我国人口老龄化程度持续加深，传统的以家庭养老为主导的功能逐渐退化，而机构养老资源又严重不足，与此同时，“离家不离社区”的城市社区养老却已经成为当下解决养老问题重要途径。在人们已经能够充分意识到康养和医养结合的重要性时，当前我国大多数社区医疗服务还面临布局不合理、供方服务种类单一、智能化水平低的问题，如有的老旧社区没有专业的医疗机构入驻，大部分老年人靠第三医院治慢性病“挂号难、排队久”；有的城市社区对失能老人上门护理服务覆盖率不到 30%，从需要响应到老人得到救助时间较长等等。因此，在此基础上统筹规划社区医疗服务体系，提升服务可及性、精准性、连续性，是有效应对老龄化问题、打造“十五分钟养老服务圈”中的重要环节。

　　构建“三级联动”医疗资源网络。以社区卫生服务中心为基本单元布局结构，用中心地理论优化空间位置，在老旧小区比较集中的地方根据人口密度和服务半径来增加网点的数量，并通过 GIS来进行网点的选址建模，在此基础上进行智能健康监测设备（远程心电图机、智能血糖仪等）的均衡布点，构建成 15分钟的健康服务圈，基于公共产品的理论定位，注重提供基础医疗服务的均等化供给，在智能终端接入物联网后利用大数据挖掘技术进行老年人健康档案数据库建设，开展基础病筛查和慢性病的初级诊疗等服务，开展服务流程上的精益管理消灭因空间距离造成的服务延误，提高服务的可达性。

　　家庭医生“网格化”签约服务，将家庭所在的社区划分为若干责任片区，将网格化管理的理论应用其中，在横向、纵向建设“横向到边、纵向到底”的服务单元，并以家庭医生团队为治理主体，采用“线上问诊+定期巡诊+紧急响应”的多模态服务方式覆盖责任人群；并根据生命周期健康管理理论建立老年群体个人动态更新档案，根据循证医学原则制定差异化的干预措施，利用远程检测技术（如可穿戴设备数据采集）、移动医疗平台实时监测数据、预警风险；该模式以签约服务为主体，以明确约定双方的服务内容、权利义务、绩效评价为核心，从而建立起一种稳定的医患互动模式；与此同时，在资源分配过程中充分发挥比较优势理论，选择合适的服务对象，让其下沉到家庭医生的治理范畴当中，并依靠家庭医生守门人的职能起到引导的作用，有效缓解了大医院的就医压力。以杭州市上城区为例，在打造“三级联动”医疗资源网络时，结合中心地理论计算出的人口密度及服务需求量，在清波街道老小区多发处增加智能社区卫生服务站 5个，结合 GIS模型选址使每站覆盖半径不超过 800米。家庭医生团队将辖区按网格化管理模式划分成 23个责任片区，并按照生命周期健康管理理论为 60岁以上的老人建立了动态健康档案并接入了智能手环，实时了解老人的心率、血氧值等信息；某社区老年糖尿病患者使用了家庭医生“线上问诊+定期巡诊”模式，开展血糖指标的远程跟踪管理，根据循证医学制定了饮食运动干预方案，将患者的糖化血红蛋白水平从原来的8.2%降到 6.8%。此外，该区引入社会力量建立3家嵌入式的康复护理中心，打通政府购买服务实现术后的患者从三甲医院到社区机构的无缝转诊，2023年该区慢性病患者社区管理率达到 85%，人均少用 40分钟就诊时间，“理论支撑—技术赋能—多元协同”的实践范本逐步形成。

　　创新“智慧+医疗”服务场景。依托物联网构建智能化的“无感式”健康管理体系，利用物联网技术搭建老人家庭智能监测终端网络，将具有加速度传感器和生物传感技术的跌倒报警装置、智能血压仪和智能血糖仪等智能设备布置到老人家中，并基于5G通信协议和边缘计算技术实现实时的数据采集和安全的加密传输以及云端存储；再由社区医疗平台依托数据中台，对接多源异构的健康数据，并通过清洗、建模，构建异常值检测算法、风险评估模型的动态预警规则，基于生理指标异常的智能识别、预警至全流程化的闭环响应形成自动化的自感知流程，并且技术架构上是一个“设备感知—网络传输—平台分析—智能预警”的闭环体系。

