
Chinese General Practice ›› 2026, Vol. 29 ›› Issue (21): 2938-2949.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0399
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Received:2025-12-04
Revised:2026-02-27
Published:2026-07-20
Online:2026-06-03
Contact:
PAN Zihan
通讯作者:
潘子涵
作者简介:作者贡献:
李文萍、陈建华负责文献筛选与核对、论文撰写;李文萍、许家培、金雪负责数据分析;迟春花负责研究整体设计、质量控制与监管、论文撰写与修改、论文审核;潘子涵确定论文选题,并负责论文质控、指导及修改,对文章整体负责。
基金资助:CLC Number:
Add to citation manager EndNote|Ris|BibTeX
URL: https://www.chinagp.net/EN/10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0399
| 数据库 | 检索式 |
|---|---|
| 中国知网 | (SU=(老年人+高龄老人+老年群体+长者))AND(SU=(社区+居家))AND(SU=(健康管理+健康干预+健康促进+慢病管理+健康监测+健康服务+健康照护+健康维护))AND(SU=(数智化+数字化+智能化+智慧健康+数字医疗+远程医疗+可穿戴设备+物联网+人工智能+大数据+移动健康+智慧养老+健康管理平台)) |
| 万方数据知识服务平台 | (题名或关键词:("老年人"O R"高龄老人"O R"老年群体"O R"长者"))AND(题名或关键词:("社区"O R"居家"))AND(题名或关键词:("健康管理"O R"健康干预"O R"健康促进"O R"慢病管理"O R"健康监测"O R"健康服务"O R"健康照护"O R"健康维护"))AND(题名或关键词:("数智化"O R"数字化"O R"智能化"O R"智慧健康"O R"数字医疗"O R"远程医疗"O R"可穿戴设备"O R"物联网"O R"人工智能"O R"大数据"O R"移动健康"O R"智慧养老"O R"健康管理平台")) |
| PubMed | ((""[Mesh] O R "Aged, 80 and over"[Mesh] O R "Frail Elderly"[Mesh] O R older people O R seniors O R geriatric)) AND (("Community Health Services"[Mesh] O R "Primary Health Care"[Mesh] O R "Home Care Services"[Mesh] O R community-based O R home-based)) AND (("Health Services for the Aged"[Mesh] O R "Disease Management"[Mesh] O R "Health Promotion"[Mesh] O R health management OR health intervention O R health promotion O R chronic disease management O R health monitoring O R care management)) AND (("Telemedicine"[Mesh] O R "Mobile Applications"[Mesh] O R "Wearable Electronic Devices"[Mesh] O R "Artificial Intelligence"[Mesh] OR "Big Data"[Mesh] O R digital health O R eHealth O R mHealth O R telehealth O R wearable devices O R IoT O R "internet of things" O R artificial intelligence O R AI O R big data O R remote monitoring O R smart health O R health management platform)) |
| Web of Science | TS=((("older people" O R seniors O R geriatric O R Aged) AND ("community" O R "home-based" O R "community-based")) AND ("health management" O R "health intervention" O R "health promotion" O R "chronic disease management" O R "health monitoring" O R "care management") AND ("digital health" O R eHealth O R mHealth O R telemedicine O R telehealth O R "wearable device*" O R "internet of things" O R IoT O R "artificial intelligence" O R AI O R "big data" O R "remote monitor*" O R "smart health" O R "health management platform")) |
Table 1 Chinese and English literature search strategy
| 数据库 | 检索式 |
|---|---|
| 中国知网 | (SU=(老年人+高龄老人+老年群体+长者))AND(SU=(社区+居家))AND(SU=(健康管理+健康干预+健康促进+慢病管理+健康监测+健康服务+健康照护+健康维护))AND(SU=(数智化+数字化+智能化+智慧健康+数字医疗+远程医疗+可穿戴设备+物联网+人工智能+大数据+移动健康+智慧养老+健康管理平台)) |
