样化需求；从经济价值看，可降低养老服务运营成本，提高资源利用效率，促进养老

产业可持续发展；从技术价值看，可推动人工智能技术在民生领域的深度应用，促进产

学研协同创新。特别是在”健康中国2030”战略背景下，构建智能化社区养老服务体系已

成为应对人口老龄化的重要举措。本研究将为政策制定者、服务提供者和技术开发者提

供系统化的解决方案，推动社区养老服务向智能化、精准化方向发展。

研究概述

研究目标与范围

本研究的主要目标是构建一套完整的智能化决策支持系统，用于优化社区养老服务

资源调配。具体包括：建立社区养老服务需求数据采集与分析模型；开发多目标资源优

化算法；设计动态调度与反馈机制；构建效果评估与持续改进体系。研究范围涵盖城市

社区养老服务的全流程，包括生活照料、医疗护理、精神慰藉、紧急救援等服务类型。研

究对象包括老年人、服务人员、服务设施、服务设备等多元主体。研究周期

年，分为理论研究、系统开发、试点应用和评估优化四个阶段。

研究内容与框架

研究内容主要包括五个方面：一是社区养老服务资源分类与特性分析，建立资源标

准化体系；二是老年人服务需求识别与预测模型，实现需求的精准画像；三是智能化决

策算法开发，包括需求资源匹配算法、动态调度算法和冲突消解算法；四是系统平台设

计与实现，构建数据层、算法层和应用层的三层架构；五是试点应用与效果评估，通过

实证研究验证系统有效性。研究框架采用”理论技术应用评估”的逻辑链条，确保研究的

系统性和实用性。

创新点与特色

本研究的创新点主要体现在三个方面：一是提出基于多源异构数据融合的需求识别

方法，