济宁医学院 大学生创新创业训练计划管理系统

济宁医学院 创新创业管理系统

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养老机构安全风险AI智能评估平台

申报人：张成博 申报日期：2026-03-09

基本情况

2026创新项目
养老机构安全风险AI智能评估平台 学生申报
创新训练项目
管理学
公共管理类
学生自主选题
二年期
运用了风险矩阵法，构建合理、综合、多角度的评估体系；通过多源数据采集方法，利用AI算法模型并通过定性定量展开研究；德尔菲法+层次分析法的科学化工具运用，与专家进行深度访谈交流，构建了AI模型养老服务机构安全风险防御评估体系。同时原创构建含三级指标的风险矩阵评估模型，经多家养老机构实证调研，形成安全风险防御评估体系；结合《济宁市养老服务条例》动态调整指标权重，实现方法创新；开发可视化评估模型，降低使用门槛，实现工具创新。
无
1.基于AI的高校心理健康分级干预闭环机制研究——以山东省学生文化特质为导向. [J] 中国心理学前沿, 8(2), 170-177. 1/3
2.人工智能赋能背景下心理健康识别和预警体系建构研究 ——以山东省高校学生为例[J]教育探讨.2025,10(07) 1/4
3.基于人工智能的山东省学生心理健康及识别预警体系建设研究 山东省人文社会科学课题一般项目 2025.5—2026.5 入库在研
4.校企合作模式下大学生创新创业时间基地建设项目（2408023730）教育部产学合作协同育人项目 2024.10—2025.12 已结题
5.“知行合一”背景下大学生社会实践教育基地构建（240805463024814）教育部产学合作协同育人项目 2024.10—2025.12已结题
6.教育向服务功能的转变——完善大学生心理健康服务体系的研究 济宁医学院思政课题 2021.5—2022.5已结题
支持
校级

项目成员

序号 学生 所属学院 专业 年级 项目中的分工 成员类型
张成博 精神卫生学院 精神医学（本科） 2025 统筹整体进度，负责对外沟通与资源协调
滕林谷 精神卫生学院 精神医学（本科） 2025 负责风险矩阵模型的构建
许祉宣 精神卫生学院 精神医学（本科） 2025 负责商业模式设计、推广策略与合作伙伴对接
徐梓轩 精神卫生学院 精神医学（本科） 2025 AI算法设计与平台功能开发