| 万方数据知识服务平台 | (题名或关键词:("老年人"O R"高龄老人"O R"老年群体"O R"长者"))AND(题名或关键词:("社区"O R"居家"))AND(题名或关键词:("健康管理"O R"健康干预"O R"健康促进"O R"慢病管理"O R"健康监测"O R"健康服务"O R"健康照护"O R"健康维护"))AND(题名或关键词:("数智化"O R"数字化"O R"智能化"O R"智慧健康"O R"数字医疗"O R"远程医疗"O R"可穿戴设备"O R"物联网"O R"人工智能"O R"大数据"O R"移动健康"O R"智慧养老"O R"健康管理平台")) |
| PubMed | ((""[Mesh] O R "Aged, 80 and over"[Mesh] O R "Frail Elderly"[Mesh] O R older people O R seniors O R geriatric)) AND (("Community Health Services"[Mesh] O R "Primary Health Care"[Mesh] O R "Home Care Services"[Mesh] O R community-based O R home-based)) AND (("Health Services for the Aged"[Mesh] O R "Disease Management"[Mesh] O R "Health Promotion"[Mesh] O R health management OR health intervention O R health promotion O R chronic disease management O R health monitoring O R care management)) AND (("Telemedicine"[Mesh] O R "Mobile Applications"[Mesh] O R "Wearable Electronic Devices"[Mesh] O R "Artificial Intelligence"[Mesh] OR "Big Data"[Mesh] O R digital health O R eHealth O R mHealth O R telehealth O R wearable devices O R IoT O R "internet of things" O R artificial intelligence O R AI O R big data O R remote monitoring O R smart health O R health management platform)) |
| Web of Science | TS=((("older people" O R seniors O R geriatric O R Aged) AND ("community" O R "home-based" O R "community-based")) AND ("health management" O R "health intervention" O R "health promotion" O R "chronic disease management" O R "health monitoring" O R "care management") AND ("digital health" O R eHealth O R mHealth O R telemedicine O R telehealth O R "wearable device*" O R "internet of things" O R IoT O R "artificial intelligence" O R AI O R "big data" O R "remote monitor*" O R "smart health" O R "health management platform")) |
| 第一作者 | 发表时间(年) | 国家 | 平台名称 | 平台组成要素 | 研究设计 | 研究结果 | 作用机制 | 挑战及策略 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Chuang[ | 2016 | 中国 | SilverLink系统 | 多个传感器、一个家庭网关和一个警报吊坠/腕带。数据收集API、数据库、分析引擎和Web门户 | 非实证研究-系统设计 | — | 通过环境传感器与行为分析算法,持续评估健康状况并预警,促进家庭互动 | 需适应不同居住环境;用户隐私担忧 |
| Barroca[ | 2017 | 巴西 | 基于IoT的医疗保健平台 | 由远程患者和环境监测、患者医疗保健数据管理、患者健康状况管理、紧急和危机管理模块组成 | 非实证研究-系统设计 | — | 远程监测患者和环境、管理患者医疗保健数据、管理患者健康状况以及发现解决危急情况 | — |
| 刘佳丽[ | 2017 | 中国 | 老年慢性病智慧健康服务平台 | 智能分诊系统、健康数据移动监测、电子健康档案共享平台 | 非实证研究-系统设计 | — | 分级诊疗、适老化设计、连续性服务整合 | 老年群体局限、医疗资源不均、老年人技术接受度低 |
| 赵璐[ | 2017 | 中国 | 社区智慧养老健康服务平台 | App连接穿戴设备,整合社区医院、家政、第三方服务机构服务 | 非实证研究-系统设计 | — | 通过服务蓝图连接"前台用户交互-后台服务支持",缩短了服务响应时间,整合社区医疗/家政资源 | 界面设计缺少美观性,部分任务用时比较长 |
| Saha[ | 2018 | 印度 | 基于IoT的自动化远程健康监测系统 | 传感器获取有关患者健康的各种参数的数据,物联网存储这些数据并通过网站显示,该网站提供远程监控访问权限 | 非实证研究-系统设计 | — | 阈值触发预警联动家属/医生 | — |
