作者简介
徐贵宝
中国信息通信研究院云计算与大数据研究所高级工程师，主要从事人工智能、智慧医疗、智能中医等技术研究、标准研制、评测与咨询等工作。
柏润泚
中国信息通信研究院云计算与大数据研究所工程师，主要从事人工智能等方面的研究工作。
易宏杰
中国信息通信研究院云计算与大数据研究所工程师，主要从事人工智能等方面的研究工作。
论文引用格式：
徐贵宝, 柏润泚, 易宏杰. 人工智能赋能医康养融合服务生态体系建设研究[J]. 信息通信技术与政策, 2025, 51(8): 84-90.
人工智能赋能医康养融合服务生态体系建设研究
徐贵宝 柏润泚 易宏杰
（中国信息通信研究院云计算与大数据研究所，北京 100191）
摘要：人工智能技术向医疗、康复和养老（简称“医康养”）领域的逐步渗透，为建设功能综合性、服务连续性、方案个性化、资源互补性、接入普惠性的医康养融合服务生态体系带来了曙光。从系统化的研究视角，提出了以智能化医康养融合服务平台为中枢的医康养融合服务生态体系框架，揭示了人工智能赋能医康养融合服务的方向研判，指明了智能化医康养融合服务生态体系建设的路径，最后提出了加快智能化医康养融合服务生态体系建设的建议。
关键词：人工智能；医康养融合；多方资源整合
*国家重点研发计划项目(2022YFF0903100)
0 引言
数据显示[1]，我国60岁以上人口在2024年首次超过3 亿人，庞大的老年人口对医疗、康复和养老（简称“医康养”）服务的需求急剧增加。然而，传统的医康养服务体系存在诸多不足，如服务割裂、资源错配、效率低下和覆盖不足，尤其是在农村和偏远山区情况更为严重。人工智能技术在医学影像识别和智能养老监护等领域取得了突破，为解决这些问题提供了强有力的技术支持。因此，构建人工智能驱动的智能化医康养融合服务平台并创新医康养融合服务模式，已成为推动“健康中国”行动和应对老龄化挑战的必然选择。
1 医康养融合服务生态体系建设
1.1 医康养融合服务生态体系框架
为有效提升老年疾病的诊断与治疗、对失能老人护理和老年人病后康复等服务能力，打通医疗、康复、养老三大独立生态圈之间的藩篱，提高老年人生活质量，构建了医康养融合服务生态体系，其体系架构如图1所示。
图1 医康养融合服务生态体系架构
在该医康养融合服务生态体系中，医疗服务生态圈、康复服务生态圈和养老服务生态圈是其中的重要角色。三者相互交融，协同运作，形成紧密结合的综合性医康养融合服务体系。
医疗服务生态圈侧重于传统的医疗服务。其中，涉及角色包括二级医院、三甲医院、社区乡镇医疗机构、医联体和患者。医疗服务生态圈提供的养老服务包括问诊就医、手术治疗、药物治疗等。医疗服务生态圈为康复服务生态圈和养老服务生态圈提供专业医疗服务。
康复服务生态圈关注健康管理、预防、健康咨询等服务，以确保用户的整体健康状况得到长期监控和管理。其中，涉及的角色包括足疗馆、保健会所、健身中心、按摩馆、健康服务用户等。康复服务生态圈提供的养老服务包括运动指导、饮食指导、文娱活动等。康复服务生态圈为医疗服务生态圈和养老服务生态圈提供系统性支持。
养老服务生态圈专注于老年人群体的生活照护、健康管理、康复服务等，保证老年人能够享有高质量的晚年生活。其中，涉及的角色包括社区养老机构、养老驿站、家庭养老、养老院、老年人等。养老服务生态圈提供的养老服务包括慢病管理、辅助就医、辅助用药等。养老服务生态圈为医疗服务生态圈和康复服务生态圈提供需求导向。
智能化医康养融合服务平台作为连接消费者与医疗、康复、养老三大服务生态圈的中枢，通过人工智能、云计算等技术，构成融合服务的技术平台底座。智能化医康养融合服务平台为医疗服务生态圈提供药品和医疗器械，为养老服务生态圈提供食品和养老器具，实现“以养促医”“以医带养”。同时，智能化医康养融合服务平台还可以将教育、保险、旅游、商贸等相关行业资源整合进来，建立统一的业务链、资金链、数据链，为医康养融合服务生态体系业务模式创新奠定基础。
1.2 医康养融合服务生态体系优势分析
