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智慧養老 讓養老更安心

發布人:海盟金網發布日期:2021-04-01人氣:0

我國已經逐漸進入老齡化社會,截至2018年底,我國60歲及以上老年人口為2.49億人,占總人口的17.9%。 “銀發浪潮”來襲,如何讓老年人安心養老?業界普遍認為,在“互聯網+”時代,智慧養老成未來養老新趨勢。

智能技術助力養老智能產品推陳出新

如今,越來越多的新技術被應用到養老產業,為老年人提供生活照料、健康管理、醫療處理、精神慰藉等服務。

借助大數據、云計算等新技術,個性化智能產品不斷推陳出新,為老年人保駕護航。根據《智慧健康養老產業發展白皮書》顯示,目前,市場中的智慧健康養老項目包括終端設備、軟件產品和系統集成服務,應用服務主要包括老年人遠程監護、慢性病管理、在線醫療、社區健康養老等。

隨著失能、失智老年群體的數量逐步增多,智慧養老將派上更大用場。“臥床老年人移位設備,能降低服務人員、家庭照護者的工作強度和技術要求。半失能老人獨立使用的室內助行及移位技術,支持輕中度阿爾茨海默癥、帕金森癥等患者生活的輔助技術等,都是科技進步帶來的‘紅利’。 ”業內人士說。

智慧養老

挖掘“銀發消費”潛力打通養老“最后一公里”

近日,中國老齡協會發布的《需求側視角下老年人消費及需求意愿研究報告》指出,隨著老年群體規模的不斷擴大,老年人生活質量的提升,我國老齡產業市場潛力巨大,發展前景廣闊,老齡產業有望成為經濟發展新增長點。我國老年人的家庭社區養老需求率高達84.18%,社區居家老年人對上門看病的需求率達到38.08%。預計到2020年,我國老年消費市場規模將達到3.79萬億元,老齡用品市場和養老服務市場都有較大剛需。

在這一背景下,智慧養老以其獨特的優勢,逐漸成為越來越多人的選擇。智慧養老借助物聯網、大數據、智能化設備等新技術、新設備,為老年人提供全天候、多層次、高效便捷的養老服務,滿足老年人物質需求與精神需求。在家庭養老、社區養老、機構養老等領域,智慧養老正得到推廣和應用。專家認為,智慧養老減少了人工成本,提高了工作效率,提升了服務品質,受到廣大老年人的青睞。智慧養老有望解決傳統養老產業在居家照顧、醫療保健、精神關愛等方面的痛點。

不過,智慧養老產業尚處于起步階段,還沒有形成成熟的服務模式。智慧養老供給服務呈現碎片化特點,沒有形成一個完整的產業循環,很多智慧養老產品的技術穩定性、可靠性也有待提升。現在有很多好的科技產品,但是應用服務跟不上。專家認為,要讓廣大老年人實現居家養老,需要解決養老服務“最后一公里”的問題。

智慧養老要充分借助科技力量,整合分散的服務資源,打通養老服務的每一個環節,有效滿足老年人多樣化、多層次養老服務需求,讓智慧養老“叫好叫座”。同時,要警惕智慧養老“玩概念”“玩噱頭”。市場上一些所謂的智能養老產品,沒有真正考慮老年人的生活習慣和個性化需求,不僅起不到照料呵護的作用,還成了老年人的負擔。還有一些“智能產品”打著高科技的幌子,賺老人的錢,甚至進行詐騙。

政策給力科技助力助推養老產業升級

目前,不少養老機構、街道社區開始推行智慧養老,利用先進技術打造智能化養老服務平臺。去年下半年,合肥市蜀山區南七街道丁香社區打造的智慧健康養老平臺可以聯動子女、家庭醫生、社區指導中心,實時監護老人健康信息和安全狀況,一旦出現異常,第一時間提供救援與幫助。同時,還可以提供優質的診療服務,真正實現了在社區醫養結合的目標,做到讓子女放心,老人舒心。開發的“智慧養老”APP與監測設備相連,能夠監測血壓、血糖、心律等,還有定位與一鍵救護等功能。

國家已經出臺意見,積極推動智慧養老。近日,國務院辦公廳印發《關于推進養老服務發展的意見》,提出持續推動智慧健康養老產業發展,拓展信息技術在養老領域的應用,制定智慧健康養老產品及服務推廣目錄,開展智慧健康養老應用試點示范。促進人工智能、物聯網、云計算、大數據等新一代信息技術和智能硬件等產品在養老服務領域深度應用。

多地近期全面放開養老服務市場,發展智慧健康養老新業態。我省出臺的《關于全面放開養老服務市場提升養老服務質量的實施意見》提出,到2020年,養老服務市場全面放開。在全省養老機構開發推廣智慧養老機構服務管理系統。制定出臺智慧養老機構建設規范,實施智慧養老院創建工程。完善各級社區居家養老服務信息平臺,提高社區居家養老服務信息化、智能化水平。開展智能物聯網應用居家養老試點。發展遠程醫療和遠程養老服務,探索建立遠程居家照護服務系統。

“發展智慧健康養老產業為應對人口老齡化提供了有力的科技支撐,為擴大國內市場提供了重要的消費引擎,更為電子信息產業轉型升級提供了難得的發展契機。 ”有關部門負責人認為。人工智能、物聯網、大數據、云計算、5G等技術為養老產業轉型升級注入了發展動力。業內人士建議,下一步,還需要政府加大科研投入,推進“產學研”相結合,引導社會力量發展智慧養老產業,解決市場小散亂差、缺乏行業標準、供需不匹配、數據安全性難以保證等問題。

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