| Recio-rodríguez[ | 2022 | 西班牙 | 智能设备联合干预平台 | 智能手环监测、每日生成个性化建议 | 实证研究-随机对照实验 | 时钟测试得分显著提高 | 实时监测、个性化反馈导致行为改变 | 应用界面未针对老年人优化,缺乏社交激励/情感化设计 |
| Bajenaru[ | 2019 | 罗马尼亚 | 个性化监测和协助电子健康创新平台 | IoT传感器、大数据分析引擎、慢性病恶化预测模型 | 非实证研究-系统设计 | — | 有助于诊断医疗状况、制定治疗计划、协调管理以及评估老年人对长期护理的需求 | — |
| Durán-vega[ | 2019 | 墨西哥 | 养老院健康监测物联网系统 | 实时监测数据可视化、家属-护工聊天模块、分级警报系统 | 实证研究-可用性测试 | 可用性SUS评分83(优秀等级) | 异常数据触发警报,护工快速响应;集成聊天功能替代传统电话沟通;电子病历替代纸质记录,支持历史数据回溯 | 患者隐私风险,场景限制:依赖养老院环境 |
| Fritz[ | 2019 | 美国 | 智能健康管理家居系统 | 多传感器(红外、接触、温湿度等)、AI算法、护士远程监测 | 非实证研究-系统设计 | — | 传感器数据与临床健康事件关联,实现异常行为识别和预警 | 多源数据融合挑战;跨学科协作沟通壁垒 |
| Tang[ | 2019 | 中国 | IoMT老年护理系统 | 医疗物联网设备+实时生物数据采集+案例推理(CBR)决策支持 | 实证研究-案例研究 | 缩短健康监测时间;动态调整照护计划,提升服务效率 | 实时数据驱动、CBR匹配历史案例、个性化照护方案优化 | 设备部署成本高;算法依赖历史数据质量;跨专业协作壁垒 |
| 王玥[ | 2021 | 中国 | 北京方庄社区智能语音外呼平台 | 语音功能模块对接慢性病管理平台,数据分析及反馈 | 实证研究-观察性研究 | 老年人体检率增加;高血压患者血压控制率提升,医院满意度提升 | 替代人工外呼,释放家庭医生时间,自动触发血压危急值预警,引导人工重点干预 | 居民配合度低,部分中途挂断或拒绝配合 |
| Liu[ | 2020 | 中国 | IoT健康促进系统 | 无线传感器网络、生理信息监测、情境感知服务、营养/运动管理模块 | 非实证研究-系统设计 | — | 多源数据整合分析,个性化健康管理,预防性干预 | 系统异构集成难度;老年人操作复杂性;数据隐私风险 |
| 张朕[ | 2020 | 中国 | 智慧医养护一体化服务平台 | 老人自助、平台运营、健康服务、养老管家、政府监管、商家服务六大子系统;整合互联网、数据共享技术 | 非实证研究-系统设计 | — | 医养护资源一体化;政府监管保障服务质量 | 信息壁垒、资源分散、服务标准不一 |
| 马顺帅[ | 2020 | 中国 | 医养结合智慧养老平台 | 信息采集层、网络层、支撑平台层、系统管理层以及应用服务层 | 非实证研究-系统设计 | — | 医养资源整合,主动健康干预,服务便捷化 | 设备兼容问题,隐私安全,老年人接受度差 |
| Göransson[ | 2020 | 瑞典 | Interaktor健康管理Aoo | 实时健康报告、自动风险评估、护士端警报系统 | 实证研究-准实验研究 | App使用率96%;健康素养显著提升 | 实时反馈促进早期干预;患者-护士协同优化决策 | 躯体健康指标改善不显著;小样本限制推广 |
| Wang[ | 2021 | 中国 | 智能老人定位健康系统 | 无线传感器网络、DS证据理论优化BP神经网络、健康预测模块 | 非实证研究-系统设计 | — | 位置追踪、健康数据分析,实现安全监控与疾病风险预警 | 传感器网络部署成本;预测模型泛化能力;隐私泄露风险 |
| Sarkar[ | 2022 | 印度 | CarePro系统 | Arduino物联网设备、安卓应用(警报、用药提醒、医生呼叫) | 非实证研究-系统设计 | — | 多传感器实时监测生理数据,位置追踪与紧急响应,降低意外风险 | 设备佩戴舒适性;网络连接稳定性 |
| 黄欢欢[ | 2021 | 中国 | 基于混合感知模型的智慧养老平台 | 生理数据感知系统、环境感知系统、位置感知系统、活动感知系统、决策支持系统 | 非实证研究-系统设计 | — | 环境/生理/行为数据融合分析,阈值触发分级响应,优化慢病管理效率 | 老年人因知识水平/操作焦虑抵触设备,数据采集与使用边界模糊,依赖政府补贴,仅基地试点运行 |
| Ekstedt[ | 2021 | 瑞典 | ePATH协作式自我管理平台 | 患者端App、医护端仪表盘、个性化目标设定 | 实证研究-混合方法研究 | 患者自我管理能力提升;医护协作效率改善;组织流程复杂性成主要挑战 | 患者-医护共享数据平台促进共同决策;个性化目标增强参与感 | 组织流程重构阻力;技术适配复杂;慢性病患者数字素养差异 |
| Barenfeld[ | 2022 | 瑞典 | 远程个性化健康管理平台 | 数字平台、结构化电话支持 | 实证研究-混合方法研究 | 用户整体满意度高;数字平台使用率低于电话;独居患者更倾向使用症状评分;COPD患者更倾向使用消息功能 | 通过症状监测和远程支持实现个性化健康管理;增强患者参与和预防性行动 | 数字平台采纳率低;直接消息功能使用有限;技术能力不足者访问困难;平台功能实现不完善 |
| Yang[ | 2022 | 中国 | 智慧医养结合健康平台 | AI驱动的网络信息安全平台 | 非实证研究-系统设计与验证 | 81.25%用户高度评价平台效果;有效整合医疗与养老资源 | 通过AI分析健康数据优化服务匹配;提升健康管理效率和资源利用率 | 未明确说明技术挑战;需验证实际落地效果 |
| Tang[ | 2022 | 中国 | 响应式健康分析模型 | 物联网医疗设备、AI模糊逻辑、案例推理、照护计划动态调整 | 非实证研究-系统设计与验证 | 生成高质量个性化照护方案,提升满意度 | 多维健康评估触发照护计划修订,实现资源优化配置 | 部分老人抗拒穿戴设备,敏感健康信息传输风险,远程监测减少护患接触 |
| Belmin[ | 2022 | 法国 | AI驱动的eHealth预警系统 | 家庭助理App、机器学习算法、护士协调中心 | 实证研究-多中心非对照实用试验 | 急诊率降低 | 早期预警,分级响应 | 增加照护者工作负担 |