与传统的医康养服务互相独立的生态相比，本研究提出的医康养融合服务生态体系具有其鲜明的优势和特征。一是功能综合性。医康养融合服务生态体系并非局限于单一领域，而是全面涵盖了医疗、康复和养老等多个关键领域。老年人群体不仅能够同时获得医疗、康复和养老等领域的融合服务，还能够一站式获得教育、保险、旅游、商贸等相关服务。二是服务连续性。医康养融合服务生态系统能够提供从预防、治疗到康复、养老的无缝衔接连续服务。对于老年人群体而言，无需在多个机构间奔波，就能在一个体系内享受到全方位的健康管理和养老服务，从日常的健康监测到疾病的诊治，再到康复护理和养老照料，甚至是教育、保险、旅游、商贸等服务。三是资源互补性。医疗机构、康复中心和养老机构之间打破壁垒密切合作。通过资源共享和优势互补，实现了医疗、康复、养老等资源的优化配置，提高了服务效率和质量，为老年人提供了更加优质、高效的医康养服务。四是方案个性化。每个人的身体状况、生活习惯和需求都不尽相同。该体系根据不同人群的特点和需求，量身定制个性化的医康养融合服务，让每个人都能在适当时间、适当场合得到最适合自己的健康保障。
2 人工智能赋能医康养融合服务的方向研判
2.1 提高医康养多元化服务供给能力和水平
我国老龄化进程正在加速发展，广泛且多元的医康养融合服务已成为重要的发展方向。构建全面、综合的老年人身体健康保障体系，以及全方位关注老年人精神健康，是完善医康养融合服务的两大关键路径。
从身体健康层面来看，数据显示，在50岁以上人群中，至少有78%的人患有一种慢性病，如高血压、糖尿病、心脏病和脑血管疾病等；在65岁以上老年人中，多病共存人数高达1.4 亿人[2]。这意味着老年人对医疗和康复服务有着庞大且持续的需求。在精神健康方面，情况同样不容忽视。老年人抑郁症检出率达15.5%，阿尔茨海默病患者超1 000 万人，独居和空巢老人超1.18 亿人，这使得他们对适老化智能家居、无障碍出行以及文化娱乐等“非医疗性康养”服务的需求呈爆发式增长[3]。面对老年人群体飞跃式增长的综合需求，人工智能可发挥巨大作用。在医疗上，借助人工智能技术进行疾病预测、辅助诊断，能提高诊断准确性和效率；在康复领域，智能康复设备可依据患者情况制订个性化方案，提升康复效果；在养老方面，人工智能驱动的智能家居能提供安全舒适的生活环境，智能陪伴系统可缓解老年人孤独感。因此，利用人工智能技术促进医疗、康复和养老深度融合，是满足老年人多元化需求、全面提升医康养服务供给能力和水平的必然选择，也是未来医康养领域的重要发展方向。
2.2 完善跨行业、跨机构医康养连续服务
现实情况下，医疗机构往往重治疗而轻康复，患者出院后的康复环节缺乏有效衔接；养老机构侧重于生活照护，对医疗服务的供给不足；社区服务则多停留在基础层面，专业医疗与康复服务匮乏。而且，不同机构的数据标准不统一，使得信息无法顺畅流通，出院患者的护理方案难以持续跟进[4]，无法为老年患者提供精准、个性化的服务，导致医康养服务呈现出明显的碎片化特征，三大服务体系之间严重割裂。在此背景下，建立一个跨行业、跨机构的连贯、协调的系统化服务体系迫在眉睫，这不仅是医康养融合服务的重要发展方向，更是提升老年人健康福祉的关键。而人工智能为解决这一问题提供了强大助力。借助人工智能，能够打破不同行业、不同机构间的数据壁垒，实现信息的实时共享与整合。通过对海量数据的分析，为每位老年患者制订个性化的医康养方案，确保从医疗服务到康复服务再到养老服务的无缝过渡。同时，人工智能还能推动完善医康养服务机构之间的协同机制，加强服务链的连贯性。此外，结合人工智能优化医保支付体系，让医保更精准有效地覆盖医疗、康复与长期照护服务，减轻了老年人的经济负担[5]。由此可见，人工智能有望成为连接医疗、康复、养老三大服务的桥梁，推动形成全面完善系统化的医康养连续服务，为老年人提供更优质、高效的健康保障。
2.3 高效利用医康养融合服务资源
