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医疗、养老是长寿时代刚需,AI技术如何填空缺口、重塑服务?

0次浏览     发布时间:2025-04-11 22:02:00    

国家统计局数据显示,截至2023年末,中国60岁及以上人口2.97亿,占总人口比例达21%。中国即将进入深度老龄化国家,预期寿命延长的同时,带病生存时间也相应延长,百岁人生来临,全社会步入“长寿时代”。

中国长寿水平正快速追赶并超越欧美,最新统计数据,中国人均预期寿命已经增至78.6岁,相较于2019年77.3岁的,又提升1.3岁。而在2022年,美国人均预期寿命为77.5岁。

但是需要注意的是,更长的寿命并与更高的生命质量存在短期内难以弥合的鸿沟。《柳叶刀》发表的全球性预测分析数据显示,2022年人们的预期健康寿命为64.8岁,预计到2050年会增至67.4岁。

如此看来,长寿时代的到来,也将撑大专业照护需求的缺口。泰康保险集团创始人、董事长兼首席执行官陈东升在《长寿时代》一书中也提出,医疗和养老是两大刚需,带病生存催生了健康产业的升级,慢病护理资源的短缺问题非常重要。

在2025年(第七届)世界大健康博览会上,泰康保险集团、泰康长寿时代研究院联合主办了2025长寿时代论坛,聚焦于AI技术发展能在人口老龄化过程中怎样填补空白、如何重塑服务路径。

泰康之家副总裁兼养老社区事业部总经理徐晓欢指出养老行业的刚性需求,她说,“如今,我们面临两大挑战,一是护理人员长期稀缺,且年轻人越来越少愿意从事养老护理行业。二是否能通过建立知识库,用机器人代替护理人员,从而降低用工门槛,也能进一步提升整个行业内的服务专业性。”

她表示,养老是劳动密集型行业,需要提供24小时的衣食住行服务,工种复杂,在提供养老服务的过程当中,应用更多的科技设备,会使得整个服务的效率和质量得到改善。

据了解,泰康之家养老社区布局全国36城43个项目,实现22城24社区连锁运营,入住居民超1.6万人。陈东升表示,2025年年底,泰康之家养老社区在住居民有望超过2万人,泰康之家将成为中国规模最大、居住人数最多的连锁养老服务品牌。为此,泰康在布局康复医院之外,还打造了多层次医疗服务网络,囊括5大医学中心,并形成了消化医学、泌尿医学、神经医学、健康管理与老年医学的“5+N”重点学科。

为减少长寿但久病缠身的窘境,避免低质量的“长寿陷阱”大规模出现,中国医学科学院北京协和医院医学博士、副主任医师朱鸣雷指出,应对老龄化社会,世界卫生组织很早就提出了“健康老龄化”,即维护好老年人的功能。

他认为,AI在医养融合中的另一个重要应用是整合照护服务平台,从而根据老年人的个性化需求,整合各种服务资源,包括医疗、护理、心理、运动、日常生活支持等方面,以保证老年人医护照料服务的连续性。并且要通过AI评估、数据挖掘和分析,更准确了解老年人的需求变化,及时调整服务方案。同时,他说:“AI技术可以做到很高精尖,但可能也要考虑成本,用在老年人身上是不是负担得起。”

对于AI技术目前在医养行业中发挥的作用,泰康保险集团科技中心副总经理兼泰康之家首席科技创新官常城坦言,AI应用尚处在产品化的初期,尚未达到规模化、标准化,而且一些高科技企业的投入也还不足,但是,AI技术跟医养的深度融合,不管是个体价值还是产业的潜力上都一看到非常多的可能性。

从养老到医疗,大模型技术正在医疗场景中接连落地,目前已有超过70家医疗机构与大健康公司宣布整合DeepSeek,覆盖药物研发影像分析、诊断筛查、病理监测、慢病管理等多个领域。

在对带病体的管理方面,香港科技大学讲座教授、香港工程院院士张黔表示,大模型的推进,将重构慢病管理范式,即从单一的指标变成全方位且连续的信息,做到资源的合理分配。

张黔指出,曾经的模型是解决单点问题,现在的大模型能提供全面认知、全面病种的服务能力支撑。这使得随大模型的出现,普通设备加上知识蒸馏,会减少对于慢病的数据量需求,实现小样本学习。不论是慢病管理还是健康管理,本质是要千人千面,过去难以实现,大模型出现后,这种千人千面的服务可能实现。

在探讨AI技术与医养的结合与相互促进作用之外,AI的局限性也要纳入考量,不过长寿经济也在带来新的时代机遇。全国老龄工作委员会第一届专家委员会委员、全国养老服务专家委员会原副主任、中国老龄科学研究中心原副主任党俊武就明确指出,AI是工具体系。

党俊武认为,AI可以给长寿经济赋能,而长寿经济可以给AI“赋命”,他说:“从工业革命走到今天,从开始的仿制品一直到今天的所有高科技产品,最终落脚点是老百姓的民生日用。我们要拥抱AI时代,更重要的是AI要拥抱长寿经济。”

在他看来,到2050年,中国的银发经济、老龄产业、老龄经济、长寿经济总体消费潜力应该在250万亿之上。此外,党俊武还指出,长寿经济的到来意味着机会的到来,作为年轻人,下一步应该从长寿经济里面找到新发展机会。

(本文首发于钛媒体App)

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