| 侯汉坡[ | 2022 | 中国 | 杭州市西湖区老年智慧康养平台 | 区级总控平台、街道分平台;老年人App、服务人员App;数据系统、云平台、智能设备 | 实证研究-案例分析 | 现存问题为免费服务使用率高,付费服务使用率低,医院合作缺乏长效激励机制,城乡及区域发展不均衡 | 联动政府/社区/医院/家庭资源,实现"评估-计划-服务-结算"闭环管理;通过智能设备远程监测慢病老人健康数据,降低意外风险 | 老年人对智慧服务认知不足;医院参与积极性不高;农村地区数字鸿沟显著 |
| 贾梦夏[ | 2022 | 中国 | HJ公司数字健康服务平台 | 基础层(硬件)、平台层(数据处理)、应用层(服务)、用户层;整合物联网、大数据、云计算;服务包括健康管理、生活照料等 | 实证研究-混合方法研究 | 识别平台问题:需求细分不足、资源短缺、组织协同弱、数字化建设不全;提出分层改进对策 | 多轮驱动模式(文化+物联+数据+服务)整合资源,满足多样化需求 | 用户需求细分程度低、服务资源不足、缺乏组织协同、数字化建设不完备 |
| Wang[ | 2023 | 中国 | 智能可穿戴生理信号测量集成系统 | 可穿戴IoT照护系统、综合智能长期照护管理平台、AI营养知识库 | 非实证研究-系统设计 | — | 通过生理数据异常+位置偏移双维度触发紧急响应机制,AI营养师动态调整膳食,健康教育课程个性化推送 | 老年人抗拒佩戴监测设备,可穿戴设备持续校准需求,健康数据云端存储缺乏区块链加密机制 |
| Ebrahimi[ | 2023 | 瑞典 | IHOPe数字支持平台 | 电话支持、数字平台+、个性化护理组件;整合健康监测、症状跟踪、社区资源链接 | 实证研究-随机对照试验 | — | 标准化健康评估、实时监测、个性化干预、增强医患合作、预防健康恶化 | 技术接受度差异;多角色协作效率低;数据整合复杂性 |
| Irfan[ | 2021 | 马来西亚 | IoT老人安全监控系统 | 低成本可穿戴设备、室内定位、B云平台、语音控制 | 非实证研究-系统设计 | — | 多传感器融合,云端分析,紧急通知/自动化控制,提升安全性与便利性 | 设备电池续航短;室内定位精度受限;发展中国家网络覆盖不足;隐私担忧 |
| 朱天月[ | 2023 | 中国 | L老年公寓智慧养老服务平台 | 智能硬件设备、终端层协作模式、终端应用程序 | 非实证研究-系统设计 | — | 满足多样化需求;信息共享和大数据分析实现精准匹配 | 服务供给无法满足各类老年人需求;信息化水平低;服务管理规范缺失 |
| 夏思洋[ | 2024 | 中国 | 智慧健康信息服务系统 | 基于多源数据融合技术;数据源层、管理层、分析层、应用层;提供疾病诊断、处方推荐、健康监测等服务 | 非实证研究-系统设计 | — | 通过数据整合进行智能决策,提供连续健康服务 | 健康数据多源,接口不统一;老年人数字鸿沟;缺乏老年人健康数据实证验证 |
| 董二帅[ | 2023 | 中国 | 智慧养老系统 | 老年人基本信息管理、健康管理、服务商管理、社区管家等模块;整合数据挖掘算法 | 非实证研究-系统设计 | — | 通过多模块协同,优化服务流程;算法分析健康数据,提升决策效率 | 现有系统技术落后、安全漏洞多、数据同步低效 |
| 史森中[ | 2023 | 中国 | 居家养老健康监测管理系统 | 智能可穿戴设备(手环)、5G/Wi-Fi通信模块,5G通信、AI神经网络预测模型、本地化数据加密 | 非实证研究-系统设计 | — | 形成了可穿戴设备采集,5G传输,AI分析,预警反馈的数据闭环,消除医患空间障碍,提升医疗资源协调效率 | AI诊断无法律支持,仅限辅助诊疗,5G数据传输存在窃取隐患 |
| 王颖[ | 2023 | 中国 | 北京市远程医养协同平台 | 云端部署、微服务架构、加密安全通道 | 非实证研究-系统设计 | — | 三级医院专家远程指导基层,病前预防,急症转诊形成,病后康复闭环 | 老年人及基层人员对互联网医疗适应性差,系统需强化适老化设计,软硬件开发维护成本高 |
| Zhang[ | 2024 | 中国 | CHESS高血压智能管理系统 | 患者端App、医生端临床决策支持、管理员端绩效反馈平台 | 实证研究-整群随机对照实验 | — | 三方协同闭环管理;实时数据驱动个性化干预 | 资源有限地区实施难;患者智能手机使用能力差异 |
| Bonato[ | 2024 | 意大利 | GYM数字运动处方平台 | 智能手机App、可穿戴设备、远程监控 | 实证研究-随机对照试验 | 用户反馈应用易于使用且对居家锻炼有指导作用 | 通过远程监控和个性化运动处方改善肌肉指标;提升运动依从性 | 安卓设备兼容性问题;网络连接不稳定;视频加载困难 |
| Lu[ | 2024 | 中国 | 可穿戴设备远程医疗管理系统 | 多参数可穿戴设备、实时预警、虚拟会诊、远程用药建议 | 实证研究-随机对照试验 | 降低再住院率、减少心血管事件 | 持续监测替代传统随访,及时调整治疗方案 | 老年患者设备依从性、网络覆盖稳定性 |
| Park[ | 2024 | 韩国 | HAHA2022慢病协同管理平台 | 可穿戴设备、Android App、数字健康指导 | 实证研究-可用性测试 | 可用性评分4.53分(满分5分);90%老年用户完成基础操作 | 健康教练机制提升自我效能;社区模块增强社交支持 | 多慢病管理数据整合复杂;穿戴设备兼容性有限 |
| Xu[ | 2024 | 中国 | ChatGPT智能养老系统 | ChatGPT交互、协同过滤食谱推荐、OneNET健康数据分析、腾讯地图定位 | 非实证研究-系统设计 | — | AI自然语言交互、多源数据融合、满足日常需求,提升生活便利性 | 响应准确性;隐私泄露风险;老年人数字鸿沟 |
| Akhmetzhanov[ | 2024 | 哈萨克斯坦 | 适老化智能家居系统设计 | 健康监测、用药提醒、跌倒警报、视频监控、自动控制 | 非实证研究-系统 | — | 集成环境控制与健康监护功能,通过自动化与远程预警提升独居老人安全性与自主性 | 经济可及性;文化适配性;技术普及度低 |