指导教师

序号 教师姓名 所属学院 是否企业导师 教师类型
徐嘉文 学生工作处 否

立项依据

本项目旨在融合风险矩阵法与人工智能技术，构建一套科学、量化、动态的养老机构安全风险评估体系，并开发相应的智能评估SaaS平台。
项目聚焦于解决当前养老机构安全评估方式单一、风险识别不全面、数据孤岛等问题，通过实地调研、模型构建、平台开发与试点应用，形成可复制、可推广的养老安全风险治理范式。预期通过本项目的实施，能够有效提升济宁市及周边地区养老机构的风险防控能力，并为全国同类机构提供科学参考与实践路径。
本项目按照“调研—建模—开发—验证—推广”五个阶段组织研究内容：
2.1养老机构安全风险现状调研：
1. 市场痛点：
· 对养老机构： 传统安全管理依赖人工巡检、纸质记录，效率低、漏洞多；以一家100张床位的机构走访结果为例，每月巡检耗时约40小时，记录表格20余份，但仍有风险点被遗漏。安全事故一旦发生，声誉受损、赔偿巨大。机构缺乏数据支撑进行前瞻性风险干预和保险谈判。
· 对长者及家属：信息不对称严重，选择机构时只能依赖口碑和表面观察，无法了解真实安全状况；入住后无法实时掌握老人安全动态，产生焦虑。
· 对政府监管部门：面对辖区内上百家机构，缺乏统一、高效、可视化的监管工具，只能通过年度检查、抽查等方式进行管理，难以实现动态预警和精准施策。
· 对投资商/合作方：养老产业投资回报周期长（平均8-10年），风险不透明，阻碍资本进入；保险公司缺乏精准定价依据，难以开发差异化产品。
2.目标市场细分：
· 核心客户：中小型养老机构（50-200张床位）、连锁养老品牌。这类机构数量最多（据估计占全国养老机构80%以上），资金有限但智能化转型需求迫切，是平台的“刚需客群”。
· 潜在客户：社区养老服务中心、居家养老服务平台。随着“9073”养老格局发展，社区和居家养老安全需求将逐步释放。
· 服务人群：机构内的在住长者及其家属。家属作为付费决策者之一，对安全透明度的需求将推动机构采购服务。
· 政府端客户：地方民政局、老龄办。作为行业监管者，需要宏观数据支持政策制定。
3. 市场规模与趋势：
· 规模：中国已进入深度老龄化社会，养老机构数量持续增长，25年全国注册养老机构已有3.9万个，其中盈利机构约占一半，按单个机构年均安全信息化投入3万元估算，市场空间超过十亿元，且每年以15%速度增脏。政府对机构安全的要求日益严格，这同时也催生巨大的安全合规与提质增效市场。
· 趋势：“智慧养老”已上升为国家战略，《智慧健康养老产业发展行动计划（2021-2025年）》提出培育100个以上示范企业，50个以上产业园区。IoT设备成本年均下降10%，AI算法成熟度提升，为平台推广创造有利条件。
2.2风险评估体系构建：基于风险矩阵法（R = P × C），结合层次分析法确定指标权重，构建多级风险评估指标体系。我们以自主研发的风险矩阵算法模型为核心，构建了一个集 “风险精准识别 - 量化评估 - 智能预警 - 处置指导 - 保险对接”于一体的智能化安全管理中枢。将传统依赖人工巡检、纸质记录的被动式安全管理，升级为基于数据和算法的主动式风险防控新范式。
一级指标 二级指标 指标说明 数据来源
建筑安全 结构稳定性、防滑地面、无障碍设施、采光照明 建筑主体结构安全等级、地面摩擦系数、扶手覆盖率等 人工巡检、设计图纸
消防设施 火灾自动报警、自动灭火、疏散通道、应急照明 设备完好率、检测有效期、通道占用情况 传感器、巡检记录
设备安全 电梯运行、电气线路、燃气管道、适老家具 故障频率、线路老化程度、燃气泄漏监测 传感器、维保记录
监控系统 视频覆盖、紧急呼叫、门禁管理、电子围栏
摄像头覆盖率、响应时间、误报率
系统日志、实测
人员管理 护理员配比、培训频次、应急演练、健康监测 持证率、培训考核合格率、演练参与度 人事记录、考勤
运营管理 制度完善度、巡检执行率、整改闭环率、投诉处理 制度文件、巡检记录、整改台账 文档审查、系统记录
对每个二级指标，定义发生可能性P（1-5级）和后果严重性C（1-5级），通过现场数据或专家判断赋值。例如：
防滑地面：根据地面摩擦系数实测值，<0.4为5级（极易滑倒），0.4-0.5为4级，以此类推；
后果严重性根据可能导致的人员伤亡、财产损失、声誉影响综合评定。
风险值R = P × C，划分等级：
低风险（1-4）：绿色，可接受；
一般风险（5-9）：黄色，需关注；
较大风险（10-16）：橙色，需整改；
重大风险（17-25）：红色，立即停工/停用。
2.3多源数据采集与处理：
1.数据采集方案
对接现有系统：通过API与养老机构已有监控系统（海康、大华等）、消防主机、门禁系统对接，实时获取视频流、报警信号、开关门记录。
部署环境传感器：在关键区域部署物联网传感器，包括烟感、温感、可燃气体探测器、水浸传感器、门窗磁、跌倒探测雷达等。数据通过LoRa/NB-IoT/4G传输至云平台。
人工巡检录入：开发移动端巡检APP，巡检人员扫码打卡，填写检查项（如灭火器压力值、应急灯状态），上传照片，系统自动记录时间戳和位置。
