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利用大数据分析和人工智能帮助新西兰为人口老龄化做准备

运动传感器可用于检测老年人的家庭行为变化,从而帮助提醒和指导护理人员。

老人走路与拐杖被照顾者拥抱

根据新西兰统计局的数据,到2036年,预计将有4.5个新西兰人中有65岁或65岁以上。最大的问题是,新西兰如何找到改善生活质量并确保老年人医疗质量的方法,而不损害年轻一代的需求。

新西兰越来越多的退休之家和乡村似乎非常有资格尝试非侵入性技术,使用数据分析来提高向老年人提供的护理效率,并侧重于预防性而非被动式使用大数据分析和人工智能(AI)技术进行护理。

我们正在进行的有关大数据分析和AI算法使用的研究项目使我们关注了一种有趣的方法,该方法正在新加坡的SMU-TCS iCity Lab进行测试,并且可能成为新西兰的典范。它已经开始进行一项技术试验项目,以解决独居老人的需求。这可能是迈向使用大数据和分析为人口老龄化做准备的第一步,同时又不影响年轻一代的教育,医疗保健和福祉所需的资源。

安装在政府资助住房中的老年人居住的公寓中的多个运动传感器可测量其移动和睡眠方式。这样做并没有使老年人强加自己与技术互动的需要。这些运动传感器收集的数据使用AI算法进行分析,以识别可能对个人生命造成危险或可能表明疾病的早期症状的情况。例如,当老年人在屋内长时间不运动时,可能表示她或他跌倒了,无法起床或失去知觉。在这种情况下,将提醒护理人员仔细观察人员的活动方式,并决定是否要检查他或他或致电急救服务。

分析由多个传感器记录的模式以及行为模式随时间的变化,可能表明抑郁或健康状况恶化的可能性(例如,如果此人没有像以前那样频繁出门)。此类更改将为护理人员表明需要调查可能的原因并采取预防措施。此外,人工智能还将学习特定个体行为的模式,从而向看护者标记与其正常活动模式的任何偏差。

您可以将这种方法视为监视-“老大哥在监视您”。但这是真的吗?我们生活在数字化时代,社交网络和在线通信留下了太多的数字痕迹,以至于将通过运动传感器收集的数据视为监视是错误的。特别是在COVID-19自我隔离期间,依靠运动传感器数据可以减少对人际交往的需求,这是新西兰及世界各地疗养院中COVID-19集群的来源,导致悲惨的后果。

与其将运动传感器视为监视,不如考虑大数据正在打开的机会,以改善老年人的护理和生活条件,而不会增加全国范围内的医疗保健和其他基本服务的成本。

这种分析监控的技术挑战是重大的。对于在老年人的公寓中使用的运动传感器而言,传感器收集的数据量非常可观:每四秒钟测量100个参数,因此可以分析庞大的数据集,以检测个人随时间的模式变化。

但是,当我们考虑将这些数据用于为不同利益相关者提供服务的潜力时,它是巨大的。照料者可以更有效地照料更多的老年人,卫生系统可以更好地组织起来以应对早期症状,从而可以减少老人的医疗费用和住院时间。如果社会工作者知道他们所照顾的老年人的特定模式和行为变化,他们可以更加专注(从而更有效率)。从长远来看,对于政府而言,这可能意味着其为老龄化人口提供各种服务并为其提供资金的有效方式。

作者Julia Kotlarsky和Ilan Oshri 是奥克兰大学的教授。Kotlarsky在信息系统和运营管理系,Oshri在管理研究生院。

本文为作者 大咖说 独立观点,并不代表 我是CIO 立场。

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