| 谭礼高[ | 2024 | 中国 | 智慧医疗健康监测与管理系统 | 物联网穿戴设备采集数据;云计算/边缘计算;软件平台连接用户和医护人员 | 非实证研究-系统设计 | — | 解决健康监测和跟踪管理问题,实现个人健康与系统管理结合 | — |
| Zhou[ | 2024 | 中国 | 慢性病主动健康管理平台 | 居民端小程序、医护端信息系统、实时风险评估、分级管理 | 实证研究-混合方法研究 | 居民健康素养提升,高血压/糖尿病控制率显著提高 | 互联互通健康数据,实现全周期管理;通过实时监测和分层干预优化慢病管理 | 多系统信息孤岛;居民健康意识不足;技术操作复杂性 |
| Chew[ | 2024 | 新加坡 | ADL+多领域干预工具包 | AI个性化认知训练、营养指导、运动计划、社交互动 | 实证研究-准实验研究 | 神经心理测试总分显著提升;处理速度和记忆领域改善持续至9个月;活动水平和生活质量稳定 | 多领域协同干预;AI动态调整方案提升个体适应性 | 用户技术适应性差异;长期依从性维持 |
| Tchalla[ | 2025 | 法国 | eCOBAHLT远程监测系统 | 生物传感器、自动化预警、老年医学专家支持 | 实证研究-多中心随机对照实验 | 干预组计划外再住院率降低;慢性病失代偿风险减少 | 实时监测生理参数,早期预警异常;远程专家介入优化治疗决策 | 设备成本高;老年人技术使用障碍;数据隐私担忧 |
| Lu[ | 2025 | 澳大利亚 | 智能家居安全监测平台 | 日常活动传感器、远程健康数据分析平台 | 实证研究-随机对照实验 | 干预组6个月社会关怀相关生活质量提升 | 通过环境传感器追踪日常活动,识别异常模式并预警 | 长期效果维持困难;用户对持续监控的抵触 |
| Gustafson[ | 2024 | 美国 | ElderTree慢性病管理平台 | 个性化健康内容、社交论坛、目标追踪、医患沟通模块 | 实证研究-随机对照实验 | 女性心理健康生活质量显著改善;心理幸福感提升 | 通过社交互动增强关联感;个性化内容提升自我管理动机 | 男性参与度低;对躯体健康指标改善有限;技术使用差异 |
| Freitas[ | 2025 | 葡萄牙 | 智能健康监测生态系统 | 可穿戴设备(生命体征、用药、活动)、智能药盒、数据集成平台 | 实证研究-可行性测试 | — | 通过持续监测实现早期风险预警,提升医疗响应速度 | 用户接受度、系统在真实环境中的稳定性 |
| Ali[ | 2025 | 意大利 | 边缘智能IoT监测框架 | 非接触式传感器、边缘计算节点、ML异常检测模型、实时仪表盘 | 非实证研究-系统设计 | — | 实现无感化行为监测,准确识别健康风险 | 非穿戴设备精度受环境干扰 |
| Wang[ | 2025 | 中国 | 个性化健康管理系统 | 多源数据整合+AI+区块链;支持慢性病管理和心理干预 | 非实证研究-系统设计 | — | AI分析健康数据、区块链保障安全、个性化干预建议,提升慢性病预防效果 | 数据异构性挑战;模型泛化能力不足;技术适配老年人需求困难 |
| Wang[ | 2025 | 中国 | 高血压可穿戴管理平台 | 可穿戴设备、慢性病管理平台、个性化干预模块 | 实证研究-随机对照实验 | 提升用药依从性、血压控制率及生活质量 | 实时数据驱动个性化干预 | 设备测量精度、老年用户数字素养 |
| Naseer[ | 2025 | 巴基斯坦 | GAN-IoT自适应护理系统 | IoT传感器、AI生成合成数据、个性化提醒、紧急警报 | 实证研究-可用性测试 | 风险检测提速30%,响应时间减少25%;合成数据提升预测准确性 | IoT实时监测、AI自适应干预,优化个性化护理 | 模型安全风险;发展中国家技术基础设施薄弱 |
Table 2 Characteristics of included literature and digital-intelligent health management platforms
| 第一作者 | 发表时间(年) | 国家 | 平台名称 | 平台组成要素 | 研究设计 | 研究结果 | 作用机制 | 挑战及策略 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Chuang[ | 2016 | 中国 | SilverLink系统 | 多个传感器、一个家庭网关和一个警报吊坠/腕带。数据收集API、数据库、分析引擎和Web门户 | 非实证研究-系统设计 | — | 通过环境传感器与行为分析算法,持续评估健康状况并预警,促进家庭互动 | 需适应不同居住环境;用户隐私担忧 |
| Barroca[ | 2017 | 巴西 | 基于IoT的医疗保健平台 | 由远程患者和环境监测、患者医疗保健数据管理、患者健康状况管理、紧急和危机管理模块组成 | 非实证研究-系统设计 | — | 远程监测患者和环境、管理患者医疗保健数据、管理患者健康状况以及发现解决危急情况 | — |
| 刘佳丽[ | 2017 | 中国 | 老年慢性病智慧健康服务平台 | 智能分诊系统、健康数据移动监测、电子健康档案共享平台 | 非实证研究-系统设计 | — | 分级诊疗、适老化设计、连续性服务整合 | 老年群体局限、医疗资源不均、老年人技术接受度低 |
| 赵璐[ | 2017 | 中国 | 社区智慧养老健康服务平台 | App连接穿戴设备,整合社区医院、家政、第三方服务机构服务 | 非实证研究-系统设计 | — | 通过服务蓝图连接"前台用户交互-后台服务支持",缩短了服务响应时间,整合社区医疗/家政资源 | 界面设计缺少美观性,部分任务用时比较长 |
| Saha[ | 2018 | 印度 | 基于IoT的自动化远程健康监测系统 | 传感器获取有关患者健康的各种参数的数据,物联网存储这些数据并通过网站显示,该网站提供远程监控访问权限 | 非实证研究-系统设计 | — | 阈值触发预警联动家属/医生 | — |
| Recio-rodríguez[ | 2022 | 西班牙 | 智能设备联合干预平台 | 智能手环监测、每日生成个性化建议 | 实证研究-随机对照实验 | 时钟测试得分显著提高 | 实时监测、个性化反馈导致行为改变 | 应用界面未针对老年人优化,缺乏社交激励/情感化设计 |
