大数据介入医养结合养老服务的社区实践与路径研究

李 波

（浙江大学公共管理学院，浙江 杭州 310025）

目前，我国已经进入老龄化社会。之前，许多学者对我国人口老龄化的未来趋势进行了预测和研判。杜鹏等（2005）预测从2010年到2032年的22年时间里，中国老年人口的比例将会增加一倍，到2032年，老年人口比例将超过25%[1]。陈卫（2006）指出，我国65岁及以上老年人口将在2030年首次超过0～14岁少儿人口，在2037年达到3亿[2]。翟振武等（2017）基于2015年1%人口抽样调查数据，对我国2015年到2100年的老年人口规模展开预判，结果与陈卫（2006）的较为一致[3]。翟振武等（2016）研究认为，全面两孩政策的实施不会改变未来60年内的老年人口规模，更不能扭转或者是改变老年人口规模的持续膨胀[4]。可见，老龄化程度加深及其影响是社会建设必须要考虑的现实问题。

为解决老龄化带来的问题，我国始终在探索符合老年人需求的养老模式以及老年友好社区建设。在此背景下，以医疗和养老资源耦合为核心的医养结合模式应运而生，其通过日常咨询服务、诊断治疗、康复服务、夜间照护等医疗手段，维持老年人的身体健康水平或促使患病老年人尽快恢复健康，实现了医疗、康复、养老为一体的养老方式，以及两种资源的价值最大化。医养结合突破了原有的“一味强调医院与养老院合并”的窠臼，呈现医疗机构内设养老机构、养老机构内设医疗机构、医疗和养老机构协议合作、居家养老购买服务等多种形式[5]，为实现老年人多样化养老提供了条件。

大数据，既包括可用于传统量化研究的结构化数据，也包括诸如图片、文本、音频和视频等新型非结构化数据[6]，具备兼顾样本数和维度数，服务准确性和管理成本高效性的优势，是跨领域数据的交叉融合[7]，有条件、也有必要在医养结合养老服务中发挥作用，促进医养结合高效化，更好契合新时代老年人的养老需求。因此，研究大数据介入医养结合养老服务，对于推动我国养老模式的变革与社会养老服务体系发展具有重要意义。

国外学者对于大数据与医养结合养老服务的研究起步较早。有学者强调，网络和信息技术的关键进展——跨越患者监测、数据可视化与决策、诊断和手术的机器人等，可以帮助改变医疗护理服务的性质，并着重分析了大数据等网络和信息技术的角色定位[8]。除此之外，有学者对在医疗保健中充分发挥大数据潜力的主要实践和伦理挑战进行讨论[9]。实践层面上，在美国、加拿大、韩国等发达国家，大数据在医疗和养老领域中的运用十分广泛。特别是在养老服务领域，美国、加拿大设立了NHIN项目和Health Infoway项目，其核心内容是运用医疗大数据来提高养老服务的质量。针对医疗大数据可能面临的风险挑战，欧盟给出了方案，涵盖数据安全、数据可靠性、互操作性和数据管理等方面。韩国制定了国家级医疗卫生和社会服务领域大数据概念框架，并根据当前政府基于ICT政策和卫生福利部的战略目标，制定了医疗和社会服务部门的大数据战略[10]。

在国内，关于大数据治理与医养结合的专门研究相对较少。在理论研究层面上，有学者分析大数据治理理念的核心概念与架构[11]。在实践层面上，有学者通过分析互联网与医养结合养老服务的关系，从而提出要介入大数据的倡导。比如，黄姗姗在总结医养结合养老模式存在信息孤岛的过程中，指出目前的养老服务机构普遍存在信息化程度低的问题，缺乏一个长期有效的合作交流平台，社区居家医养结合目前为止还未构建老年人信息数据库，老年人身体健康数据缺乏[12]；
邢亚男等则围绕“互联网+”医养结合，分析了医养结合供方、需方和平台存在的问题，强调未来的医养结合需要添加新的技术如大数据[13]。还有学者讨论医疗大数据治理框架的构建，为大数据介入到某个具体领域提供了视角。比如，王海鹏等（2021）对依托国家老年疾病临床医学中心和医联体平台建设起来的医养结合医联体网络的效果进行了分析，认为该平台和数据库建设有利于在未来满足老年人多样化的需求，实现服务分流和精准服务[14]。汪桂琴等（2021）通过构建起“信息软件+硬件+医疗资源下沉”的专业服务模式，设计了社区-居家医康养护一体化居家养老云平台，讨论了在智慧终端服务支持下养老模式的“主动式居家养老”方向[15]。总的来看，现有的国外研究主要以发达国家为研究样本，其养老服务水平与中国存在较大的差异，但大数据运用的技术方法和实施路径可以借鉴与参考。而国内有关大数据介入医养结合养老服务的研究成果在理论基础、研究方法和实证资料上有一定的可借鉴资源，对大数据有必要也有可能在医养结合服务领域发挥更大作用达成了共识。但是，大多研究成果还是停留在大数据应用的宏观层面，缺少中观或微观的研究视角，且未有对大数据真正落地到社区这个基层触角的路径。基于此，本文试图结合浙江省在社区层面的医养结合实践中介入大数据的案例，分析其建设成效与制约性因素，进而寻找介入的具体路径。

