综述：推进阿尔茨海默病及相关痴呆患者的远程监测技术：系统性综述

这篇综述系统评估了远程监测技术（如可穿戴设备、环境传感器和智能家居系统）在阿尔茨海默病（AD）及痴呆（ADRD）护理中的应用，强调其通过实时监测行为、生理和环境数据提升患者安全与护理质量，同时探讨了隐私安全、用户中心设计及跨学科整合的挑战与策略。

　　

背景

阿尔茨海默病（AD）作为痴呆的主要类型，以β-淀粉样蛋白和tau蛋白异常沉积导致神经元损伤为特征，预计到2060年全球患者将达1380万。护理AD患者的高负担促使远程监测技术（如可穿戴传感器和智能家居系统）成为研究热点，旨在通过实时数据采集减轻护理压力并改善患者生活质量。

目标

研究旨在评估远程传感技术（如可穿戴设备和环境传感器）对AD患者预后的影响，并探索降低医护人员与护理者负担的策略，同时关注合规性、隐私安全及技术效能等核心问题。

方法

基于PRISMA框架，系统性检索了Google Scholar、PubMed等数据库（截至2024年5月），纳入31篇文献，聚焦四大研究方向：现有技术、实用性平衡、隐私安全及AD护理设计。

主要远程监测技术

可穿戴设备：如智能手表（Fitbit、ActiGraph）监测步态、睡眠和生理指标；环境传感器：红外与压力传感器追踪活动轨迹与跌倒风险；人工智能（AI）：通过语音分析和驾驶模式预测疾病进展；机器人：如Paro和Pepper提供认知互动与情感支持；物联网（IoT）：集成多源数据实现云端健康管理。

技术有效性

可穿戴设备在脑血管病监测中显示高依从性，但成本与操作复杂性影响普及；智能家居系统因电池寿命和无线稳定性受限；机器学习模型能预测痴呆行为症状（BPSD），但需更大样本验证。

隐私与安全挑战

数据加密（如GDPR/HIPAA合规）、匿名化处理及边缘计算（edge computing）是关键。患者认知障碍使知情同意复杂化，需法律代表参与。区块链技术可增强 consent 管理透明度。

未来框架设计

提出基于微多普勒雷达（MDR）的非侵入监测系统，结合卷积神经网络（CNN）实时分析异常行为（如跌倒），通过WebRTC技术向护理者推送警报。系统强调模块化设计、 EHR（电子健康档案）兼容性及差异化隐私（differential privacy）保护。

结论

远程监测技术通过跨学科整合（医疗-工程-计算机科学）显著提升AD护理效率，但需平衡创新与伦理。未来需优化AI算法、降低技术成本，并扩大临床验证以推动个性化护理发展。