| Bajenaru[ | 2019 | 罗马尼亚 | 个性化监测和协助电子健康创新平台 | IoT传感器、大数据分析引擎、慢性病恶化预测模型 | 非实证研究-系统设计 | — | 有助于诊断医疗状况、制定治疗计划、协调管理以及评估老年人对长期护理的需求 | — |
| Durán-vega[ | 2019 | 墨西哥 | 养老院健康监测物联网系统 | 实时监测数据可视化、家属-护工聊天模块、分级警报系统 | 实证研究-可用性测试 | 可用性SUS评分83(优秀等级) | 异常数据触发警报,护工快速响应;集成聊天功能替代传统电话沟通;电子病历替代纸质记录,支持历史数据回溯 | 患者隐私风险,场景限制:依赖养老院环境 |
| Fritz[ | 2019 | 美国 | 智能健康管理家居系统 | 多传感器(红外、接触、温湿度等)、AI算法、护士远程监测 | 非实证研究-系统设计 | — | 传感器数据与临床健康事件关联,实现异常行为识别和预警 | 多源数据融合挑战;跨学科协作沟通壁垒 |
| Tang[ | 2019 | 中国 | IoMT老年护理系统 | 医疗物联网设备+实时生物数据采集+案例推理(CBR)决策支持 | 实证研究-案例研究 | 缩短健康监测时间;动态调整照护计划,提升服务效率 | 实时数据驱动、CBR匹配历史案例、个性化照护方案优化 | 设备部署成本高;算法依赖历史数据质量;跨专业协作壁垒 |
| 王玥[ | 2021 | 中国 | 北京方庄社区智能语音外呼平台 | 语音功能模块对接慢性病管理平台,数据分析及反馈 | 实证研究-观察性研究 | 老年人体检率增加;高血压患者血压控制率提升,医院满意度提升 | 替代人工外呼,释放家庭医生时间,自动触发血压危急值预警,引导人工重点干预 | 居民配合度低,部分中途挂断或拒绝配合 |
| Liu[ | 2020 | 中国 | IoT健康促进系统 | 无线传感器网络、生理信息监测、情境感知服务、营养/运动管理模块 | 非实证研究-系统设计 | — | 多源数据整合分析,个性化健康管理,预防性干预 | 系统异构集成难度;老年人操作复杂性;数据隐私风险 |
| 张朕[ | 2020 | 中国 | 智慧医养护一体化服务平台 | 老人自助、平台运营、健康服务、养老管家、政府监管、商家服务六大子系统;整合互联网、数据共享技术 | 非实证研究-系统设计 | — | 医养护资源一体化;政府监管保障服务质量 | 信息壁垒、资源分散、服务标准不一 |
| 马顺帅[ | 2020 | 中国 | 医养结合智慧养老平台 | 信息采集层、网络层、支撑平台层、系统管理层以及应用服务层 | 非实证研究-系统设计 | — | 医养资源整合,主动健康干预,服务便捷化 | 设备兼容问题,隐私安全,老年人接受度差 |
| Göransson[ | 2020 | 瑞典 | Interaktor健康管理Aoo | 实时健康报告、自动风险评估、护士端警报系统 | 实证研究-准实验研究 | App使用率96%;健康素养显著提升 | 实时反馈促进早期干预;患者-护士协同优化决策 | 躯体健康指标改善不显著;小样本限制推广 |
| Wang[ | 2021 | 中国 | 智能老人定位健康系统 | 无线传感器网络、DS证据理论优化BP神经网络、健康预测模块 | 非实证研究-系统设计 | — | 位置追踪、健康数据分析,实现安全监控与疾病风险预警 | 传感器网络部署成本;预测模型泛化能力;隐私泄露风险 |
| Sarkar[ | 2022 | 印度 | CarePro系统 | Arduino物联网设备、安卓应用(警报、用药提醒、医生呼叫) | 非实证研究-系统设计 | — | 多传感器实时监测生理数据,位置追踪与紧急响应,降低意外风险 | 设备佩戴舒适性;网络连接稳定性 |
| 黄欢欢[ | 2021 | 中国 | 基于混合感知模型的智慧养老平台 | 生理数据感知系统、环境感知系统、位置感知系统、活动感知系统、决策支持系统 | 非实证研究-系统设计 | — | 环境/生理/行为数据融合分析,阈值触发分级响应,优化慢病管理效率 | 老年人因知识水平/操作焦虑抵触设备,数据采集与使用边界模糊,依赖政府补贴,仅基地试点运行 |
| Ekstedt[ | 2021 | 瑞典 | ePATH协作式自我管理平台 | 患者端App、医护端仪表盘、个性化目标设定 | 实证研究-混合方法研究 | 患者自我管理能力提升;医护协作效率改善;组织流程复杂性成主要挑战 | 患者-医护共享数据平台促进共同决策;个性化目标增强参与感 | 组织流程重构阻力;技术适配复杂;慢性病患者数字素养差异 |
| Barenfeld[ | 2022 | 瑞典 | 远程个性化健康管理平台 | 数字平台、结构化电话支持 | 实证研究-混合方法研究 | 用户整体满意度高;数字平台使用率低于电话;独居患者更倾向使用症状评分;COPD患者更倾向使用消息功能 | 通过症状监测和远程支持实现个性化健康管理;增强患者参与和预防性行动 | 数字平台采纳率低;直接消息功能使用有限;技术能力不足者访问困难;平台功能实现不完善 |
| Yang[ | 2022 | 中国 | 智慧医养结合健康平台 | AI驱动的网络信息安全平台 | 非实证研究-系统设计与验证 | 81.25%用户高度评价平台效果;有效整合医疗与养老资源 | 通过AI分析健康数据优化服务匹配;提升健康管理效率和资源利用率 | 未明确说明技术挑战;需验证实际落地效果 |
| Tang[ | 2022 | 中国 | 响应式健康分析模型 | 物联网医疗设备、AI模糊逻辑、案例推理、照护计划动态调整 | 非实证研究-系统设计与验证 | 生成高质量个性化照护方案,提升满意度 | 多维健康评估触发照护计划修订,实现资源优化配置 | 部分老人抗拒穿戴设备,敏感健康信息传输风险,远程监测减少护患接触 |
| Belmin[ | 2022 | 法国 | AI驱动的eHealth预警系统 | 家庭助理App、机器学习算法、护士协调中心 | 实证研究-多中心非对照实用试验 | 急诊率降低 | 早期预警,分级响应 | 增加照护者工作负担 |