　　大数据技术贯穿于服务流程重构的各个环节，“养老医疗服务”APP在基于数据整合的基础上打通医院信息系统、药店管理系统和物流配送平台的数据接口，并开发其各自的应用场景；以数据为基础的“养老医疗服务”APP从预约挂号、电子处方流转到药品配送打通全流程全链条服务生态；以自然语言处理技术为基础开发语音交互模块解决老人数字操作障碍，建立家庭账号体系实现健康数据跨代际共享，依托“智慧助老员”以网格化服务模式为基础，兼顾“技术适老”与“人工助老”，线上技术和线下指导相结合，既发挥了数字服务的效率优势，又能在线下帮助老人完成数字端事项。注重数据治理方面采取联邦学习的方式在满足医疗隐私安全的前提下，实现数据“可用不可见”，为资源决策提供依据。

　　人工智能重视健康管理前端的防治环节，运用机器学习算法对海量健康大数据进行深度挖掘，针对不同慢性病特征建立个性化干预模型，并为糖尿病、高血压等多病种提供饮食、运动、用药等方面系统的多元化的多维建议；运用深度学习算法进行生理指标序列数据的分析，以病人为中心建立疾病的风险预测模型，依据心率变异性、血氧饱和度异常等前驱症状实现高风险人群发病概率的前期预测预警，并结合历史数据及趋势，按照其习惯或爱好等偏好设计可实施、可持续的个性化干预方案；通过运用强化学习算法对“智慧助老员”调度路径加以优化，提升服务资源配置效率。从技术应用的角度来说，本平台以区块链为基础的数据存储和访问授权使得数据可以得到真正的去中心化。平台方不需要对接过多的服务端就可以完成自身需要的各项任务。保留了原有的服务体系，在技术端开放“无智能设备服务窗口”，保留老人的选择权，体现技术进步与发展的人文关怀。最后形成的，是用技术和体验来驱动、用需求来导向、以技术创新成果落地并转化为用户体验和服务应用的新模式，“无感式”的健康管理新模式，将实现养老医疗从被动反应向主动防治、从千篇一律向千人千面、从独立孤岛向融合生态的整体转变，也为应对我国人口老龄化进程提供更加前沿的技术支撑和更有温度、更具情怀的服务体验。

　　完善“医养结合”服务标准与人才培养。建立健全专业人才队伍建设，“学历教育—职业培训—社会参与”的多元协同式培养模式。加强高职院校老年护理专业的建设，对接职业教育类型化的特点，应用产教融合理论，采用“双元”育人方式，与医院、养老院等共建校企合作实训基地，在课程中嵌入项目教学法将临床病例带入课堂，结合1+X证书制度开展慢性病管理、老年心理护理等方面的核心技能训练，根据生命周期理论调整课程结构，并根据老年人不同生理、心理发展阶段的需求，设计分期、分批、分阶的课程。完善在职培训体系建设，遵循成人学习理论，运用行动学习法，基于成人学习场景，开发社区医护人员在职培训项目，通过举办工作坊或情景模拟等沉浸式教学，增强社区医护人员的实操性，并建立“培训—考核—激励”闭环机制，实现培训成果与职称评定、绩效分配等相挂钩。

　　加强创新人才政策方面，吸取柔性人才引进的理念，推进医疗机构柔性引进高层次人才和医护人员到社区服务；根据社会保障理论完善养老护理员职业发展路径，建立与职业技能等级相挂钩的薪酬激励机制，吸引各层次优秀人员从事养老服务相关工作；建立人才需求预测模型，利用大数据分析区域内养老护理人才缺口情况，不断动态调整人才培养规模和结构，实现区域内养老护理人才资源科学化配置，以包容性发展理念统筹协调医养结合人才队伍建设的内涵与外延，在发挥好专业人才引领带动作用的同时全面调动社会力量的积极性，充分发挥制度创新和理论应用对医养结合人才队伍建设的驱动力，力争做到人数充足、结构合理、专业精良、充满爱心的医养结合人才队伍，为构建“医养结合”服务体系提供强有力的人才支撑和智力支持。

　　基于城市社区养老模式下的医养服务设计要以满足老年人的需求为出发点，实现资源整合、技术赋能、标准建设和制度创新，打造“便捷可及、智慧精准、医养融合”的服务体系，同时还要不断推进医疗服务与养老、家政、心理服务等多种业态深度融合，充分利用5G、VR等新技术开发远程手术指导、沉浸式康复训练等新的应用场景，让更多老年人在“家门口”享受有温度、有品质的医疗养老服务，切实提升晚年生活的安全感与幸福感。

　　(作者：胡利智，湖北工业大学）