数字化转型背景下老年智慧康养服务可及性研究

推进养老服务数字化转型,逐步消除老年人数字鸿沟,让老年人充分享受智能化发展的成果,是新时期养老服务体系创新的重要目标和重点路径。然而,当前老年智慧康养服务可及性仍不尽人意,体现在智慧康养服务可用性、可获得性、可负担性和质量评价水平相对较低。究其原因,智慧康养服务的适老化不足与老年数字素养低影响可用性,服务平台的知晓度差与社会资源未向老年人倾斜影响可获得性,老年人的购买力与消费习惯影响可负担性,专业人才队伍缺失、市场公信力和规范的不足影响服务质量。基于此,本研究提出要“反向设计”智慧康养服务应用场景和探索一站式的整体方案,提升适老化改造程度;推广和宣传智慧康养服务平台与重点应用场景;提升老年人数字素养及使用意愿;鼓励多方参与规范技术和服务标准;加强专业人才队伍建设并提高人才素养。最终,实现智慧康养服务可及性的实质性提升。

产业链视角下湖南省智慧康养服务的综合评价

基于产业链视角分析了智慧康养产业链整合的影响因素,构建了“三位一体”的智慧康养服务评价体系,拓宽了养老服务评价指标范围,通过养老服务评价数据的采集、处理,运用AHP法分析了影响智慧康养产业链整合的因素,参考国家出台的相关文件,设计出由养老机构条件、生活照料、医疗保健、精神慰藉、服务要素以及服务链条等维度和29个三级指标构成的评价体系,在AHP法和模糊数学法的指导下构建评估模型,以满足不同评价主体对评价模型的多元要求,同时为湖南省开展客观评价工作创造良好的前提条件,并以智慧康养服务质量为例进行实证分析,这对推动湖南省智慧康养服务质量评价研究具有重要意义。

面向智慧康养的数据集构建方法及其应用

互联网和计算机技术的快速发展,使得在人口老龄化的今天发展智慧康养服务成为可能。然而,养老领域的数据问题严重地制约着该领域的智慧化进程。真实数据的缺失、脏数据的干扰以及标准样本过少等问题层出不穷。针对数据集缺失问题,在收集了某市社区康养的小样本数据基础上,提出了一种基于机器学习的三阶段数据生成模型:第一阶段,使用基于树形结构的生成策略,按照原始数据的分布生成了数据集的基础属性;第二阶段,使用朴素贝叶斯算法生成样本的基础行为能力评估指标;第三阶段,在前两个阶段的基础上采用多元线性回归的方法生成高阶行为能力指标以及评估阶段。此外,为验证该模型生成的数据集对下游任务的有效性,在生成数据基础上,利用神经网络设计多个康复训练计划推荐模型,实现5个多分类任务和2个多标签分类任务。通过对实验结果的分析以及专家知识的注入,验证了生成数据的真实性和有效性。