| 侯汉坡[ | 2022 | 中国 | 杭州市西湖区老年智慧康养平台 | 区级总控平台、街道分平台;老年人App、服务人员App;数据系统、云平台、智能设备 | 实证研究-案例分析 | 现存问题为免费服务使用率高,付费服务使用率低,医院合作缺乏长效激励机制,城乡及区域发展不均衡 | 联动政府/社区/医院/家庭资源,实现"评估-计划-服务-结算"闭环管理;通过智能设备远程监测慢病老人健康数据,降低意外风险 | 老年人对智慧服务认知不足;医院参与积极性不高;农村地区数字鸿沟显著 |
| 贾梦夏[ | 2022 | 中国 | HJ公司数字健康服务平台 | 基础层(硬件)、平台层(数据处理)、应用层(服务)、用户层;整合物联网、大数据、云计算;服务包括健康管理、生活照料等 | 实证研究-混合方法研究 | 识别平台问题:需求细分不足、资源短缺、组织协同弱、数字化建设不全;提出分层改进对策 | 多轮驱动模式(文化+物联+数据+服务)整合资源,满足多样化需求 | 用户需求细分程度低、服务资源不足、缺乏组织协同、数字化建设不完备 |
| Wang[ | 2023 | 中国 | 智能可穿戴生理信号测量集成系统 | 可穿戴IoT照护系统、综合智能长期照护管理平台、AI营养知识库 | 非实证研究-系统设计 | — | 通过生理数据异常+位置偏移双维度触发紧急响应机制,AI营养师动态调整膳食,健康教育课程个性化推送 | 老年人抗拒佩戴监测设备,可穿戴设备持续校准需求,健康数据云端存储缺乏区块链加密机制 |
| Ebrahimi[ | 2023 | 瑞典 | IHOPe数字支持平台 | 电话支持、数字平台+、个性化护理组件;整合健康监测、症状跟踪、社区资源链接 | 实证研究-随机对照试验 | — | 标准化健康评估、实时监测、个性化干预、增强医患合作、预防健康恶化 | 技术接受度差异;多角色协作效率低;数据整合复杂性 |
| Irfan[ | 2021 | 马来西亚 | IoT老人安全监控系统 | 低成本可穿戴设备、室内定位、B云平台、语音控制 | 非实证研究-系统设计 | — | 多传感器融合,云端分析,紧急通知/自动化控制,提升安全性与便利性 | 设备电池续航短;室内定位精度受限;发展中国家网络覆盖不足;隐私担忧 |
| 朱天月[ | 2023 | 中国 | L老年公寓智慧养老服务平台 | 智能硬件设备、终端层协作模式、终端应用程序 | 非实证研究-系统设计 | — | 满足多样化需求;信息共享和大数据分析实现精准匹配 | 服务供给无法满足各类老年人需求;信息化水平低;服务管理规范缺失 |
| 夏思洋[ | 2024 | 中国 | 智慧健康信息服务系统 | 基于多源数据融合技术;数据源层、管理层、分析层、应用层;提供疾病诊断、处方推荐、健康监测等服务 | 非实证研究-系统设计 | — | 通过数据整合进行智能决策,提供连续健康服务 | 健康数据多源,接口不统一;老年人数字鸿沟;缺乏老年人健康数据实证验证 |
| 董二帅[ | 2023 | 中国 | 智慧养老系统 | 老年人基本信息管理、健康管理、服务商管理、社区管家等模块;整合数据挖掘算法 | 非实证研究-系统设计 | — | 通过多模块协同,优化服务流程;算法分析健康数据,提升决策效率 | 现有系统技术落后、安全漏洞多、数据同步低效 |
| 史森中[ | 2023 | 中国 | 居家养老健康监测管理系统 | 智能可穿戴设备(手环)、5G/Wi-Fi通信模块,5G通信、AI神经网络预测模型、本地化数据加密 | 非实证研究-系统设计 | — | 形成了可穿戴设备采集,5G传输,AI分析,预警反馈的数据闭环,消除医患空间障碍,提升医疗资源协调效率 | AI诊断无法律支持,仅限辅助诊疗,5G数据传输存在窃取隐患 |
| 王颖[ | 2023 | 中国 | 北京市远程医养协同平台 | 云端部署、微服务架构、加密安全通道 | 非实证研究-系统设计 | — | 三级医院专家远程指导基层,病前预防,急症转诊形成,病后康复闭环 | 老年人及基层人员对互联网医疗适应性差,系统需强化适老化设计,软硬件开发维护成本高 |
| Zhang[ | 2024 | 中国 | CHESS高血压智能管理系统 | 患者端App、医生端临床决策支持、管理员端绩效反馈平台 | 实证研究-整群随机对照实验 | — | 三方协同闭环管理;实时数据驱动个性化干预 | 资源有限地区实施难;患者智能手机使用能力差异 |
| Bonato[ | 2024 | 意大利 | GYM数字运动处方平台 | 智能手机App、可穿戴设备、远程监控 | 实证研究-随机对照试验 | 用户反馈应用易于使用且对居家锻炼有指导作用 | 通过远程监控和个性化运动处方改善肌肉指标;提升运动依从性 | 安卓设备兼容性问题;网络连接不稳定;视频加载困难 |
| Lu[ | 2024 | 中国 | 可穿戴设备远程医疗管理系统 | 多参数可穿戴设备、实时预警、虚拟会诊、远程用药建议 | 实证研究-随机对照试验 | 降低再住院率、减少心血管事件 | 持续监测替代传统随访,及时调整治疗方案 | 老年患者设备依从性、网络覆盖稳定性 |
| Park[ | 2024 | 韩国 | HAHA2022慢病协同管理平台 | 可穿戴设备、Android App、数字健康指导 | 实证研究-可用性测试 | 可用性评分4.53分(满分5分);90%老年用户完成基础操作 | 健康教练机制提升自我效能;社区模块增强社交支持 | 多慢病管理数据整合复杂;穿戴设备兼容性有限 |
| Xu[ | 2024 | 中国 | ChatGPT智能养老系统 | ChatGPT交互、协同过滤食谱推荐、OneNET健康数据分析、腾讯地图定位 | 非实证研究-系统设计 | — | AI自然语言交互、多源数据融合、满足日常需求,提升生活便利性 | 响应准确性;隐私泄露风险;老年人数字鸿沟 |
| Akhmetzhanov[ | 2024 | 哈萨克斯坦 | 适老化智能家居系统设计 | 健康监测、用药提醒、跌倒警报、视频监控、自动控制 | 非实证研究-系统 | — | 集成环境控制与健康监护功能,通过自动化与远程预警提升独居老人安全性与自主性 | 经济可及性;文化适配性;技术普及度低 |
