國際上通常把65歲及以上人口占總人數7%以上，或60歲及以上人口占總人口數10%以上，作為衡量一個國家或地區是否進入老齡化社會的標準。而根據國家統計局公布的第七次人口普查數據，我國60歲及以上人口為26402萬人，占全國總人口的18.70%，其中65歲及以上人口為19064萬人，占13.50%。

我國人口年齡結構變化情況（數據來源：國家統計局）

國家衛生健康委老齡健康司司長王海東表示：“目前，我國90%左右的老年人居家養老，7%左右的老年人依托社區支持養老，3%的老年人入住機構養老。”

“9073”現象的出現，是中國加速進入老齡化社會的現實反映——承受巨大工作壓力的子女在父母養老方面心有余而力不足；六七十歲的老人往往還需要去照顧比自己更老的人；政府力量在老年公寓、護理院、養老中心等設施的投入上難以滿足市場需求……一道道難題讓我們開始反思老年人健康養老問題該何去何從？

于是，近兩年內，不少科技廠商開始對智慧養老、居家健康管理、醫療監護類產品的市場預期抱有巨大希望。

• 毫米波雷達傳感器

將傳統用于汽車、工業領域的毫米波雷達傳感器產品應用于居家監測場景，是近幾年才出現的新事物。

而在此之前，老年人身體狀況監測主要來自兩條技術路線：一類是智能手環、睡眠腕帶等可穿戴設備，另一類以攝像頭為主的視頻監控。但許多老年人對于直接佩戴的智能硬件會存在一定的抵觸心理，而且由于記憶力的衰退，忘記佩戴或充電也是常有的事；而如果采用視頻監控的方式，老人又會覺得隱私受到了侵犯，也會產生抵觸情緒。

智慧養老方面:

通過毫米波雷達、ToF等設備可以無接觸的偵測到老年人的多種生活狀態：靜坐在家里時的呼吸、心率狀況；老人有沒有在電視機前睡著？在從客廳起身前往衛生間的過程中，老人是否有跌倒等狀況。再結合市場上已經有的線上醫生，甚至是保險服務，共同構成智慧醫療、智慧養老生態圈。

此外，一些智慧康養生命支持系統可面向康養機構、社區養老、居家養老、醫療機構等多種應用場景，提供危險信息及時告警，包括離床告警、跌倒告警、呼吸急促或心跳過緩告警、呼吸暫停告警等。同時，它還能實現潛在風險提前預測，包括睡眠質量分析、跌倒風險預測、生命活力評估、呼吸慢病AI輔助診療等功能。

“應用于健康管理、醫療監護方面的多傳感器融合方案面臨的最大挑戰仍然來自算法，尤其是在算法相互配合和可靠性方面。未來，引入人工智能和機器學習，補充更多邏輯功能來強化數據的分析和處理，將成為重要的趨勢。

審核編輯 黃昊宇