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基于大数据的老年人失能风险评估与预警模型研究

一、概述

1.1报告背景与研究意义

全球人口老龄化趋势加速，我国65岁以上老年人口占比已突破14%，失能老人数量持续攀升，给家庭和社会带来沉重照护负担。传统失能评估依赖短期临床检查，难以捕捉健康状态的渐进性恶化，导致干预滞后，长期照护成本居高不下。本研究聚焦利用长周期健康数据构建动态风险评估模型，旨在实现失能风险的早期精准识别与主动干预。通过整合可穿戴设备、电子健康档案及社区随访等多源数据，建立预测性预警机制，可显著降低中度失能向重度失能的转化率，缓解医疗资源挤兑压力。研究价值在于推动智慧康养从被动响应转向主动预