| 谭礼高[ | 2024 | 中国 | 智慧医疗健康监测与管理系统 | 物联网穿戴设备采集数据;云计算/边缘计算;软件平台连接用户和医护人员 | 非实证研究-系统设计 | — | 解决健康监测和跟踪管理问题,实现个人健康与系统管理结合 | — |
| Zhou[ | 2024 | 中国 | 慢性病主动健康管理平台 | 居民端小程序、医护端信息系统、实时风险评估、分级管理 | 实证研究-混合方法研究 | 居民健康素养提升,高血压/糖尿病控制率显著提高 | 互联互通健康数据,实现全周期管理;通过实时监测和分层干预优化慢病管理 | 多系统信息孤岛;居民健康意识不足;技术操作复杂性 |
| Chew[ | 2024 | 新加坡 | ADL+多领域干预工具包 | AI个性化认知训练、营养指导、运动计划、社交互动 | 实证研究-准实验研究 | 神经心理测试总分显著提升;处理速度和记忆领域改善持续至9个月;活动水平和生活质量稳定 | 多领域协同干预;AI动态调整方案提升个体适应性 | 用户技术适应性差异;长期依从性维持 |
| Tchalla[ | 2025 | 法国 | eCOBAHLT远程监测系统 | 生物传感器、自动化预警、老年医学专家支持 | 实证研究-多中心随机对照实验 | 干预组计划外再住院率降低;慢性病失代偿风险减少 | 实时监测生理参数,早期预警异常;远程专家介入优化治疗决策 | 设备成本高;老年人技术使用障碍;数据隐私担忧 |
| Lu[ | 2025 | 澳大利亚 | 智能家居安全监测平台 | 日常活动传感器、远程健康数据分析平台 | 实证研究-随机对照实验 | 干预组6个月社会关怀相关生活质量提升 | 通过环境传感器追踪日常活动,识别异常模式并预警 | 长期效果维持困难;用户对持续监控的抵触 |
| Gustafson[ | 2024 | 美国 | ElderTree慢性病管理平台 | 个性化健康内容、社交论坛、目标追踪、医患沟通模块 | 实证研究-随机对照实验 | 女性心理健康生活质量显著改善;心理幸福感提升 | 通过社交互动增强关联感;个性化内容提升自我管理动机 | 男性参与度低;对躯体健康指标改善有限;技术使用差异 |
| Freitas[ | 2025 | 葡萄牙 | 智能健康监测生态系统 | 可穿戴设备(生命体征、用药、活动)、智能药盒、数据集成平台 | 实证研究-可行性测试 | — | 通过持续监测实现早期风险预警,提升医疗响应速度 | 用户接受度、系统在真实环境中的稳定性 |
| Ali[ | 2025 | 意大利 | 边缘智能IoT监测框架 | 非接触式传感器、边缘计算节点、ML异常检测模型、实时仪表盘 | 非实证研究-系统设计 | — | 实现无感化行为监测,准确识别健康风险 | 非穿戴设备精度受环境干扰 |
| Wang[ | 2025 | 中国 | 个性化健康管理系统 | 多源数据整合+AI+区块链;支持慢性病管理和心理干预 | 非实证研究-系统设计 | — | AI分析健康数据、区块链保障安全、个性化干预建议,提升慢性病预防效果 | 数据异构性挑战;模型泛化能力不足;技术适配老年人需求困难 |
| Wang[ | 2025 | 中国 | 高血压可穿戴管理平台 | 可穿戴设备、慢性病管理平台、个性化干预模块 | 实证研究-随机对照实验 | 提升用药依从性、血压控制率及生活质量 | 实时数据驱动个性化干预 | 设备测量精度、老年用户数字素养 |
| Naseer[ | 2025 | 巴基斯坦 | GAN-IoT自适应护理系统 | IoT传感器、AI生成合成数据、个性化提醒、紧急警报 | 实证研究-可用性测试 | 风险检测提速30%,响应时间减少25%;合成数据提升预测准确性 | IoT实时监测、AI自适应干预,优化个性化护理 | 模型安全风险;发展中国家技术基础设施薄弱 |
| 序号 | 国家 | 发文量(篇) | 百分比(%) |
|---|---|---|---|
| 1 | 中国(含港澳台地区) | 27 | 54.0 |
| 2 | 瑞典 | 4 | 8.0 |
| 3 | 法国 | 2 | 4.0 |
| 4 | 美国 | 2 | 4.0 |
| 5 | 意大利 | 2 | 4.0 |
| 6 | 印度 | 2 | 4.0 |
| 7 | 澳大利亚 | 1 | 2.0 |
| 8 | 巴基斯坦 | 1 | 2.0 |
| 9 | 巴西 | 1 | 2.0 |
| 10 | 哈萨克斯坦 | 1 | 2.0 |
| 11 | 韩国 | 1 | 2.0 |
| 12 | 罗马尼亚 | 1 | 2.0 |
| 13 | 马来西亚 | 1 | 2.0 |
| 14 | 墨西哥 | 1 | 2.0 |
| 15 | 葡萄牙 | 1 | 2.0 |
| 16 | 西班牙 | 1 | 2.0 |
| 17 | 新加坡 | 1 | 2.0 |
Table 3 Country distribution of studies on digital-intelligent health management platforms empowering health services for community-dwelling older adults
| 序号 | 国家 | 发文量(篇) | 百分比(%) |
|---|---|---|---|
| 1 | 中国(含港澳台地区) | 27 | 54.0 |
| 2 | 瑞典 | 4 | 8.0 |
| 3 | 法国 | 2 | 4.0 |
| 4 | 美国 | 2 | 4.0 |
| 5 | 意大利 | 2 | 4.0 |
| 6 | 印度 | 2 | 4.0 |
| 7 | 澳大利亚 | 1 | 2.0 |
| 8 | 巴基斯坦 | 1 | 2.0 |
| 9 | 巴西 | 1 | 2.0 |
| 10 | 哈萨克斯坦 | 1 | 2.0 |
| 11 | 韩国 | 1 | 2.0 |
| 12 | 罗马尼亚 | 1 | 2.0 |
| 13 | 马来西亚 | 1 | 2.0 |
| 14 | 墨西哥 | 1 | 2.0 |
| 15 | 葡萄牙 | 1 | 2.0 |
| 16 | 西班牙 | 1 | 2.0 |
| 17 | 新加坡 | 1 | 2.0 |
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