老年慢性病管理中健康促進與風險預(yù)警聯(lián)動策略演講人01老年慢性病管理中健康促進與風險預(yù)警聯(lián)動策略老年慢性病管理中健康促進與風險預(yù)警聯(lián)動策略一、老年慢性病管理的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)：從“被動治療”到“主動防控”的時代呼喚02老年慢性病的流行病學特征與疾病負擔老年慢性病的流行病學特征與疾病負擔全球范圍內(nèi)，人口老齡化進程正以每年約2%的速度推進，我國60歲及以上人口已突破2.9億，其中約75%的老年人患有至少一種慢性病，高血壓、糖尿病、冠心病、慢性阻塞性肺疾?。–OPD）等已成為威脅老年人健康的主要疾病。據(jù)《中國慢性病防治中長期規(guī)劃（2017-2025年）》數(shù)據(jù)顯示，慢性病導(dǎo)致的疾病負擔占總疾病負擔的70%以上，而老年人因慢性病急診住院率是非老年人的2.3倍，再入院率達34.6%。更值得關(guān)注的是，多病共存（multimorbidity）在老年人群中尤為普遍，約60%的老年人同時患有2種及以上慢性病，這不僅增加了治療方案復(fù)雜性，更導(dǎo)致藥物相互作用風險、功能衰退加速及生活質(zhì)量顯著下降。在社區(qū)門診中，我曾接診一位78歲的王大爺，患高血壓、糖尿病、冠心病10余年，因自行停藥加勞累誘發(fā)急性心衰，搶救后雖保住生命，卻從此喪失獨立行走能力。這一案例深刻揭示了：老年慢性病管理已不再是單一疾病的“點狀治療”，而是涉及生理、心理、社會功能的“立體防控”。03現(xiàn)有管理模式的局限性：碎片化與被動性的雙重困境現(xiàn)有管理模式的局限性：碎片化與被動性的雙重困境當前我國老年慢性病管理仍面臨“三重脫節(jié)”困境：其一，預(yù)防與治療脫節(jié)，醫(yī)療機構(gòu)重臨床治療輕健康管理，健康促進多停留在發(fā)放宣傳手冊的層面，未能與臨床診療形成閉環(huán)；其二，個體與群體脫節(jié)，標準化管理方案難以適配老年人個體差異（如認知功能、經(jīng)濟條件、家庭支持），導(dǎo)致干預(yù)依從性低下；其三，數(shù)據(jù)與應(yīng)用脫節(jié)，醫(yī)療機構(gòu)、社區(qū)、家庭的健康數(shù)據(jù)分散在不同平臺，缺乏有效整合，難以支撐動態(tài)風險評估。例如，某社區(qū)開展的“糖尿病健康講座”，參與老人血糖控制率提升不足15%，原因在于講座內(nèi)容未結(jié)合個體用藥史、飲食習慣，且缺乏后續(xù)血糖監(jiān)測與預(yù)警反饋。這種“重形式輕實效”的管理模式，本質(zhì)上仍是“被動響應(yīng)”邏輯——等疾病進展或并發(fā)癥出現(xiàn)后才干預(yù)，錯失了最佳干預(yù)期。04健康促進與風險預(yù)警脫節(jié)的核心矛盾健康促進與風險預(yù)警脫節(jié)的核心矛盾健康促進旨在通過行為干預(yù)、環(huán)境支持、健康教育等手段提升老年人健康素養(yǎng)，而風險預(yù)警則依賴數(shù)據(jù)監(jiān)測與模型預(yù)測識別高危個體。當前二者脫節(jié)主要體現(xiàn)在：預(yù)警結(jié)果未轉(zhuǎn)化為促進行動，如智能手環(huán)監(jiān)測到心率異常卻未聯(lián)動家庭醫(yī)生隨訪；促進措施缺乏預(yù)警導(dǎo)向，如運動處方未考慮患者關(guān)節(jié)功能與跌倒風險。這種脫節(jié)導(dǎo)致管理資源浪費——低風險老人過度干預(yù)，高風險老人卻被忽視。在上海市某養(yǎng)老院的調(diào)研中，我們發(fā)現(xiàn)，盡管配備了智能床墊監(jiān)測夜間離床風險，但因未與護理人員的健康促進計劃（如日間活動安排）聯(lián)動，3個月內(nèi)仍有2位老人因夜間如廁未及時協(xié)助而發(fā)生跌倒。這一痛點提示：唯有將健康促進的“主動干預(yù)”與風險預(yù)警的“精準識別”深度聯(lián)動，才能構(gòu)建“防-控-治”一體化的老年慢性病管理新范式。二、健康促進與風險預(yù)警聯(lián)動的理論基礎(chǔ)與核心邏輯：構(gòu)建“預(yù)防-預(yù)警-干預(yù)”的閉環(huán)體系05健康促進的理論框架：從“知識傳遞”到“行為賦能”健康促進的理論框架：從“知識傳遞”到“行為賦能”健康促進的核心是“賦能”（empowerment），其理論基礎(chǔ)涵蓋：1.PRECEDE-PROCEED模型：強調(diào)從“需求評估-確定影響因素-制定干預(yù)策略-效果評價”的全流程管理，適用于老年慢性病中針對個體行為（如服藥依從性）、環(huán)境因素（如社區(qū)康復(fù)設(shè)施）的系統(tǒng)干預(yù)。