智能养老领域中大数据应用的挑战与对策分析

智能养老属于缓解人口老龄化和供需结构失衡的重要途径，它的发展水平依赖于大数据技术应用效能的高低。智能养老领域服务精准性、响应速度和可持续性的改善都与此相关联。已有研究表明，技术与制度双方面的限制使得数据质量低劣、隐私泄露风险增加以及算法不够透明等问题变得越发突出。在此状况下，创建法治保障下的技术协同治理体系便成了促使智能养老服务走向高质量发展的关键议题。

一、智能养老大数据应用的主要挑战

（一） 数据采集、 标准与共享机制缺失引发数据孤岛及质量失真问题

近年来，我国大力推进 5G、云计算、大数据、人工智能等技术的开发与应用，旨在实现产业链、供应链、价值链的优化升级和融会贯通。以此为背景，各行各业纷纷依托“互联网 +”优化生产要素配置、更新业务体系、重构商业模式，成效显著，为新时代我国养老行业的增效、转型和升级提供了借鉴 [ ]。大数据、云计算等技术的渗透不仅给人们的生产生活带来巨大影响，也优化了要素资源的重组与配置，提高了要素流动和配置的效率。但智能养老领域数据采集缺乏统一规范，不同机构数据格式各异，共享渠道不畅，且部分数据因采集方式粗放存在偏差，制约技术应用效能。

（二） 隐私保护、合规框架与数据安全能力不足导致高风险暴露

智能养老相关数据涵盖生理指标、健康档案、行为轨迹以及地理坐标等众多维度的信息，具备极高的敏感度、长久保存的价值，而且还存在动态追踪的特点。在整个数据采集、传输、存储直至分析处理的各个环节之中，都潜藏着安全风险以及合规隐患。目前养老服务行业在数据安全保障和规范化管理上仍然有所欠缺，缺少针对老年群体需求的专业化操作指南和权限分配方案，各个平台之间关于数据治理的责任划分比较模糊，个人信息收集往往未能严格依照最小必要原则和充分告知要求，常常采取默认授权或者隐性同意的方式来取得用户的许可。

（三） 算法偏见、可解释性与责任界定缺失引发的伦理治理困境

智能养老服务体系之中，算法在风险评判、服务契合、资源优化调配等方面起着关键作用。当下主流算法大多由技术团队所设计，这些算法的训练数据集通常会有着明显的数据分布偏差和样本集中性问题，使得模型对于特定群体，譬如少数民族、高龄人群或者慢性病患者之类的群体来说，其预测精确度有所下滑，也许还会带来隐形的偏见或者歧视性后果。而且，由于推荐系统以及资源配置机制缺乏透明度，服务过程呈现出一种封闭的特性，这就使得使用者很难明白为何会出现这样的决策结果，进而影响到监督与反馈机制的形成。倘若因为算法上的错误而产生现实中的损害情况（比如说延迟看护或者误判风险），此时各参与方，即平台、开发者以及数据供应者之间关于谁应当负责的界限模糊不清，缺乏具体的追责办法，这就使得潜藏的伦理风险隐患被放大了。

二、对策路径与治理框架构建

（一） 构建老龄健康服务数据标准体系与跨机构互联平台

智能养老大数据治理的关键在于创建统一标准体系并完善协同运行机制。从国家层面来讲，要引领制定包含老年健康监测、照护服务、行为分析、干预评价等领域的标准化框架，确定数据分类、命名规则、编码办法以及传输协议，从而化解由于设备不同、平台各异或者部门壁垒造成的数据格式不一、语义冲突等状况，促使政府、医保、民政、社区组织、医疗机构、养老机构等诸多主体联合创建起跨部门互联互通的数据共享平台，保证隐私安全的前提下做到数据调用、流通与整合利用，进而打通医疗、康复、护理以及养老服务之间的信息壁垒[2]。 这个平台要有异构系统集成能力，包含数据标准映射、元数据管理、数据追踪这些主要功能板块，这样就能做到对老年群体整个生命历程的动态数据塑造，还要加大区域数据中心的规划和创建力度，促使边缘计算和云计算并行运转，从而极大提升系统的即时反应速度和运行稳定性。

