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智慧城市养老服务风险预警与质量提升综合治理方案1

智慧城市养老服务风险预警与质量提升综合治理方案

摘要

随着我国人口老龄化进程加速，养老服务需求呈现爆发式增长，传统养老服务模式

已难以满足日益复杂多元的老年群体需求。本方案基于智慧城市技术框架，构建了一套

集风险预警、质量监控、服务优化于一体的综合治理体系。通过物联网、大数据、人工

智能等技术的深度融合，实现对老年人健康状态、生活环境、服务质量的实时监测与智

能分析。方案设计了三级预警机制，覆盖生理异常、行为异常、环境风险等多维度风险

类型，并建立了闭环式质量改进流程。实证研究表明，该系统可使养老服务风险识别准

确率提升至92.3%，服务响应时间缩短至平均5分钟，用户满意度提高35.6%。本方案

为智慧养老提供了系统化解决方案，对推动养老服务高质量发展具有重要理论与实践

意义。

引言与背景

人口老龄化趋势分析

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

口比例19.8%，预计2035年将突破4亿，进入重度老龄化社会。伴随老龄化进程加速，

养老服务需求呈现”三高”特征：高龄化（80岁以上老人年增长5.2%）、高需求（慢性病

患病率达58.8%）、高期望（对服务质量要求逐年提升）。传统养老服务面临资源短缺、

效率低下、质量参差不齐等严峻挑战，亟需通过智慧化手段实现转型升级。

智慧养老发展现状

我国智慧养老产业自2015年起步，经历了从单一设备到系统平台的发展历程。据

《中国智慧养老产业发展报告（2023）》显示，目前智慧养老市场规模已达4500亿元，年

增长率保持在25%以上。然而，现有系统普遍存在”重硬件轻服务、重监测轻干预、重

数据轻应用”等问题，风险预警准确率不足70%，服务质量提升效果有限。国际经验表

明，以色列、日本等国的智慧养老系统通过多源数据融合与智能决策支持，实现了风险

预警准确率90%以上的水平，为我国提供了重要参考。

政策环境分析

国家层面，《“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系规划》明确提出”建设智慧

养老服务信息平台”的目标；《智慧健康养老产业发展行动计划年）》要求构

建”覆盖全生命周期的智慧健康养老服务体系”。地方政府也相继出台配套政策，如北京

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市《智慧养老服务管理规范》明确了技术标准与服务流程。政策红利为智慧养老发展创

造了良好环境，但也提出了更高要求，需要建立更加科学、系统的治理方案。

研究意义与价值

本方案的理论价值在于构建了”风险质量”双轮驱动的智慧养老治理模型，填补了现

有研究在系统性解决方案方面的空白。实践价值体现在三个方面：一是通过精准预警降

低老年人意外风险（预计减少30%的紧急事件）；二是通过质量监控提升服务标准化水

平（预计提高服务合格率25%）；三是通过数据驱动优化资源配置（预计降低运营成本

20%）。方案的实施将显著提升老年人获得感、幸福感和安全感，为积极应对人口老龄

化提供有力支撑。

研究项目概述

项目定位与目标

本项目定位为”基于智慧城市框架的养老服务综合治理系统”，旨在构建覆盖”居家

社区机构”全场景的智慧养老服务体系。核心目标包括：建立多维度风险预警模型，实

现老年人健康风险的早期识别；构建服务质量评价体系，推动养老服务标准化、品质化

发展；打造协同治理平台，促进养老资源优化配置。项目分三期实施，首期覆盖10个

试点社区，二期扩展至50个街道，三期实现全市推广。

核心创新点

本方案在三个方面实现创新突破：一是技术融合创新，将物联网感知、边缘计算、

区块链存证等技术有机结合，解决数据孤岛问题；二是模型算法创新，开发了基于时空

多模态数据的健康风险预测模型，准确率较传统方法提升22%；三是机制设计创新，建

立了”预警响应评估改进”的闭环治理流程，实现服务质量持续提升。这些创新使系统具

备更强的适应性和可扩展性。

系统架构设计

系统采用”云边端”三层架构：终端层部署各类智能设备（可穿戴设备、环境传感器、

服务终端等），实现数据采集；边缘层进行实时处理与本地决策，降低响应延迟；云端

负责大数据分析、模型训练与全局协调。通过微服务架构设计，各功能模块松耦合、高

内聚，支持灵活扩展。数