第三方数据接入：接入气象数据（如暴雨预警影响室外安全）、当地人口健康数据（脱敏）等，丰富风险评估维度。
2.数据处理流程
数据清洗：剔除异常值（如传感器瞬时跳变）、填补缺失值（采用均值/插值法）、去重。
特征工程：从原始数据中提取特征，如从视频中提取人员摔倒、聚集等事件；从传感器时序数据中提取趋势特征（如温度持续上升可能预示火灾）。
AI算法应用：
异常检测：采用自编码器检测设备异常；
预测模型：利用LSTM预测设备故障概率、风险趋势；
图像识别：基于YOLOv8识别消防通道堵塞、人员跌倒等。
2.4智能评估平台开发：开发基于云端的SaaS平台，实现机构风险动态画像、风险矩阵量化评估、智能预警与处置闭环、数据洞察与报告生成等功能模块。
1. 机构风险动态画像模块
功能：通过对接养老机构的监控系统、环境传感器及人工录入的巡检数据，平台实时汇聚多源信息。
输出：为每家机构生成动态的“安全健康度”分数，并从建筑安全、消防设施、设备安全、监控系统等维度进行可视化呈现。
2.风险矩阵量化评估引擎
功能：此为平台的核心算法。我们对识别出的每一个风险点，均通过风险矩阵法进行量化评估。
公式：风险值(R) = 发生可能性(P) × 后果严重性(C)。
输出：系统自动将风险划分为四个等级，并以四色直观标示，分数区间与原件“老年人受伤风险矩阵表”完全一致。
3. 智能预警与处置闭环模块
功能：当系统识别到高风险事件时，自动通过平台、短信、电话等多渠道发出预警。
输出：预警信息附带标准化的处置建议，并跟踪整改全过程，形成管理闭环。
4. 数据洞察与报告中心
功能：平台自动生成标准化安全报告，并能提供深度运营分析。
输出：包括《机构月度安全风险评估报”告》及《区域性养老安全白皮书》等。
5.系统管理模块
用户管理：角色分为机构管理员、巡检员、家属、监管员、系统管理员，权限分级；
机构管理：支持多机构接入，每个机构独立数据空间；
日志审计：记录所有操作日志，确保可追溯。
2.5试点应用与优化推广：
试点选择：在济宁市选取5-8家养老机构，覆盖不同规模（50-300张床位）、不同性质（盈利/非盈利）、不同风险水平（高/中/低），确保试点代表性。
合作模式：免费提供平台试用，协助部署传感器，机构需配合提供数据、参与培训、反馈意见。
优化迭代：每月收集用户反馈，召开座谈会，根据实际使用情况调整指标体系、优化算法、改进界面。
推广路径：
与济宁市民政局合作，将平台作为区域养老安全监管工具，争取政策支持；
举办智慧养老安全论坛，扩大行业影响；
与本地养老设备经销商合作，借助其销售渠道推广平台；
与保险公司合作，开发“安全评级+保费优惠”产品，增强机构采购动力。
3.1国内研究现状
近年来，随着老龄化进程加快，国内对养老机构安全风险的研究逐渐增多，但多数集中于政策制度与理论探讨，缺乏基于大数据与AI技术的实证研究。现有评估体系多以定性检查为主，存在评估方式单一、指标不全面、动态性差等问题，难以满足实际管理需求。在技术应用上，国内智慧养老发展迅速。杭州、成都等地试点“物联网+养老安全”项目，实现消防设备、监控系统的实时联网。然而，现有技术应用多集中于发达城市，中小城市及县域养老机构数字化水平较低。
当前国内外研究虽取得一定成果，但仍存在三大不足：一是针对内陆城市（如济宁）气候、地理环境特点的养老设施安全评估指标体系尚未建立；二是现有评估方法多为静态评估，缺乏对智慧消防设备普及、绿色建筑技术应用等动态变化的适应性；三是评估工具在移动端应用、区域风险可视化展示等功能上存在不足。本大创项目将立足济宁实际，填补以上不足，构建兼具科学性、实用性与地域特色的评估体系，为地方养老安全管理提供创新解决方案。
国内养老安全评估体系在政策推动下快速发展，学者探索本土化方法，智慧养老技术应用加速，但存在区域特色研究不足、指标体系针对性弱、技术应用不均衡等问题。本大创项目立足济宁，补充内陆地域相关评估不足之处，构建本土化特色评估体系。
3.2国外研究现状
国外在养老服务机构设施安全风险评估领域起步较早，已形成系统的理论与标准体系。美国基于《国家老年人居住环境安全标准》，构建了涵盖建筑结构、消防、医疗设备等多维度的风险评估理论框架，强调以定量分析为核心，通过统计学方法对风险概率与影响程度进行精准测算。日本依托《老人福祉设施法》，提出“全生命周期安全管理”理念，从设施规划、建设到运营阶段，均制定了详细的安全评估标准，尤其注重适老化设施的动态评估，例如每季度对防滑地面磨损程度、扶手稳固性进行检测更新。
在技术应用方面，欧美国家走在前列。欧盟“Horizon 2020”计划资助多个养老安全项目，将物联网（IoT）与人工智能（AI）深度融合，如荷兰某机构通过在消防设施、电梯等设备上部署传感器，结合机器学习算法实现故障预测与风险预警 。加拿大开发的“智能养老安全评估平台”，运用区块链技术确保评估数据不可篡改，同时通过大数据分析生成个性化风险防控方案，提升评估的科学性与透明度。
3.3发展动态
随着物联网、大数据、人工智能技术的成熟，智慧养老成为行业发展趋势。国内北京、上海、深圳等地已开始探索基于AI的养老安全监测系统，但系统性风险评估平台尚属空白。融合风险矩阵与AI技术，实现风险量化、动态预警与闭环管理，是当前研究的前沿方向。
