老年失能是指老年人由于生理、心理或社会因素导致的日常生活能力显著下降，无法独立完成至少三项基本活动（如穿衣、进食、洗澡、上厕所、移动等）。这种现象在老年人群中较为常见，可能与多种健康问题有关，如慢性疾病、认知障碍、跌倒等。老年失能患者护理特点主要体现在个体差异性大，康复需求多样化，长期照护需求高。生理上，老年人器官功能退化，抵抗力弱，易发生并发症。心理上，失能患者常伴有焦虑、抑郁情绪。此外，护理过程中需关注患者社会支持系统，确保综合护理效果[1-2]。为进一步提高临床管理质量，我院对其患者康复期间添加了人工智能技术辅助干预，并将其与常规护理模式获得的效果进行了对比，详情见下文阐述：
1资料与方法
1.1一般资料
在本项研究中，自2023年1月至2023年12月，我院共纳入80名老年失能患者。患者被随机分配至两个研究小组，每组各包含40名患者。在对照组中，男性患者占23例，女性患者占17例，患者年龄分布在70至88岁之间，平均年龄为（79.00±2.30）岁。在观察组中，男性患者22例，女性患者18例，患者年龄范围为70至89岁，平均年龄为（79.50±2.40）岁。对两组患者的临床基线数据进行统计学分析后，发现两组在性别构成和年龄分布上均未发现统计学上的显著差异（P＞0.05），从而确认两组患者具有可比性。
1.2方法
给予对照组患者常规护理，包括制定个体化康复计划，实施物理治疗、作业治疗和言语治疗等多种干预措施。物理治疗如关节活动度训练、平衡功能训练等，作业治疗关注日常生活技能的恢复，言语治疗则针对言语障碍进行康复。同时，重视心理支持，通过心理疏导和团体活动提升患者生活质量。
观察组在对照组基础上添加人工智能技术辅助干预，1）智能评估与监测系统：采用多模态生物传感器技术，结合可穿戴设备和床旁监测设备，实现对患者心率、血压、呼吸频率、体温、血糖等生命体征的连续监测。通过人工智能算法，对监测数据进行实时分析，识别潜在的生理异常，并自动触发预警系统，以便医护人员及时干预。2）个性化康复方案制定：利用深度学习神经网络，分析患者的病历、影像资料、功能测试结果等，构建患者个体化的健康档案。结合临床专家的知识库和决策支持系统，为患者量身定制康复目标、训练强度和康复进度。3）虚拟现实（VR）辅助训练：设计多场景的VR康复训练程序，如虚拟健身房、日常生活技能模拟等，以提高患者的兴趣和参与度。通过VR技术模拟真实的康复环境，如平衡训练时模拟不同坡度的路面，增强患者的空间感知和平衡能力。4）智能辅助设备应用：开发具备自适应功能的智能轮椅，能够根据患者的体重、步态和周围环境自动调整座椅倾斜度、助力力度等。集成机器视觉和传感器技术的助行器，能够检测障碍物并提供避障提示，提高患者的安全性。5） 智能语音交互系统：集成自然语言处理和语音识别技术，使智能语音助手能够理解患者的复杂指令和情感表达。系统提供多语言支持，并能够根据患者的康复进度和需求，提供个性化的语音指导和反馈。6）远程康复管理与指导：建立基于云计算的远程康复平台，允许医护人员远程监控患者的康复进度，并提供实时指导。通过移动应用程序，患者可以随时随地接收康复训练视频、音频指导和进度跟踪。7）智能数据分析与反馈：应用高级统计分析方法和机器学习模型，对康复数据进行分析，识别康复过程中的关键指标和潜在风险。通过可视化工具，将数据分析结果以图表和报告的形式呈现给医护人员和患者，便于他们理解并采取相应措施。8）智能预警与紧急响应：集成人工智能的智能预警系统，能够对患者的生命体征数据进行深度学习，识别异常模式并预测潜在的健康危机。在紧急情况下，系统自动激活紧急响应流程，包括通知紧急联系人、启动紧急医疗程序和提供现场急救指导。
1.3观察与评估准则
1）评价体系构建：本研究采用了专门设计的评估工具，对护理服务质量、患者的依从性以及家属的护理能力进行了全面评估。每个评估指标的得分范围设定为0至10分，得分越高，表明该指标的表现水平越佳。2）生活活动能力评估：生活活动能力的评估采用了改良版的Barthel指数（MBI）量表。该量表的最高分为100分，得分越高，意味着患者的日常生活活动能力越强。3）自理能力评估：自理能力的评价基于Barthel指数，总分同样为100分。分数的升高反映了患者自理能力的增强。4）生活质量评估体系：采用标准化的SF-36健康问卷对患者的生活质量进行全面评估。问卷的最高分设定为100分，分数的上升表明患者的生活质量得到提升。
