《Frontiers in Digital Health》：An efficiency assessment of digital technology empowering healthy aging in China: an empirical study of the “internet plus nursing services” pilot program based on the DEA model
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本研究立足中国情境，以“数字技术赋能健康与老年照护”为核心议题，旨在系统评估可穿戴设备与远程医疗等数字技术对中国老年人健康与照护服务效率及成本控制的数量化影响。研究采用以定量分析为主、情境案例证据为辅的实证路径：首先通过对“互联网+护理服务”试点案例的情境分析
本研究立足中国情境，以“数字技术赋能健康与老年照护”为核心议题，旨在系统评估可穿戴设备与远程医疗等数字技术对中国老年人健康与照护服务效率及成本控制的数量化影响。研究采用以定量分析为主、情境案例证据为辅的实证路径：首先通过对“互联网+护理服务”试点案例的情境分析，深入考察智能设备在老年人日常生活活动（ADL）监测中的实践模式与瓶颈，为量化指标构建提供实践依据；其次利用SPSS多选分析量化居家、社区、机构等异质照护场景的数字需求，构建数据包络分析（DEA）模型测度技术投入产出效率。实证结果表明，数字技术在特定场景下平均提升服务响应效率约25%，降低运营成本15%–20%，但仍存在“数据孤岛”与适老化不足等瓶颈。最后前瞻性探讨区块链保障可信数据流通与AI驱动个性化健康管理的应用前景，提出“技术融合—模式创新—制度协同”转型路径，为优化数字照护资源配置与提升服务质量提供实证证据与决策参考。
研究背景方面，中国于2024年60岁及以上人口突破2.8亿、占比超20%，进入深度老龄化社会，高龄、失能、独居老人增多使健康老龄化需求趋于多样化和精细化；传统以线下护理与机构照护为主的服务模式存在效率低、资源分配不均、成本高、响应乏力等弊端。学界既有研究多偏重定性描述或单技术分析，缺乏多技术融合与多场景系统定量评估，效率评价方法上鲜见科学模型（如DEA），且对区块链、人工智能（AI）等新兴技术破解数据孤岛与个性化不足的转型路径分析不够深入。在此背景下，研究人员依托“十四五”国民健康规划与数字健康行动等政策推力，开展此项实证研究以填补空白。
研究人员采用的关键技术方法包括：在A市“互联网+护理服务”国家级试点开展情境案例分析，覆盖2000余名独居老人、积累18个月运营数据；2023年于A市及周边发放1200份问卷回收有效1028份（有效率85.7%），利用SPSS多选分析（Multiple Response Analysis）刻画异质需求组合；选取52个有效决策单元（DMU，含22个社区站点、20个居家服务团队、6个医养机构、4个区域远程护理中心），以数字技术投入成本（X1）、专业护理人员数（X2）、传统设备服务投入（X3）为输入，服务覆盖需求满足率（Y1）、日均有效处置异常事件数（Y2）、用户综合满意度（Y3）为输出，构建投入导向BCC模型测算综合技术效率（TE）、纯技术效率（PTE）与规模效率（SE）；进一步以Tobit回归检验技术、人力、流程、制度四类影响因素。
研究结果部分，第4节“数字技术赋能现状与ADL监测应用案例”指出，智能可穿戴与远程医疗主要落地于安全监测、健康管理、便捷沟通、精神慰藉四类场景但技术整合度低；A市试点中ADL监测（离床时长、如厕频次、室内轨迹）使跌倒风险有效预警127次、潜在健康恶化识别43例，应急响应由30分钟缩至12分钟，但同时伴生误报率约15%、老人被监视感、照护者数据素养不足、与医疗系统不互通等挑战。第5节“数字技术赋能健康老龄化评价”显示，52个DMU平均TE为0.842、PTE为0.903、SE为0.935，仅6个单位达DEA有效（TE=1），29个处于规模报酬递增（irs），表明管理技术与应用能力而非规模本身是低效主源；Tobit回归中护理人员数字技能培训时长（p<0.01）、技术—服务标准化融合度（p<0.05）显著正向，设备品牌与接口碎片化（p<0.01）显著负向，医保支付覆盖在此试点期无显著影响；成本测算上，百人标准单元年总成本降20.3%（人力降49.1%），智能设备折旧使当期设备成本升15.9%，形成J曲线效应，投资回收期2.8年、成本效益比1:1.32。第6节前瞻提出区块链按居家/机构/农村三类群体差异化部署以解决数据孤岛与隐私风险，AI依托机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉构建分层个性化干预（85岁以上跌倒预警、慢病群体用药指导、低龄老人健康社交）。
讨论与结论翻译部分，研究人员判定数字赋能虽提升效率与需求匹配，但数据安全、个性化、资源均衡、技服脱节等痛点仍存；区块链以去中心化、不可篡改、可追溯特征重塑健康养老数据治理，AI推动服务由通用向个性化跃迁。结论指出：数字技术平均提升响应效率约25%、降本15%–20%，DEA有效单元共性为技术—流程深度嵌入与人员培训到位；纯技术效率待提升空间大于规模效率；护理数字技能培训与接口统一是杠杆变量；成本端呈现短期抬升、长期回落的J曲线，百人规模回收期2.8年；未来需沿“技术融合—模式创新—制度协同”路径，以区块链保数据可信流通、以AI实现异质需求精准适配，从而优化资源配置并支撑健康老龄化高质量发展。该文发表于《Frontiers in Digital Health》。
