基于深度学习的情感分析与知识推理融合模型在老年护理服务机器人中的创新应用

本研究针对当前老年护理机器人情感交互单一化与决策支持不足的瓶颈问题，提出了一种整合LSTM-CNN多模态情感分析（Sentiment Analysis）与GNN知识推理（Knowledge Reasoning）的深度学习框架。通过融合语音、面部表情及行为数据（准确率达96.5%），结合健康知识图谱动态生成个性化护理方案（推理精度93.7%），显著提升决策效率（3.2秒）和系统稳定性（98.4%）。该成果发表于《International Journal of Cognitive Computing in Engineering》，为智慧养老提供了兼具情感智能与医学逻辑的创新解决方案。

　　

随着全球老龄化进程加速，传统养老模式面临护工短缺与服务质量不均的双重挑战。日本"Paro"治疗机器人和美国"Pepper"社交机器人虽能执行基础护理或情感陪伴，却难以捕捉老年人细微的情绪波动（如将悲伤误判为疲倦），更无法将情绪数据与高血压、糖尿病等健康指标联动分析。这种"情感盲区"导致现有机器人常作出机械响应——当老人因疼痛皱眉时，系统可能仍按既定流程播放欢快音乐。中国等老龄化严重国家亟需能理解"皱眉背后的含义"的智能护理方案。

为突破这一瓶颈，国内某研究机构开发了全球首个融合深度情感计算与临床知识推理的老年护理机器人系统。该团队创新性地将语音信号（通过LSTM网络处理）、面部微表情（CNN特征提取）和肢体动作（SVM分类）等多模态数据加权融合（公式：E_total=w₁·E_voice+w₂·E_face+w₃·E_behavior），使情绪识别准确率提升至96.5%。更突破性的是，他们构建了包含疾病-症状-治疗方案节点的健康知识图谱，采用图神经网络（GNN）实现动态推理（公式：e_i^(t+1)=σ(∑_j∈N(i)W_ije_j^(t)+b_i)），当检测到老人血压升高伴焦虑情绪时，系统能自动推荐降压药调整+心理疏导的复合方案。

研究采用三大核心技术：1）多模态融合框架，整合语音（LSTM）、面部（CNN-32/64/128滤波器）及行为（SVM分类）数据；2）知识图谱构建，集成ADLs（日常生活活动）数据集与老年健康档案；3）深度强化学习（DDPG算法），通过模拟环境训练实现护理策略自适应优化。

在"情感分析模型构建"部分，研究证实三通道数据融合较单一模态识别率提升21.8%，其中面部微表情对抑郁状态的捕捉特异性达89.3%。"知识推理模块"测试显示，系统对糖尿病老人"夜间低血糖风险"的预警准确率（93.7%）显著高于传统规则系统（76.2%）。值得注意的是，通过PPO算法（近端策略优化）实现的动态策略调整，使机器人能在3.2秒内响应突发状况，如检测到跌倒后同步启动急救呼叫与情绪安抚。

这项发表于《International Journal of Cognitive Computing in Engineering》的研究，首次实现了护理机器人从"机械化执行"到"情感-生理双维度决策"的跨越。其知识图谱的动态更新机制（公式：P'_decision=f(G',X')）能持续积累不同文化背景老人的护理偏好，为解决老龄化社会照护资源失衡提供了可推广的AI范式。未来若结合LLM（大语言模型）的语义理解，或将开创"能读懂老人未言之需"的新一代护理机器人时代。