由护士主导的“互联网+医护整合照护”服务模式实践探索

目的为探索最佳的互联网护理服务模式提供参考。方法通过SWOT分析法、专家咨询、实践构建“互联网+医护整合照护”服务模式,并对该模式进行实践、反思。结果建立“互联网+医护整合照护”服务模式、管理制度以及运行机制,服务满意度达100%。结论实施“互联网+医护整合照护”服务模式提高了医院护理延续服务的能力,促进了“互联网+护理服务”良性发展,值得推广。

SWOT分析法在居家失能老人“互联网+护理服务”中的应用

目的全面分析和认知居家失能老人“互联网+护理服务”的优势(S)、劣势(W)、机遇(O)和威胁(T),为管理者做出较正确的决策和规划,探索最佳的服务模式提出建议。方法采取目的抽样法,对某三级医院开展“互联网+护理服务”的12名医护人员及2名技术人员进行半结构访谈,使用内容分析法对资料进行分析、归纳,提炼主题。结果本研究中,居家失能老人“互联网+护理服务”的优势(S)可归纳为3个主题:企业体制灵活、员工服务意识强、医疗资源充足;劣势(W)可归纳为2个主题:服务对象利用度低、服务主体安全感缺乏;机遇(O)可归纳为2个主题:居家失能老人需求日益增多、未来发展之趋势;威胁(T)可归纳为1个主题:可借鉴的经验缺乏。结论结合国内外现状,积极整合医院内部资源,融合多学科医生线上咨询服务,建议进一步探索科学化、个性化服务的“互联网+多学科团队整合照护服务”。

老年人健康智能监测提醒算法的设计与实现

目的:设计一种基于家用摄像头实时视频序列的老年人健康智能监测提醒算法,以监测老年人居家活动中由于身体不适引发的面部疼痛表情并提醒相关人员。方法:首先,利用多任务级联卷积网络对视频序列进行人脸检测并确定人脸区域,排除无关信息的干扰;然后,构建VGG16网络模型,再使用预训练的VGGface模型参数对模型进行初始化,并使用UNBC-McMaster肩部疼痛数据库进行模型的微调,从而检测和识别面部的疼痛表情;最后,采用开源的wechatpy项目调用PC端微信,向相关人员发送提醒消息。采用留一交叉验证来评估该算法的疼痛识别性能,并使用实际环境中所获得的视频来验证该算法的泛化性。结果:该算法的疼痛识别率为94.1%,AUC值为0.969;该算法能够在实验对象出现疼痛时进行报警提醒,并将该提醒反馈给相关人员。结论:该算法能够基于家用摄像头视频序列精确地检测到人脸和识别出疼痛表情,并即时发送提醒消息,为“互联网+照护服务”提供了一个可行的技术实现思路。