例如，針對高血壓老人，可先通過問卷調(diào)查分析其“限鹽難”的原因（如口味習慣、家庭烹飪方式），再聯(lián)合社區(qū)開展“低鹽食譜工作坊”“廚房減鹽工具發(fā)放”等精準促進措施。2.健康信念模型（HealthBeliefModel,HBM）：強調(diào)個體對疾病威脅的感知（易感性、嚴重性）、行為益處與障礙的認知，以及自我效能感的重要性。對老年糖尿病患者而言，僅告知“高血糖危害”不足，需通過“并發(fā)癥案例分享”“血糖監(jiān)測實操培訓”提升其感知嚴重性，并通過“病友經(jīng)驗分享”增強自我效能感。健康促進的理論框架：從“知識傳遞”到“行為賦能”3.社會生態(tài)模型：將個體置于人際、社區(qū)、政策等多層環(huán)境中，強調(diào)多主體協(xié)同。例如，通過“家庭醫(yī)生簽約+社區(qū)志愿者結(jié)對+醫(yī)保報銷傾斜”的組合策略，構(gòu)建老年人健康支持網(wǎng)絡(luò)。06風險預(yù)警的理論基礎(chǔ)：從“經(jīng)驗判斷”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”風險預(yù)警的理論基礎(chǔ)：從“經(jīng)驗判斷”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”風險預(yù)警的核心是“精準識別”，其技術(shù)支撐包括：1.風險分層理論：基于年齡、病程、并發(fā)癥、生物標志物（如糖化血紅蛋白、尿微量白蛋白）等指標，將老人分為低、中、高風險等級，實現(xiàn)差異化干預(yù)。例如，美國心臟病學會（AHA）開發(fā)的“心血管風險評分（ASCVD）”，通過年齡、血壓、血脂等10項指標預(yù)測10年心血管事件風險，為早期干預(yù)提供依據(jù)。2.預(yù)測模型構(gòu)建：借助機器學習算法（如隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），整合多源數(shù)據(jù)（電子健康檔案、可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)）提升預(yù)測準確率。如GoogleHealth開發(fā)的“急性腎損傷預(yù)測模型”，通過整合實驗室檢查、用藥史等數(shù)據(jù)，提前48小時預(yù)測AKI發(fā)生風險，準確率達89%。風險預(yù)警的理論基礎(chǔ)：從“經(jīng)驗判斷”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”3.動態(tài)監(jiān)測技術(shù)：可穿戴設(shè)備（智能手環(huán)、連續(xù)血糖監(jiān)測儀）、遠程監(jiān)測平臺（家庭物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備）實現(xiàn)生理指標的實時采集，為風險預(yù)警提供連續(xù)數(shù)據(jù)流。例如，某三甲醫(yī)院應(yīng)用的“心衰預(yù)警系統(tǒng)”，通過植入式監(jiān)測設(shè)備每日采集心率、體重、肺水腫指標，當體重3天內(nèi)增加1.5kg時自動觸發(fā)預(yù)警，使心衰再入院率下降27%。07聯(lián)動的核心邏輯：從“線性響應(yīng)”到“螺旋上升”聯(lián)動的核心邏輯：從“線性響應(yīng)”到“螺旋上升”健康促進與風險預(yù)警的聯(lián)動本質(zhì)是“數(shù)據(jù)-干預(yù)-反饋”的動態(tài)閉環(huán)（圖1）：1.風險識別驅(qū)動促進精準化：通過預(yù)警模型識別高風險老人（如糖尿病合并周圍神經(jīng)病變），制定“足部護理+血糖監(jiān)測+飲食調(diào)整”的個性化促進方案，替代通用性健康指導(dǎo)。2.促進效果優(yōu)化預(yù)警準確性：老人在干預(yù)過程中的行為改變（如規(guī)律運動、規(guī)律服藥）會反饋至數(shù)據(jù)平臺，動態(tài)調(diào)整風險預(yù)測模型（如更新跌倒風險算法中的“活動量”參數(shù)），實現(xiàn)預(yù)警模型的自我迭代。3.閉環(huán)管理提升資源效率：將有限的健康管理資源優(yōu)先投向高風險人群，同時通過促進措施降低風險等級，形成“高風險→積極干預(yù)→風險下降→資源釋放→新高風險人群納入”的良性循環(huán)。08聯(lián)動的價值：多維效益的綜合提升聯(lián)動的價值：多維效益的綜合提升1.個體層面：通過早期干預(yù)延緩并發(fā)癥進展，減少急診住院，維護功能獨立性。例如，針對COPD高風險老人的“呼吸康復(fù)+家庭氧療+預(yù)警監(jiān)測”聯(lián)動方案，可使急性加重次數(shù)減少40%，6分鐘步行距離提升30米。2.醫(yī)療系統(tǒng)層面：降低不必要醫(yī)療支出，優(yōu)化資源配置。