（二） 引入隐私计算、 分级授权与最小必要原则的合规治理策略

要保证老年群体敏感数据的安全性，就须从技术和制度这两个层面一同推动。在技术层面，要着重发展隐私计算技术，比如联邦学习、安全多方计算、同态加密算法之类的东西，通过技术创新达成多源数据协同分析而又不泄露明文信息的目的，从而有效地解决数据孤岛问题和隐私保护之间的矛盾。在制度层面，就要健全个人信息处理方面的法律架构，加大以“明示授权 + 知情同意”为核心的相关合规力度，创建起依照数据敏感度和用户属性来划分权限的等级体系，还要依照最小必要原则来合理地界定数据采集范围，避免出现过度收集或者滥用的现象，而且要塑造起涵盖数据整个生命周期的操作准则和审计追踪系统，使得所有的操作都能做到可追溯、可验证、可修正。

（三） 建立可解释、 可审计追责的算法治理与风险评估机制

智能养老系统要全面融入算法治理框架之中，着重加强算法透明度和可控性，形成以服务流程为向导的算法审查机制，从项目伊始就要求平台递交模型架构描述、训练数据来源、适用范围界定及潜在风险分析报告，防止存在偏差的模型被部署到实际情境当中。推行算法备案制度，创建养老服务领域的专门模型白名单管理系统，针对核心决策类模型展开独立评判和核实，提倡“可解释性设计”，在用户交互界面显示模型推理流程、推荐根据以及关键参数权重，从而让照护人员和用户知晓系统决策逻辑，化解因算法“黑箱效应”造成的信任危机[ ]。提倡“人机协同”模式，在高风险环节，譬如紧急救援、医疗干预等处设置人工复核程序，促使人类判断同自动化处理能力相互配合，做到高效运作并给予精准服务。

（四） “监管沙盒 + 行业自律”促政府、机构、企业与社会组织协同

智能养老数据治理要形成起多主体协同治理机制，“监管沙盒”是关键框架，它能搭建起柔性治理平台，给技术更新和服务模式探索赋予封闭测试环境和评判支撑。依靠政府主导的监管体系，针对试点项目隐私保护、算法精准度、用户体验等要素执行动态监管，尽快总结经验教训并察觉潜藏危险，提炼出可复制的操作模式。加大行业协会和产业联盟创建力度，促使养老服务平台、硬件供应商、软件开发商一起制订行业准则和技术规范，完善数据安全审核程序、隐私保护培训制度和公开信息制度，而且要鼓励社区组织、非营利组织和终端用户参与到决策进程当中，通过设置公众监督委员会、伦理审查小组等形式，推动治理方式从单向控制转变为多方合作的新模式。

三、结束语

智能养老方面，大数据应用要处理好效率提高与安全保证、技术革新与规范约束之间的关系，可以通过数据标准化创建，推动资源协同共享，加大隐私保护力度，加强安全技术支撑，塑造起涵盖算法整个生命进程（设计、研发、布置、评判）的体系，依靠监管沙盒和行业自律形成多方协同治理形式，在保证老年人数据权益和数字公平的前提下最大限度发挥技术潜能。

参考文献：

[1] 史宁；王远 . 人工智能孕育养老服务新业态 [J]. 企业管理，2024,45(07)：34-38.

[2] 魏永波 . 基于人工智能的智慧养老精准服务问题研究 [J]. 中阿科技论坛 ( 中英文 )，2024,45(12)：39-43.

[3] 孙媛 . 大数据背景下智慧养老发展路径探究 [J]. 四川劳动保障，2024,45(04)：34-38.