基于干预映射框架的老年综合照护知识库开发（SMART系统）：混合方法研究

为解决老年居家照护中移动健康应用功能单一、缺乏理论框架及个性化反馈等问题，首都医科大学护理学院团队开发了基于临床决策支持系统（CDSS）的SMART智能照护模型。研究通过混合方法构建包含138项照护问题、450项循证干预措施的知识库及触发规则，为居家养老提供整合性解决方案。该成果发表于《JMIR Nursing》，为老年智慧照护系统开发提供理论范式。

　　

随着全球老龄化加剧，老年人功能衰退和健康问题日益突出，传统家庭照护模式因少子化、人口流动等因素面临严峻挑战。现有移动健康（mHealth）应用虽能通过物联网（IoT）设备实现远程监测，却普遍存在三大痛点：功能碎片化、理论支撑薄弱、实时反馈缺失。这些局限使得技术难以满足老年人多元化的居家照护需求，导致照护效率低下、资源浪费等问题。

针对这一现状，首都医科大学护理学院的研究团队创新性地开发了SMART系统——一种基于临床决策支持系统（CDSS）的智能老年照护模型。该系统仿照生物神经反射机制，通过传感器（受体）、手机自主响应系统（脊髓神经系统）、远程云管理中心（大脑中枢）和全照护系统（效应器）的协同运作，实现12个核心健康领域的主动干预。相关研究成果发表在护理学知名期刊《JMIR Nursing》上。

研究采用混合方法设计，关键技术包括：1）基于半结构化访谈识别5类照护需求；2）参照WHO国际功能分类（ICF）和北美护理诊断协会（NANDA-I）框架确定照护问题；3）运用干预映射（IM）前3个步骤制定195项短期和138项长期照护目标；4）通过系统文献评价筛选450项循证干预措施；5）建立诊断规则与触发规则实现个性化推荐。

研究结果呈现多维度突破：

1. 1.

   需求分析：访谈26位老年人发现日常生活照护、健康管理、外部支持、社会参与和自我发展（含数字包容）五大核心需求。

2. 2.

   问题构建：整合ICOPE指南和NANDA-I（2024-2026）标准，最终确立12个领域141项照护问题，如"压疮风险"的诊断标准包含CARE量表VI-C3项评分等量化指标。

3. 3.

   干预体系：形成13类干预目录（如健康教育和皮肤清洁），包含457项措施。新增AI社交机器人等7项数字技术干预，体现时代适应性。

4. 4.

   规则引擎：采用IF-THEN逻辑，例如"若老人4小时未翻身（IF），则推送体位更换指导（THEN）"，实现自动化决策支持。

讨论部分强调，该研究首次将干预映射框架应用于居家养老知识库开发，其创新性体现在三方面：1）用户中心设计确保需求精准捕捉；2）理论驱动构建增强干预科学性；3）动态维护机制（如2025年更新）保障系统时效性。尽管存在未纳入专业医护人员视角等局限，但SMART模型为破解居家养老"碎片化"困局提供了标准化范式，其知识库构建方法可推广至慢性病管理等其他健康领域。未来将通过随机对照试验（RCT）进一步验证系统实效性，并探索知识图谱与大语言模型的融合应用，持续推动智慧养老技术革新。