浙江省发达的数字经济为大数据介入医养结合养老服务提供了基础，并在近年来获得了不少实践经验。浙江省卫生健康委印发的《关于卫生健康领域推进高质量发展建设共同富裕示范区实施方案（2021—2025年）》提出建设“1+N”浙江健康云，实施卫生健康“云网计划”，健全三级全民健康信息平台；
强化卫生健康领域数据治理，促进医疗健康数据跨层级、跨领域、跨部门互通共享，构建健康数据认知、关联推荐、事件感知、分级预测等模型，形成全省医疗健康大数据中心和数据服务能力体系等顶层设计及政策支持。

浙江省杭州市拱墅区和睦街道A社区就是一个大数据介入医养结合养老服务的典型个案。A社区地处杭州市西北部，占地面积0.32平方公里。常住居民9 700多人，户籍人口5 700多人。A社区为老旧社区，是国有企业单位制改建住房集聚地，居住环境经多次老旧小区改造项目实施后变得适宜居住，老年群体对环境熟悉，也大多愿意原地安居养老。社区60周岁以上老年人约2 070人，超过户籍人口数的36%，70周岁以上老人占到老年人数的1/2，70周岁以上老人中又有1/2为空巢、独居老人，妇女人数有2 925人，儿童有639人。该社区2019年被评为全国智慧健康养老示范社区。

通过对A社区的深入考察，我们发现由于城市土地资源存在局限性，A社区更注重如何利用闲置资产来营造休闲养老的宜居环境，并试图构建医养结合的适合老年人康养的城市社区。其中，在大数据介入医养结合养老服务的实践中，A社区通过循序渐进的社区空间营造和多方主体的协作，注重共享发展，形成了大数据覆盖全社区、医疗服务辐射全老年居民的养老模式。

第一，街区实现设施共享，为大数据介入提供环境基础。A社区遵循多核化原则，尽量多考虑老年人的需求，包括生理需求、心理需求尤其是精神需求，针对性地设置了疗养、保健功能室、健身场所、图书馆、爱好讲堂、书画室等特色共享空间，满足不同老年人的不同需求。A社区“颐乐和睦”养老服务综合街区，整个街区占地面积达1万平方米，其中室内占地2 000多平方米，配有共享客厅、共享书房、共享餐厅、共享花园等且均为一楼建筑，为老年人提供了一个能充分享受社区服务的新“家”。与此同时，A社区利用社区卫生服务站等资源，在社区规划中引入日间照料中心的建设———壹健康养老园建设。壹健康养老园内设20张养老床位，配有持证率100%的专职护理人员3人，为老人提供不同程度的陪护服务。社区配套设施的共享，一定程度上增加了老年群体对社区的信任感与幸福感，也为大数据介入医养结合养老服务提供了可能性。

第二，信息化与智能化的普及，为大数据介入提供数据基础。A社区特别重视运用智能化、数字化的手段，来实现信息上的“共享”。研究表明，适当地使用智能化工具可以提升老年群体的健康水平和生活质量[16]。因此，A社区尝试升级智能化设备等硬件条件，运用社区教育手段，普及智能设备的好处，并吸引更多的老年群体接受智能设备。比如，升级中广有线电视机顶盒，实现“面对面”视频问诊，患者健康信息实时观测，以便医护人员给予精准及时的诊断。由此，老年人享受到了信息化与智能化的便利，有利于形成覆盖全社区的老年医疗健康大数据。

