基于6200例社区老年人的评估数据,探讨标准化运动评估、AI综合研判与训练干预闭环在养老机构中的应用价值。
系统采用"身体功能—心理状态—生活能力—环境安全—营养睡眠"五维评估框架,每个维度下设标准化量表,确保评估的全面性与可比性。
所有量表均经过信效度验证,评分由确定性规则引擎计算,AI不参与评分,仅负责跨领域综合分析。
| 维度 | 模块 | 题量 |
|---|---|---|
| 安全 | 安全闸门 | 8 |
| 身体 | SFT体能 | 6项 |
| 身体 | 跌倒风险 | 10 |
| 身体 | 肌少筛查 | 5+3 |
| 心理 | 心理量表 | 3套 |
| 生活 | ADL/IADL | 6+8 |
| 环境 | 居家环境 | 10区 |
| 营养 | MNA-SF+膳食 | 6+24h |
| 睡眠 | 睡眠结构 | 15 |
* 模块化设计,支持按需勾选,部分评估不出综合分
图1:动态移动(8英尺起立行走)与下肢力量(坐站)为普遍短板,红色标注
图2:46.2%的老人存在跌倒中高风险
| 指标 | 干预前均值 | 干预后均值 | 变化 | 样本量 |
|---|---|---|---|---|
| SFT综合分 | 68.3 | 76.4 | +11.8% | 1,247 |
| 8英尺起立行走(秒) | 12.4 | 10.1 | -18.5% | 1,247 |
| 坐站(次/30s) | 11.2 | 13.8 | +23.2% | 1,247 |
| 跌倒风险等级下降 | 中风险→低风险转化率 34.2% | 423 | ||
| ADL功能指数 | 88.6 | 91.2 | +2.9% | 1,247 |
* 数据为完成12周系统训练并复评的受试者,训练方案基于评估结果个性化制定
AI分析严格遵循"证据边界"原则:评分由确定性引擎完成,AI仅负责跨领域综合判断,不得重新计算风险等级,不得推断未测量的生理机制。
每份报告必须回答12个关键问题,包括:个案属于全面下降还是局部短板?当前最主要的功能瓶颈是什么?哪些异常只是风险信号?哪些领域保存良好?哪个风险最容易立即改变?
"如果把报告中的年龄、性别和数字替换成另一位老人,绝大多数结论仍然成立,则说明分析过于模板化,必须重新分析。" — AI分析质量校验规则
* 案例已匿名化处理,数据来自真实评估记录
| 功能 | 基础版 | 专业版 | 旗舰版 |
|---|---|---|---|
| 年费 | ¥365/年 | ¥888/年 | ¥1,288/年 |
| 评估师账号 | 3个 | 10个 | 不限 |
| 9大评估模块 | ✓ | ✓ | ✓ |
| AI深度分析 | ✓ | ✓ | ✓ |
| PDF报告导出 | ✓ | ✓ | ✓ |
| 整改任务流转 | — | ✓ | ✓ |
| 复评提醒+趋势对比 | — | ✓ | ✓ |
| 数据看板+批量导出 | — | ✓ | ✓ |
| 多机构数据隔离 | — | — | ✓ |
| API接口对接 | — | — | ✓ |
| 专属客户经理 | — | — | ✓ |
* 月付体验 ¥99/月,随时取消。所有方案均含全部评估模块与AI分析。
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