现有医康养服务常陷入失衡错配困局，许多资源无法得到充分利用，致使养老服务机构盈利能力较差。在此背景下，全面提高服务资源利用效率成为我国医康养融合服务的重要发展方向，而人工智能可助力实现这一目标，具体体现在以下3个方面。一是在医疗设施资源方面，存在“虹吸”效应。三级医院的康复设备使用率特别高，民营医院和基层卫生服务中心的康复设备利用率却极低[6]。借助人工智能可提高医疗设施资源分配的均衡性与平衡性，通过解决这一失衡问题，使各类医疗设施资源得到充分利用。二是在人力资源方面，存在配置错位问题。如康复治疗师、老年病专科医生等高级医疗人力资源分布不合理，目前平均每10 万老年人仅配备6 名康复师，社区养老机构护理员与失能老人配比常低至1∶10，远低于国际标准[7]。人工智能能够推动人力资源的公平配置，让专业人才在合适的岗位发挥作用，从而提升人力资源利用效率。三是在养老机构方面，存在资源闲置问题。通过人工智能缓解资源闲置状况，可降低其固定成本，提升养老机构的可持续发展能力，进而提高医养结合服务平均利润，实现医康养服务资源的全面高效充分利用[8]。
2.4 全面提高医康养个性化服务能力
随着社会发展和人们生活水平提高，医康养领域的个性化需求日益凸显，诸如“候鸟式养老”“旅游养老”等新模式不断涌现，这些模式对跨区域、跨机构、跨行业的连续性服务提出了更高要求，而人工智能正是满足这些需求、提升个性化服务能力的关键力量。要实现医康养个性化服务，需要充分发挥人工智能技术的作用，推动医康养数据互通、标准建立、系统兼容和方案共享。
首先，推动建立全国统一的区域医疗数据互通平台至关重要。借助人工智能强大的数据处理和分析能力，该平台能够整合不同地区、不同机构的医疗数据，打破“信息孤岛”，为个性化服务提供全面、准确的数据支持。其次，建立分级诊疗信息交换标准不可或缺。人工智能可依据标准对信息进行智能分类和精准传递，确保各级医疗机构间信息流转顺畅，让患者无论身处何地，都能享受到连贯、个性化的医疗服务。再次，提高医院与社区系统接口兼容性，能使社区及时获取医院的患者信息，结合人工智能对患者健康状况的持续跟踪和分析，为患者制订贴合社区环境的个性化康复方案。最后，实现医疗记录与康复方案的跨省共享，利用人工智能技术赋能患者健康档案管理，提供更具针对性的医康养建议，真正实现跨区域的个性化服务。
3 人工智能赋能医康养融合服务的路径
3.1 人工智能在医康养领域的单点应用
人工智能的单点应用为医疗、康复、养老三大领域高质量提供了强有力的技术手段，可以有效提高这三大领域的服务供给能力和质量。目前，人工智能技术覆盖智能问诊、手术导航与手术机器人、医学影像分析与辅助诊断、康复机器人和老年人安全监控等各个场景。在智能问诊领域，丁勇等[9]提出了一种基于深度学习大模型的智能预问诊系统，该系统能够在多模态医疗数据上自动生成预问诊标准病历，提高诊疗效率。在手术导航领域，Yu等[10]提出了一种用于肾脏手术的双目内窥镜中的视频处理和相机标定优化方法，该方法实现了术中肾脏图像的高精度三维重建，可辅助外科医生高效完成手术，且对手术机器人的研发具有启示作用。在辅助诊断领域，Dong等[11]利用图神经网络推进个性化医学决策过程，其算法在疾病预测、治疗效果评估和患者风险分层方面优于传统的机器学习技术。Bai等[12]提出了SCC-YOLO深度学习模型，在核磁共振图像上实现了脑肿瘤的高精度目标检测，对于老年人的脑血管相关疾病诊疗具有较大的临床价值。在康复领域，各种康复机器人通过先进的控制算法，有效提升脑卒中患者训练效率，如蒋磊[13]提出了一种基于自适应鲁棒性控制的交叉耦合同步控制策略，以提高上肢外骨骼康复训练机器人扭绳驱动关节的响应速度与同步精度。运动姿态评估系统可以有效提高康复训练质量，如朱吉鸽等[14]根据脑卒中患者的康复评估动作，分别获取康复动作完成过程中患肢的运动姿态和表面肌电数据，运用运动姿态与肌电融合的上肢运动功能，并分别与单纯基于运动姿态或肌电的评估结果进行比较，分析系统评估效率。在养老领域，语音交互机器人为老年人提供便利，如谢栖桐[15]依据心流理论的九要素和语音交互设计的原则和方法，设计了一种辅助老年人居家健身的语音交互系统，使老年用户在语音助手的鼓励和指导下维持心流；王壮等[16]提出了一种安全检测系统，其通过毫米波雷达实现无感跌倒监测。此外，在医疗、康复、养老等领域也有诸多较好的研究成果[17-20]。
