陈雅

社区医养服务是重要的民生工程、民心工程。社区医养服务直接关系老年群体生活品质与民生福祉。当前，一些社区医养服务仍存在资源碎片化、供需错位、响应滞后、数据孤岛等问题，传统的服务方式已难以适应人口老龄化发展的现实需求。以数字技术赋能社区医养服务提质升级，既是推进基层治理体系和治理能力现代化的必然要求，也是积极应对人口老龄化、增进老年群体福祉的务实举措。要始终坚持以人民为中心的发展思想，主动顺应数字时代的发展大势，以数字赋能推动社区医养服务提质增效，推进基层治理精细化，持续提升老年群体晚年生活幸福指数。

筑牢数据底座，打通医养信息壁垒。数据采集是数字赋能社区医养服务的前提和基础，全面且高效的数据采集，是社区开展精准研判、精准服务的前提支撑。应遵循“统一规范、安全可控、共建共享”原则，搭建统一的社区医养服务数据平台，推进跨部门、跨机构、跨平台的数据共享与协同运作。建立社区医养服务数据共享责任清单，按“谁提供、谁负责，谁使用、谁尽责”的要求，明确各条线数据开放的范围、标准及流程。依托基层治理“一网统管”平台，推动医养服务数据一次采集、多方复用，建立“采集—比对—应用—反馈”的闭环管理模式，将数据要素真正作为推动社区医养服务精准化的内生动力。汇聚居民健康档案、养老服务需求、公共设施资源等数据，坚持“轻量化、低成本、可及性”原则，将平台功能嵌入基层已有的网格化治理体系与便民服务终端，避免多套系统重复建设、平台功能冗余，以简单实用、成本适宜的功能设计解决基层实际问题，解决反复填报、数据重复上报等问题，切实减轻社区工作人员事务性负担。

深化智能供需匹配，提升精准服务效能。以人工智能技术为支撑，打造“需求发现—智能匹配—服务配送—结果反馈”的运行模式。系统梳理和分析老人的年龄结构、生活作息习惯和服务行为，运用智能化手段将医疗服务和照护服务进行智能匹配并推送至用户。在需求识别端，整合网格巡查、居民议事、健康档案等各种信息，准确把握老年人医养服务需求，形成多维需求画像；在服务对接端，开发智慧推荐程序，兼顾效率与公平，自动匹配助餐、护理、康复等服务资源；在协同供给端，向小区物业、社会组织、居民志愿者开放平台端口，实现“群众点单—平台派单—多方接单—多方评单”的服务闭环；在效果评估端，建立以群众满意度为核心的动态评价机制，形成以人民获得感为导向的实时反馈体系，开发操作便捷的社区智能医养App，践行老年友好型理念，实现数字技术在基层治理中可视、可感、可用。

缩小数字应用鸿沟，守护智慧医养人文温度。数字赋能并非单纯的技术升级，更要兼顾便利化与伦理规范，守住民生服务的温度与底色。在公共服务中，应保留线下服务窗口及人工服务通道，提供帮办代办、智能操作指导等暖心服务；简化养老服务、政务服务的线上操作流程，常态化开展老年人数字技能培训，帮助老年人能用、会用、愿用智能服务。坚决杜绝用网上点击代替上门服务、用平台数据代替现实服务、用活跃度代替服务效果，把数字化真正用到老年人的需要上、实处来，避免“重建设、轻服务”“重数据、轻感受”。加强产学合作，支持医学院校、高职院校开展智慧医养培训教育，培育“懂照护、会数智”的应用型人才；依托社区搭建“专业护理员+银龄志愿者”的服务队伍，激活老年人社会参与活力，让“老有所为”与“老有所养”同频共振。

创新场景应用载体，释放智慧医养服务活力。数字化的成效终归要在场景中体现，要坚持从老年人实际出发，促进数字化手段融入社区医养服务中，让科技下沉基层、服务提质增效。利用AI算法构建健康风险预测模型，对跌倒、心脑血管意外、异常活动等风险实现早发现、早预警、早介入，推动服务模式从“事后处置”向“事前防范”转型升级。明确AI技术在社区医养中的辅助定位，发挥其在健康监测、风险筛查、资源调度等方面的效率优势。同时依托家庭医生、网格员、社工、志愿者常态化入户走访，补足技术无法代替的人文关怀与服务温度。

健全多方联动机制，构建共治共享格局。社区智慧医养服务是一项复杂的系统工程，需要凝聚政府、市场、社会、家庭多方合力，打造“政府主导、市场调节、社会参与、家庭支持”的协同治理模式。成立社区医养服务工作联席会，由社区牵头，统筹协调解决有关重大难题；社区卫生服务机构做好技术支撑工作，物业公司做好日常照料和应急处理，社会组织做好精神慰藉和社会服务，家庭发挥日常照顾作用。此外，可创设“时间银行”、互助养老等激励模式，激发居民积极参与热情，构建共担共建、合力奉献、利益共享的社区医养服务体系。

作者单位：安徽医科大学护理学院

【基金项目】2026年度合肥市哲学社会科学规划项目（青年项目）“供需精准匹配视域下AI赋能轻量型社区智慧医养平台的协同构建机制研究”（编号：2026HFSKQN202615）和2026年度护理学院青年教师科研能力培养资助计划（编号：2026—hlkyzzjh—06）。