|
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 | | 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): | | 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): | | 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 步”,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 圈”,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 | | 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” 为 “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 因 “老人当前无法表达” 默认错误数据。 | | 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): | | | | 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 | | 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”“坐 10 分钟”“坐 20 分钟”),标注对应手势(如 “竖 1 指 = 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 + 竖 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。 | | 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 “疼”,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。 | | | | 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 | | | | 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)。 | | 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: ① 数据查看:家属登录后可查看老人 AI 数据(如 “今日步行 800 步”“晚餐吃 1 碗面”); ② 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)”; ③ 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” 与 “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]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: ① 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?”); ② 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; ③ 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”。 | | [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: ① 护理员展示 “老人月度 AI 数据报告”(如步数、饮食、睡眠); ② 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”); ③ 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”); ④ 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。 | | [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 因 “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 因 “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 “看 - 勾”,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”。
|