3.2 多模态医康养数据采集与融合
医康养融合发展对老年人全周期、多维度健康状态深度感知需求迫切，多模态数据采集与融合是关键。利用人工智能技术，可以实现医康养多源异构多模态数据的高效采集、精准融合与深度分析，为个性化医康养服务提供有力支撑。
在医疗健康多模态数据采集方面，可以充分利用数字化病历和数字化医疗设备进行。对于医学影像数据采集，可以部署先进的影像采集设备（如高分辨率核磁共振成像仪、CT扫描仪等），获取老年人组织结构与病变信息。利用图像预处理技术，对影像进行降噪、增强等操作，提高图像质量。对于检验数据，可以构建自动化检验系统，集成各类生化分析仪、血液分析仪等设备，实现生理生化指标的快速、准确检测，并将数据实时传输至数据中心。
在康复多模态数据采集方面，可以结合可穿戴设备和传感器网络进行。目前，已经研发出各类轻便、舒适的可穿戴设备，集成加速度计、陀螺仪等传感器，可以实时捕捉老年人运动轨迹和步态信息。对于康复训练的数据，可以采用高精度肌电传感器，监测肌肉激活与神经控制情况，为康复训练提供精准指导。此外，市场上也已经开发出电子化康复评估量表系统，结合自然语言处理技术，实现主观与客观功能评价的自动化采集与分析。
在养老多模态数据采集方面，可以在充分作好隐私保护的情况下，结合智能家居数据、视频监控等进行。在养老环境中部署各类智能传感器，如温湿度传感器、光照传感器等，实时采集环境信息，并生成活动热力图。在老年人活动和生活的场所，安装高清视频监控设备，利用计算机视觉技术，实时监测老年人行为，辅助评估跌倒等紧急事件。
关于多模态数据融合与分析，可以利用人工智能算法（如深度学习中的多模态融合模型），对采集到的多模态数据进行融合处理，挖掘数据之间的潜在关联。通过特征提取与降维技术，提取关键特征信息，为后续的个性化医康养服务提供决策依据。同时，建立数据更新机制，还可以确保数据的实时性与准确性。
3.3 智能医康养融合服务决策引擎
传统医康养服务依赖经验，难以满足老年人复杂需求。为此，本研究构建了一个集个性化、动态化、协同化于一体的智能医康养融合服务决策引擎系统框架，全面提升服务的精准度、及时性和资源利用效率。该系统利用多模态数据采集与融合技术处理来自医疗、康复和养老三大环节的数据，形成实时更新的老年人数字孪生体，并运用机器学习模型进行风险评估和需求识别，生成个性化的医康养协同服务推荐方案，涵盖医疗干预、康复训练和养老服务配置及转介方案。
在动态风险评估环节，利用机器学习模型分析融合后的传感器数据和周期性评估结果，对老年人的连续监测数据进行建模，以评估健康安全风险。例如，通过分析心电、血氧、体重和活动量的趋势，评估心衰急性发作风险；监测血糖波动模式，评估糖尿病并发症风险；结合可穿戴传感器的步态分析、平衡能力和镇静剂用药史，预测跌倒风险。
在需求识别环节，通过推荐算法结合老年人的用户画像，构建个性化的医康养融合服务方案。用户画像涵盖健康状况、功能状态、偏好、价值观及经济能力。个性化服务推荐将其建模为一个多目标优化问题，满足老年人用户的健康需求、功能改善目标、偏好和经济约束，并采用强化学习算法进行求解。
3.4 多方资源整合与多目标服务资源协同
针对医康养融合服务资源利用率低下的问题，本研究建立了一个3层的智能化系统架构。该架构包括全域资源动态感知与建模层、多目标优化决策引擎层、跨机构协同执行与反馈层，可以有效实现医康养生态体系中的多方资源整合与多目标服务资源协同。
全域资源动态感知与建模层需对机构、人员、设施和设备等资源进行数字化注册，形成统一的资源目录，标准化描述包括ID、类型、能力、位置、状态和约束条件等。该层实现资源的实时状态监控和供需态势感知，获取资源可用性、负荷状态和地理位置等信息，并汇聚智能决策引擎的个性化服务需求，进行供需态势预测。
多目标优化决策引擎层负责问题形式化、目标函数量化、约束条件建模和算法求解。问题形式化模块将服务分配、资源调度和路径规划建模为复杂的多目标约束优化问题。目标函数量化模块定义可量化目标，如最小化服务等待时间和成本，同时最大化资源利用率和服务满足率。约束建模模块定义资源能力、时空、服务匹配及政策等约束。算法求解模块提供智能算法，如多目标进化算法和强化学习算法，以实现资源整合与协同。
