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老人和家属参与数据校准的具体工具与方法

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老人和家属参与数据校准的具体工具与方法
                 护理之声医养专家组

一、面向老人的 低门槛校准工具与方法(分能力适配)
核心是让老人用 看得见、摸得着、能理解的方式确认 AI 数据,避免复杂操作,重点解决 设备误判、数据与感受不符问题:

1. 自主表达型老人(能清晰沟通、理解简单数据)

工具名称
工具用途
操作方法与示例
「数据确认图文卡」
让老人直观核对 AI 采集的核心数据(如步数、饮食、睡眠),修正偏差
- 设计:A4 纸大小,大字体(≥16 号)+ 实物图片,分 数据项 - AI 记录 - 老人确认三栏;- 示例(步行数据):
「身体感受校准表」
关联 AI 健康数据与老人主观感受(如心率、血压对应 是否心慌 / 头晕
- 设计:简化表格,仅列 “AI 数据 - 老人感受 - 是否需要调整,用 笑脸 / 哭脸图标替代文字;- 示例(血压数据):
「实时语音反馈按钮」
老人发现数据与实际不符时,即时反馈(如 手环计步多了”“粥没吃那么多
- 设计:床头安装大尺寸按钮(直径 5cm,红色,凸起易触摸),连接护理员手机 APP,长按 3 秒触发语音录制;- 示例:老人散步后发现手环显示 “1000 ,实际仅走了 3 圈(约 300 步),长按按钮说 手环步数多了,我只走了 3 ,护理员收到语音后,1 小时内核对并修正 AI 数据。
2. 失智 / 轻度认知障碍老人(无法清晰表达,依赖习惯与物品联想)
工具名称
工具用途
操作方法与示例
「物品联想校准卡」
用老人熟悉的物品唤醒记忆,辅助确认习惯类数据(如饮食偏好、作息)
- 设计:卡片上印老人过往常用物品(如旧茶杯、老花镜、常用餐具),配简单文字(如 用这个杯子喝什么?);- 示例(饮食数据):  - AI 记录 老人早餐喝绿茶,护理员拿出 红茶罐(老人以前常用),问 你以前用这个罐子里的茶泡着喝,现在想喝吗?,老人点头,确认 偏好红茶,修正 AI 数据从 绿茶红茶- 操作:家属提前提供 3-5 件老人熟悉的物品,护理员每次校准数据时,用物品引导老人回忆,避免 AI 老人当前无法表达默认错误数据。
「行为观察记录表」
护理员记录老人实际行为,家属补充 行为背后的原因,共同校准数据
- 设计:表格列 观察时间 - 老人行为 - AI 数据 - 家属补充原因- 示例(睡眠数据):
工具名称
工具用途
操作方法与示例
3. 失语 / 肢体障碍老人(无法说话或动作受限,依赖非语言交互)
工具名称
工具用途
操作方法与示例
「手势 + 图片选择板」
让老人通过指认图片或固定手势,确认数据(如饮食量、活动量)
- 设计:木板上贴核心数据项的图片(如 半碗饭”“1 碗饭”“10 分钟”“20 分钟),标注对应手势(如 1 = 半碗饭);- 示例(饮食数据):  - AI 记录 老人午餐吃 1 碗饭,护理员出示选择板,老人指认 半碗饭图片 + 1 指,确认 实际仅吃半碗,修正 AI 数据;- 操作:选择板固定在老人床头,护理员每次核对数据时,逐一指向图片,老人用手势或指认回应,确保数据与实际一致。
「触感反馈校准器」
针对失能老人,通过 触感差异确认身体感受数据(如受压部位、体温)
- 设计:简易压力传感器垫(铺在老人常躺部位),连接指示灯(红 = 压力大,绿 = 压力适中),老人通过 按铃反馈感受;- 示例(压疮风险数据):  - AI 显示 老人左侧卧位受压正常,传感器垫红灯亮起(压力大),老人按铃示意 ,护理员确认后,修正 AI 数据为 左侧受压过大,需增加翻身频率- 操作:家属可远程查看传感器指示灯数据,结合老人按铃记录,补充 在家时老人左侧卧也易疼,辅助校准 AI 压疮风险评估。
工具名称
工具用途
操作方法与示例
二、面向家属的 高效校准工具与方法(补充隐性数据 + 验证偏差)
核心是让家属便捷补充 “AI 无法采集的历史习惯、隐性需求、数据背后原因,解决 数据表面化、缺乏背景支撑问题:
1. 工具:聚焦 便捷记录 + 快速反馈
工具名称
工具用途
操作方法与示例
「过往习惯清单表(电子版 / 纸质版)」
家属系统补充老人历史习惯、禁忌、健康背景,为 AI 数据提供 背景支撑