第三，不同主体之间良性协作，为大数据介入提供组织基础。A社区以政府部门、街道办事处、社区居委会等行政力量为主导，并在规划时引入专家力量及市场主体，从而自上而下协同促成大数据介入医养结合养老服务目标的完成。例如，A社区以慈继医疗集团旗下杭州江南康复医院和杭州全日医康健康管理有限公司为主要依托，提供差异化的服务内容，打造“医疗康复+社区养老+大数据”模式的社区级养老服务示范点单位，于拱墅区率先实现网络医疗服务资源共享的全流程版块。政府、市场、社会组织的良性协作，可以有效解决大数据介入医养结合养老服务的技术问题，减少运作成本，提高数据运用效率。

但从案例中也发现，大数据介入医养结合服务还存在一定的制约性因素。其一，随着机构改革的不断推进，医养结合管理职能逐步并入到卫生健康委员会，医疗健康数据在政府部门间的横向互通以及省市县纵向的数据整合亟需大数据贡献突破性力量，达到真正的数据互通。其二，现有的医养结合服务机构设置不合理，未形成合理有序的市场机制，机构对养老市场的信息掌握不足。由于与市场需求的耦合不够，还存在资源浪费的现象。部分地区的医养结合服务机构，虽建立具备了基本功能的信息平台，但也仅仅停留在表面的数据连接，或只针对一家或两家医院进行对接，缺少对数据的动态实时监测、趋势预测、关联建模及可视化图表等大数据分析功能和云计算、人工智能等分析技术，难以充分挖掘和利用大数据所蕴含的决策价值。其三，由于我国医养结合养老服务模式仍在探索阶段，在实现医护监测及服务等方面，大数据的应用相对有限。当前医养结合养老机构提供的服务，还未能充分考虑老年群体的多样化、个性化需求，医养结合服务供给与需求的不够匹配可能会造成大数据介入医养结合养老“好心办坏事”的局面。

（一）完善大数据介入医养结合养老服务的理论构建

健康老龄化理论强调生理健康，必然为老年人群体提供保障身体健康的一系列措施；
同时健康老龄化理论重视老年人群体的心理健康，必然为创造健康的社会环境而努力，通过完善养老服务体系和相关政策，来满足大部分老年人的福利需求[17]。基于健康老龄化理论，大数据介入医养结合养老服务必然要考虑到医疗健康大数据与医养结合在理念上的契合度。大数据需要健康老龄化理论描述的原则来约束，使其利用不至于偏离公共利益的目标，必须要有一套统一的数据模式，形成医疗健康数据驾驶舱。目前，有Hadoop与Storm等海量数据集的软件工具，也有隐马尔科夫模型（Hidden Markow Model）、结构链路预测方法（Structural Link Prediction）等分析手段[16]。但我们更应该借助对医养结合领域的探讨与敏锐度，通过思辨方法或形式模型，探究相关理论，从而设计出一套可以适用于医养结合领域的研究变量、统计模型、分析手段，提高对数据的挖掘能力。智库以不同方式影响政策制定，可在此过程中发挥重要作用[18]。

（二）搭建医养结合养老服务数字平台

随着数字经济的发展，养老服务的地理范围扩大和交易成本上升都需要平台进行建设升级。以往传统经济范畴下的平台观念被推翻，平台被赋予更多角色与作用，具备企业与市场的双重特征，并带有多重效应[19]。基于此，一方面，可在政府内部数据库基础上，运用大数据挖掘技术将政府外部数据及时整合到医养信息管理系统，从而建立起信息较全面的医养结合大数据平台。并将医养结合大数据平台接入大数据总系统，将数据的参数设置为医养结合服务机构数据以及老年群体人口数据、健康数据、需求数据、地域分布数据等，注重数据的完备性和多维度性。另一方面，推动医养结合大数据平台的移动终端建设。开发智慧医疗云平台，运用智慧云技术，将碎片化的数据整合成可视化图表和养老群体的精准画像，实现社区养老服务管理者与养老对象之间点对点的精准定位及帮扶服务。

（三）推动医疗健康大数据在医养结合供给侧全方位融入

对已经在开展医养结合服务的机构，进行全面的调研，制定量化评定标准，建立分级医疗机构数据库。通过医养结合服务机构信息数据的整合、提炼、分析，就医养结合相关政策制定和服务规则进行科学决策；
同时，通过大数据平台对机构的服务运行状况进行全方位分析与调控，规范服务内容、服务流程、服务校准，维护老年人对服务的满意度评价或投诉等反馈行为，督促医养结合服务机构改进服务、提高效率、提升水平。对医养结合条件还未成熟的机构，建立培育型医养结合服务机构数据库，并提出规划和发展建议，必要时保留一些基础型养老机构。此外，针对采集的医养结合服务机构成本、收入利润等相关数据，可采用机器学习算法[20]进行分析，并公布该行业的发展状况，鼓励社会民营资本进入医养结合服务领域。通过大数据维护医养结合机构的良性运行。