济宁部分养老机构开始搭建智慧化监管平台，实现对设施安全的24小时动态实时监控。如通过在消防设施、电梯、燃气管道等关键设备上安装传感器，实时采集运行数据，一旦出现异常立即预警，有效提升安全风险预警的及时性和准确性。同时，利用视频监控系统对养老机构各区域进行可视化管理，不仅能监督服务人员工作，还能及时发现老人摔倒、擅自离院等紧急事件，为老年人提供全方位、精准的安全保障服务。 
4.1 创新点
方法论融合创新：将风险矩阵法系统性地引入养老安全评估领域，并与AI算法结合，实现风险的量化评估与动态预测，弥补传统定性评估的不足。
数据驱动与闭环管理：构建“养老安全数据库”，整合多源异构数据，通过AI分析形成风险画像，并实现“识别—预警—处置—反馈”的闭环管理，提升安全管理效率。
生态化服务模式：以SaaS平台为核心，通过API接口连接智能硬件厂商、服务商、保险公司等，打造开放共赢的养老服务生态，增强用户粘性与市场竞争力。
4.2 项目特色
4.2.1 核心产品功能平台部署于云端，包含以下核心模块：
1.机构风险动态画像模块
实时对接监控系统、环境传感器及人工巡检数据，生成每家机构的“安全健康度”综合评分，并从建筑安全、消防设施、设备安全、监控系统、人员管理等维度进行可视化展示。
2.风险矩阵量化评估引擎
核心算法模块。对每个识别出的风险点，利用风险矩阵法计算风险值（R = P × C），并依据标准划分为四个等级（低风险、一般风险、较大风险、重大风险），以红、橙、黄、蓝四色直观标示。
3.智能预警与处置闭环模块
当系统监测到高风险事件时，自动通过平台消息、短信、电话等多渠道向责任人发送预警，并附带标准化的处置建议；同时跟踪整改过程，形成“预警—处置—反馈”闭环。
4.数据洞察与报告中心
自动生成《机构月度安全风险评估报告》《区域性养老安全白皮书》等标准化报告，支持多维度数据分析与可视化，为管理决策提供依据。
4.2.2 衍生服务与生态赋能
1.对养老机构：提供一站式风险管理服务包，包括SaaS订阅基础服务、定制化安全提升方案、员工安全培训，以及与保险公司合作推出“安全评级+优惠费率”的金融赋能服务。
2.对长者家属：开发家属端小程序，家属可实时查看机构安全评分、风险动态及整改情况，增强信任感与透明度。
3.对政府监管部门：提供区域监管数据后台，帮助监管部门宏观掌握辖区内养老机构安全态势，为精准施策提供数据支撑。
4.对合作伙伴：开放API接口，与智能硬件厂商实现数据对接；引入本地小微服务商，实现设备安装、维修等工单一键派单，构建本地化服务网络，平台按交易额抽取5%-10%佣金。
5.1技术路线：
本项目技术路线分为五个阶段：
1.需求调研阶段：采用实地走访、质性访谈、问卷调研等方法，收集养老机构安全管理的现状与需求。
2.模型构建阶段：基于风险矩阵法构建初始指标体系，运用层次分析法确定权重，并通过机器学习算法对历史数据训练，优化风险评估模型。
3.平台开发阶段：采用前后端分离架构，数据库使用MySQL + Redis，算法模型以Python TensorFlow/PyTorch实现，部署于云服务器（阿里云/腾讯云）。
4.试点验证阶段：选取5~8家养老机构进行试点应用，收集使用反馈与模型评估指标（准确率等），迭代优化平台。
5. 推广应用阶段：与地方民政部门、养老协会合作，推动平台在区域内广泛应用，并申请相关知识产权。
5.2拟解决的问题：
评估方式单一、风险识别不全面：通过多源数据采集与多维度指标体系，实现对建筑、消防、设备、人员等全方面的风险覆盖。
缺乏动态预警与管理：利用AI实时监测与风险矩阵量化，实现风险的早期预警与处置跟踪，变被动应对为主动防控。
数据封闭与信息不透明：通过平台整合各方数据，并向家属、监管部门适度开放，提升信息透明度与社会信任度。
5.3预期成果：
一个基于云端的SaaS智能评估平台，在不少于5家养老机构试点应用，平台风险评估准确率达到85%以上。
相关学术成果与知识产权：发表1-2篇期刊论文，申请1项软件著作权，力争申请1项发明专利。
形成区域推广合作方案：与济宁市民政局或养老协会达成合作意向，形成可复制的推广模式。
阶段 时间 主要任务
第一阶段 第1-3个月 需求调研与文献梳理，完成养老机构安全风险现状调研报告，初步确定评估指标体系框架。
第二阶段 第4-6个月 模型构建与平台开发，完成风险评估模型训练与初步版本平台开发，开展内部测试。
第三阶段 第7-9个月 试点应用与优化，选取5~8家养老机构进行试点，收集反馈并迭代优化平台功能。
第四阶段 第10-12个月 总结分析与推广，撰写研究报告，申请知识产权，与政府部门/行业协会商讨推广合作。
1.与本项目有关的研究积累和已取得的成绩
已完成对济宁市多家养老机构的实地走访与质性访谈，收集访谈资料超过20份，初步掌握了机构安全管理痛点。
初步构建了基于风险矩阵法的养老机构安全风险评估指标体系（预计一级指标5个，二级指标12个）。
已完成项目申报书、调研问卷、访谈提纲等前期材料，具备扎实的研究基础。