1.4统计学方法
本研究数据处理采用SPSS25.0统计软件进行。符合正态分布的计量数据以均值
表示，并采用独立样本t检验进行组间比较。在组间数据比较中发现统计学上的显著差异时，以P值小于0.05作为判定差异具有统计学意义的临界值。
2结果
2.1组间评分指标比较详情
护理前，观察组和对照组患者各指标结果对比显示，差异无统计学意义（P＞0.05）。但同对照组护理后结果比较显示，观察组的护理服务质量、患者遵医行为和家属照顾能力均得到显著提升，差异有统计学意义（P＜0.05），具体数据详见表1。
2.2组间评分指标比较详情
护理前，两组各指标结果对比无明显差异（P＞0.05）；同对照组护理后指标相比，观察组患者自理能力得到显著改善,生活活动能力及生活质量均显著提升，（P<0.05），见下表2。
3讨论
老年失能患者由于生理机能退化，对生活照料和精神慰藉的需求较高。他们需要持续的日常生活照护，如进食、穿衣、洗漱等基本生活自理能力的支持。此外，他们还面临认知功能下降、心理状态不稳定等问题，需要专业的心理护理和康复训练。针对这些需求，护理工作应侧重于提高患者的生活质量，减少并发症，促进康复。当前，我国老年失能患者的康复护理面临着多方面的挑战。一方面，患者数量逐年增加，但专业护理人才短缺，导致护理质量难以保证。另一方面，康复护理资源分布不均，城乡差距明显，影响了患者的康复效果[3-4]。此外，护理模式较为单一，缺乏针对个体差异的个性化护理方案。随着全球人口老龄化趋势加剧，我国老年人口数量逐年攀升，失能患者比例也随之增加。老龄化社会背景下，老年失能患者康复护理需求日益迫切，传统的护理模式难以满足其多元化、个性化的康复需求。因此，探索基于人工智能技术辅助老年失能患者康复护理的新方法，对于提高护理质量、降低社会负担具有重要意义。
常规康复护理在老年失能患者康复中起到基础性作用，包括促进运动功能恢复、预防并发症等。然而，其缺陷也较为明显，如缺乏个性化治疗方案、对心理康复关注不足、康复效果评估不够全面等，限制了患者康复质量的提升[5-6]。
为进一步提高临床护理质量，我院对老年失能患者实施了基于人工智能技术辅助干预，且最终取得了较好的干预效果。人工智能技术在老年失能患者康复护理中的应用，不仅提升了护理的全面性和准确性，还显著改善了患者的康复体验和生活质量。通过智能评估与监测系统，结合多模态生物传感器和人工智能算法，患者的心率、血压、呼吸频率、体温、血糖等生命体征得到连续、实时的监测与分析，一旦发现异常，系统即自动触发预警，确保医护人员能够及时干预。此外，个性化康复方案的制定，通过深度学习神经网络分析患者病历、影像资料和功能测试结果，结合临床专家的知识库和决策支持系统，为每位患者量身定制康复目标和训练计划，极大提高了康复的针对性。虚拟现实（VR）辅助训练程序的引入，可通过模拟健身房和日常生活场景，提高患者兴趣和康复效果，增强空间感和平衡能力。智能辅助设备，如自适应轮椅和助行器，增强行动安全，自动调节并提供避障帮助，减少受伤风险[7-8]。智能语音交互系统的集成，使得智能语音助手能够理解患者的复杂指令和情感表达，提供多语言支持，并根据患者的康复进度和需求，提供个性化的语音指导和反馈，极大地改善了患者与护理人员的沟通。远程康复管理与指导平台的建立，使得医护人员能够远程监控患者的康复进度，并通过移动应用程序提供康复训练视频、音频指导和进度跟踪，为患者提供了灵活、便捷的康复服务。智能数据分析结合机器学习，识别康复关键点和风险，并以图表形式反馈给医护人员和患者。集成智能预警系统，可在紧急时快速响应，包括通知联系人、启动急救程序和提供现场指导，确保患者安全[9-10]。
综上所述，人工智能技术在老年失能患者康复护理中的应用，全方位提升了护理质量，为患者带来了显著的康复效果和生活质量的改善。
参考文献
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