（四）实施医养结合养老服务数字化评估与监测

医养结合的服务对象不是全部老年群体，应侧重在有慢性疾病、失能、残障及癌症后期的老年人，着力保障特殊困难老年人的健康养老服务需求。一方面，把这类老年人作为重点对象，加强摸底评估，强化信息数据共享。可以参考民政部发布的《老年人能力评估规范》，作为制定医养结合养老服务评估体系的基础性依据。评估工具则可借鉴国外老年医学领域的老年综合评估（Comprehensive Geriatric Assessment,CGA）[21]，全面关注老年人的身体功能及状态。针对老年人慢性疾病或老年综合征，建立全面的老年人综合评估数据库，通过大数据分析技术，对老年人进行多维度综合鉴定和诊断，并科学划分老年人的能力等级。通过数据整合和排序，充分利用有限的养老、医疗资源，满足不同能力等级的老年人对医养服务的需求。另一方面，通过互联网、云计算等数据采集技术对老年人的健康状况进行评估，对于生活能够自理的老年人主要提供生活照护服务，对于失能、半失能老年人则及时提供专业的诊疗康复服务等。结合传统的社会调查方法，如访谈、调查问卷等，设置掌握老年群体需求的问题，收集相关数据，并在系统中借助因果关联功能分析养老需求，通过供需匹配分析定制出个性化政策措施，实现对养老对象的精准施策。

社会福利理论表明，养老制度是社会福利体系中不可或缺的部分，而养老政策是连接养老制度与社会福利的桥梁。社会政策是政府执政理念的体现与社会治理结果的实践，养老政策也不例外。养老政策体系的建设，不仅仅在于政府在理念上的更新与政策的设计，还与政策在养老群体中的具体实施，包括政策影响力、资源分配、一定的制度安排相关联。而大数据在源头上既可以为养老政策的谋划与设计提供客观的数据分析，又可以在养老政策实施中对接供给侧与需求端，从而提高养老政策的适用性。为此，本文提出如下政策建议：

第一，完善数据集成共享机制，打破“数据孤岛”现象。随着城市化和工业化进程的深入，居民的生产、生活方式正在经历深刻的变化，如家庭小型化，子女就业工作的异地化、海外化，老人的空巢化，由此导致养老的产业化、市场化势在必行，医养结合不再是家庭子女或政府单方面的职责，而是政府、家庭、社会共同的责任。因此，需要打破“数据孤岛”现象，实现不同部门、不同区域、不同系统之间的数据联通，从而为医养结合的市场化、产业化提供数据支撑，促进各主体部门之间实现数据的交换与共享，促进医养结合服务主体之间实现互助与合作，推动医养结合科学、健康发展。

第二，完善大数据人才培养机制。一方面，要利用医疗健康大数据，对当前从事医养结合服务行业人员进行能力评估和人力资本管理，建立有执业资格证书的医生和护理人员、社区管理人员、老年社会工作者等人才的数据库。当前我国从事老年医学的工作人员已经熟识了医养结合的相关知识，但医学专业人才稀缺、基地配套设施等未跟上相应的步伐等问题亟待破解。另一方面，在数据分析的基础上，健全人才建设体系。开展专业培训，各地区可依托大型老年医疗中心，以老年医学教育为重点，培训全科医生和社区护理人员，加强老年医学知识继续医学教育，加强硬件设施建设；
也可以通过云服务，开展远程培训与远程医疗服务。

第三，完善大数据宣传机制。医疗健康大数据是新事物，在人民群众特别是老年群体中，存在认知鸿沟。应当积极树立大数据观念，促进医养结合服务依托大数据实现智慧化升级，提升服务能力和效果。要通过宣传、培训、教育等方式，提高广大市民特别是老年群体对大数据的认可度，设计出一些更加适老化的智慧产品，让大数据的应用真正走进老年人生活，让搜索和使用大数据成为老年人的生活习惯，真正让数据“发声”和“发力”，反过来支撑医养结合。

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