- 设计:分 饮食、作息、健康、环境”4 类,每类列 5-8 个具体问题(避免笼统);- 核心问题示例:  - 饮食:老人是否有忌口(如生冷、辛辣)?以前常用什么餐具(如喜欢用小碗吃饭)?”  - 健康:老人是否有旧伤(如膝盖疼,不能快走)?以前生病时的特殊反应(如发烧时会烦躁)?”  - 环境:老人是否怕吵 / 怕黑?喜欢什么温度(如冬天习惯 25℃)?”- 操作:老人入住时,家属填写清单,后续每月更新 1 次,护理员将清单数据录入 AI 系统,修正 通用型数据(如 AI 默认 老人能快走,清单补充 膝盖旧伤,仅能慢走,修正活动量数据)。
「数据偏差反馈 APP
家属远程发现 AI 数据与实际不符时,实时提交修正建议,同步至护理员与 AI 系统
- 功能设计:  数据查看:家属登录后可查看老人 AI 数据(如 今日步行 800 ”“晚餐吃 1 碗面);  偏差反馈:点击 反馈偏差,选择 数据项 + 修正内容 + 佐证照片(可选);  进度跟踪:查看反馈是否被采纳、AI 数据是否已更新;- 示例:家属远程看到 “AI 记录老人晚餐吃 1 碗面,想起 老人假牙不合适,吃面条费劲,实际只吃了半碗,在 APP 中提交 晚餐面条修正为半碗,原因:假牙不适,并上传老人假牙照片佐证,护理员 12 小时内核实并更新 AI 数据。
「家庭场景校准相册」
家属提供老人在家时的生活照片,辅助校准 行为习惯数据(如活动偏好、互动方式)
- 设计:电子相册(可在机构平板中查看),照片标注 场景 + 习惯说明- 示例:  - 照片 1:老人在家中花园浇花,标注 喜欢摆弄花草,每天 1 小时AI 据此修正 活动偏好数据,从 默认散步改为 可安排园艺活动;  - 照片 2:老人与孙子视频聊天时笑,标注 喜欢和家人视频,情绪会变好AI 修正 心理关怀数据,新增 每周 2 次视频通话- 操作:家属定期上传照片,护理员结合照片内容校准 AI 行为数据,避免 机构场景下的数据老人真实习惯脱节。
2. 方法:聚焦 深度参与 + 协同验证
[size=11.0000pt]方法名称
[size=11.0000pt]方法用途
[size=11.0000pt]操作步骤与示例
「家庭场景访谈法」
[size=11.0000pt]通过聊 老人在家的日常,挖掘 AI 无法捕捉的隐性数据(如 看似食量小,实际是咀嚼费力
[size=11.0000pt]- 步骤:  护理员提前列 访谈提纲(如 老人在家早餐吃什么?吃多久?”“平时喜欢做什么活动?);  家属来院时,护理员用 拉家常方式提问,避免 问卷式生硬沟通;  记录关键信息,同步修正 AI 数据;- 示例:  护理员问 老人在家吃饭快吗?,家属说 不快,因为假牙松了,得慢慢嚼,有时候吃一半就不吃了,护理员修正 AI “食量小数据为 咀嚼费力,需软烂食物 + 细嚼慢咽时间
「定期数据复盘会」
[size=11.0000pt]家属、护理员、医生共同核对 AI 数据,解决 数据争议(如 老人说没走那么多,AI 显示步数高
[size=11.0000pt]- 频率:每月 1 次(线上 / 线下);- 流程:  护理员展示 老人月度 AI 数据报告(如步数、饮食、睡眠);  家属提出疑问(如 为什么步数总是 1000 多步?老人说没走那么多);  医生 / 护理员解释数据采集逻辑(如 手环可能把翻身计为步数),共同确定修正方案(如 改用鞋底传感器,仅记录步行动作);  护理员当场更新 AI 数据校准规则;- 效果:解决 家属质疑数据准确性问题,形成 三方共识的校准方案。
「特殊事件校准法」
[size=11.0000pt]家属及时告知 老人特殊情况(如生病、节日、家庭变故),避免 AI 误判数据变化
[size=11.0000pt]- 适用场景:老人突发感冒、生日、子女探望等可能影响数据的事件;- 操作:  - 家属通过 APP 或电话告知护理员 老人昨天感冒了,今天没怎么活动,护理员在 AI 系统中添加 特殊事件标签,避免 AI 今日步数骤降误判为 活动能力下降;  - 家属告知 明天是老人生日,可能会多吃点,护理员标注 临时饮食增加,非日常食量,避免 AI 单次食量高调整常规饮食计划。

三、工具与方法的落地保障:3 个关键原则
1.简化优先,拒绝复杂:老人用的工具避免文字过多、操作步骤超 2 步(如图文卡仅需 - ,反馈按钮仅需 长按);家属用的 APP 避免注册流程复杂,支持 一键登录 + 一键反馈
2.数据联动,即时更新:所有校准工具需与 AI 系统打通(如家属 APP 反馈后,AI 数据 12 小时内更新;老人勾选图文卡后,护理员同步在系统中标注修正原因),避免 校准后数据仍滞后
3.正向激励,增强参与感:对老人,校准数据后给予小奖励(如喜欢的水果);对家属,定期发送 校准效果反馈(如 您反馈的老人怕吵已更新,AI 已调整夜间护理音量,老人睡眠时长增加 30 分钟),让家属感受到 参与有价值
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