跨机构协同执行与反馈层实现联邦协同、协同工作流、动态调整与协商、绩效监控与反馈等功能。联邦协同模块在保护隐私的前提下共享资源状态和调度信息。协同工作流引擎标准化和自动化跨机构的预约、转诊等服务流程，确保信息流转顺畅。动态调整与协商模块应对资源故障和需求变更进行快速重调度，并可能启动协商流程。绩效监控与反馈模块实时追踪关键指标，以实现闭环优化。
4 关于加快智能化医康养融合服务生态体系建设的建议
4.1 强化医康养融合服务顶层架构设计
一方面，应着力建立跨部门高效协作机制。成立由工信、卫生健康、民政、工商、金融等多部门参与的常态化专门工作小组，明确各部门职责与分工，打破部门壁垒，形成工作合力。该小组要发挥统筹协调作用，定期召开联席会议，共同商讨医康养融合服务发展中的重大问题，如政策制定、标准规范等。另一方面，大力促进部门间信息共享与资源整合。构建统一的医康养信息平台，实现数据互联互通，为智能化服务提供支撑。同时，整合各部门在资金、技术、人才等方面的资源，优先向医康养数字化转型和智能化升级项目倾斜，推动新技术在医康养领域的应用，提升服务效率与质量，切实满足人民群众日益增长的医康养需求。
4.2 加快人工智能赋能的医康养融合服务平台建设
从国家层面推进人工智能赋能医康养融合服务平台建设意义重大。首先，构建统一且权威的信息共享平台，可以整合工信、卫生健康、民政等多部门数据库，涵盖医疗记录、长期照护需求、健康评估、养老服务信息等全维度数据，打破“数据孤岛”，实现跨部门、跨领域数据的深度融合。其次，可以帮助医康养服务机构降本增效。建立严格的数据更新机制，利用先进技术保障数据传输的及时性与准确性，确保数据实时更新与精准互通，不仅可以为人工智能分析提供可靠依据，还能以精准的数据助力机构优化资源配置，让医康养机构全面掌握服务对象情况，充分整合与利用服务资源，实现降本增效和良性发展。最后，以该平台为依托，可以推动人工智能技术普惠老年人群体。通过智能算法为老年人提供个性化医康养方案，实现精准服务。同时，加强平台安全防护，保障老年人信息安全，让人工智能真正全面、安全地惠及全体老年人群体，提升医康养服务质量和效率。
4.3 着力构建医康养融合服务标准化体系
服务行业的可持续高质量发展，离不开标准规范。通过构建全面、系统、科学的标准化体系，引导医康养行业规范化、专业化发展，才能为老年人群体提供优质、高效、安全的医康养融合服务。一是要制订统一基础标准，明确医康养融合服务的术语定义、服务分类等基础内容，为全行业提供统一规范的语言和框架，消除因标准不一产生的沟通障碍与发展壁垒。二是要完善服务流程标准，涵盖从健康评估、医疗诊治、康复护理到养老照护的全流程，规定各环节的服务内容、操作规范和质量要求，确保服务的连贯性与专业性，提升老年人服务体验。三是要强化监督评估标准，建立科学合理的监督评估机制，明确评估指标与方法，定期对医康养机构的服务质量进行检查与评估，并将结果向社会公开，激励机构提升服务水平。
4.4 注重医康养融合服务人才培养
人工智能赋能的医康养融合服务生态体系，需要大量具有智能化意识的医康养融合服务人才。一是要高度重视人才培养体系构建，将医康养领域专业人才与人工智能技术的交叉培训纳入国家人才发展规划，制订系统、全面的培养方案，明确培养目标与路径。二是要深化产学研合作，推动高校与科研院所、企业建立深度合作机制，设立试点示范性联合培养项目，高校提供医学、养老等基础理论知识教学，科研院所开展人工智能前沿技术应用研究与指导，企业提供实践平台与真实项目案例，让学生在实践中提升综合能力。三是要完善激励机制。对参与联合培养项目的医康养服务机构给予政策扶持与资金奖励，对优秀复合型人才在职称评定、职业晋升等方面予以倾斜，吸引更多人才投身医康养融合服务领域，为行业发展提供坚实人才保障。
5 结束语