团队成员由公共管理、计算机科学与医学及相关技术技术专业学生组成，具备跨学科研究能力。
拥有学校批准的大创项目经费及团队自筹经费，可用于调研、服务器租赁等。。
指导教师具有养老政策研究与信息系统开发背景，能提供有效指导。

尚缺少的条件及解决方法
缺少条件 解决方法
数据资源：需扩大数据采集范围，获取更多养老机构真实数据。 积极与济宁市民政局、养老协会联系，争取政策支持与数据共享；与试点机构签订数据使用协议，保障数据安全。
技术资源：AI算法模型优化需要更专业的算力与技术支持 引入校内计算机学院研究生参与算法优化，申请学校高性能计算资源；与校外AI企业合作，获取技术咨询。
市场推广：缺乏行业渠道与用户基础。 参加智慧养老展会、行业论坛，扩大项目影响力；与本地养老设备经销商合作，借助其客户资源推广平台。

经费预算

开支科目 预算经费（元） 主要用途 阶段下达经费计划（元）
前半阶段 后半阶段
预算经费总额 5000.00 无 2900.00 2100.00
1. 业务费 1000.00 无 600.00 400.00
（1）计算、分析、测试费 400.00 无 300.00 100.00
（2）能源动力费 0.00 无 0.00 0.00
（3）会议、差旅费 0.00 无 0.00 0.00
（4）文献检索费 200.00 无 100.00 100.00
（5）论文出版费 400.00 无 200.00 200.00
2. 仪器设备购置费 2000.00 无 1000.00 1000.00
3. 实验装置试制费 500.00 无 300.00 200.00
4. 材料费 1500.00 无 1000.00 500.00
结束

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