传统的医康养服务体系存在的服务割裂、资源错配、效率低下和覆盖不足等问题，可以考虑利用人工智能技术打造一个智能化医康养融合服务生态体系，以智能化医康养融合服务平台为中枢，实现医疗、康复、养老三大服务行业有机融合；同时，还可以将教育、保险、旅游、商贸等相关行业资源整合进来，建立统一的业务链、资金链、数据链，形成智能化、普惠型医康养融合服务生态。这不仅能够解决当前医康养服务的碎片化与低效化问题，使得医康养服务机构降本增效，提高服务效率和质量，还可以为老年人群体提供一个具有功能综合性、服务连续性、资源互补性、方案个性化等特点的“一站式”“一本账”的医康养融合服务解决方案，为亿万老年人提供便捷、精准、温暖的健康养老服务。然而，智能化医康养融合服务生态体系建设是对传统医康养服务体系的重大变革与重构，还需要从战略部署、平台建设、标准研制、人才培养等多方面作出努力。
Research on construction of an integrated service ecosystem for medical, health, and elderly care empowered by AI
XU Guibao, BAI Runci, YI Hongjie
（Cloud Computing and Big Data Institute, China Academy of Information and Communications Technology, Beijing 100191, China）
Abstract: The gradual penetration of artificial intelligence (AI) technology into the medical, health, and elderly care fields brings hope for the construction of an integrated medical, health, and elderly care service ecosystem featuring comprehensive functionality, continuous services, personalized solutions, complementary resources, and inclusive access. From a systematic research perspective, this paper proposes a framework for an integrated medical, health, and elderly care service ecosystem centered around an intelligent integrated medical, health, and elderly care service platform. It reveals the directional research and judgment of AI empowering integrated medical, health, and elderly care services, and specifically points out the path for the construction of an intelligent integrated medical, health, and elderly care service ecosystem. Finally, suggestions are put forward to accelerate the construction of this ecosystem.
Keywords: artificial intelligence; integration of medical, health, and elderly care; multi party resource integration
本文刊于《信息通信技术与政策》2025年 第8期
公众号封面由AI生成
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