據(jù)測算，我國若實現(xiàn)老年慢性病風險預(yù)警與促進聯(lián)動，每年可減少醫(yī)療費用支出約1200億元。3.社會層面：提升老年人健康生活質(zhì)量，減輕家庭照護壓力，助力“健康老齡化”戰(zhàn)略實施。09數(shù)據(jù)整合層：構(gòu)建“全場景、標準化”的健康數(shù)據(jù)中臺數(shù)據(jù)整合層：構(gòu)建“全場景、標準化”的健康數(shù)據(jù)中臺在右側(cè)編輯區(qū)輸入內(nèi)容數(shù)據(jù)是聯(lián)動策略的“燃料”，需打破“數(shù)據(jù)孤島”，實現(xiàn)“多源融合”：-臨床數(shù)據(jù)：電子健康檔案（EHR）、實驗室檢查、影像學報告、用藥記錄；-穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)：智能手環(huán)采集的心率、步數(shù)、睡眠質(zhì)量，連續(xù)血糖監(jiān)測儀的血糖波動曲線；-行為數(shù)據(jù)：通過健康A(chǔ)PP記錄的飲食日志、運動打卡、服藥提醒；-環(huán)境數(shù)據(jù)：家庭物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集的室內(nèi)溫濕度、光照強度、地面濕滑度（跌倒風險相關(guān)）。1.數(shù)據(jù)來源多元化：數(shù)據(jù)整合層：構(gòu)建“全場景、標準化”的健康數(shù)據(jù)中臺2.數(shù)據(jù)標準化與隱私保護：-采用HL7FHIR標準統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，實現(xiàn)跨機構(gòu)數(shù)據(jù)互通；-應(yīng)用聯(lián)邦學習、差分隱私技術(shù)，在保障數(shù)據(jù)安全前提下實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”。例如，某醫(yī)院與社區(qū)合作開展糖尿病管理研究，通過聯(lián)邦學習算法整合雙方數(shù)據(jù)，訓練預(yù)測模型而不共享原始病例，既保護隱私又提升模型性能。3.數(shù)據(jù)清洗與特征工程：-剔除異常值（如智能手環(huán)誤觸導(dǎo)致的步數(shù)突增），填補缺失值（通過時間序列預(yù)測填補連續(xù)血糖監(jiān)測儀的斷點數(shù)據(jù)）；-提取高維特征（如“血糖變異性”“夜間心率變異性”），為風險預(yù)警提供關(guān)鍵輸入。10風險預(yù)警層：開發(fā)“個體化、動態(tài)化”的預(yù)測模型風險預(yù)警層：開發(fā)“個體化、動態(tài)化”的預(yù)測模型01在右側(cè)編輯區(qū)輸入內(nèi)容預(yù)警模型需兼顧“準確性”與“可解釋性”，為干預(yù)提供明確方向：02-急性事件風險：如心衰、腦卒中、高血糖危象；-慢性進展風險：如糖尿病腎病、視網(wǎng)膜病變；-功能衰退風險：如跌倒、失能、認知障礙。1.風險維度劃分：03-訓練數(shù)據(jù)集：納入某地區(qū)10萬例老年慢性病患者的5年隨訪數(shù)據(jù)，包含臨床指標、行為數(shù)據(jù)、結(jié)局事件；-特征選擇：采用LASSO回歸篩選關(guān)鍵預(yù)測因子（如高血壓老人的“收縮壓變異率”“血尿酸水平”）；2.模型構(gòu)建與驗證：風險預(yù)警層：開發(fā)“個體化、動態(tài)化”的預(yù)測模型-算法優(yōu)化：對比邏輯回歸、XGBoost、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，選擇AUC值最高（≥0.85）、召回率最優(yōu)（≥80%）的模型；-外部驗證：在獨立人群（如另一城市5萬例老人）中驗證模型泛化能力，確保穩(wěn)定性。3.預(yù)警閾值與分級響應(yīng)：-設(shè)定三級預(yù)警閾值：黃色預(yù)警（中度風險，需加強監(jiān)測）、橙色預(yù)警（高度風險，需干預(yù)）、紅色預(yù)警（極高風險，需緊急處理）；-明確響應(yīng)主體：黃色預(yù)警由社區(qū)健康管理師跟進，橙色預(yù)警由家庭醫(yī)生調(diào)整干預(yù)方案，紅色預(yù)警啟動急診綠色通道。11健康促進層：實施“精準化、場景化”的干預(yù)方案健康促進層：實施“精準化、場景化”的干預(yù)方案促進方案需基于預(yù)警結(jié)果，做到“因人而異、因時而變”：1.個性化干預(yù)包設(shè)計：-針對預(yù)警結(jié)果：如“跌倒風險”老人，開展“防跌倒運動處方（太極、抗阻訓練）+居家環(huán)境改造（防滑墊、扶手安裝）+助行器適配”；-納入個體偏好：通過“健康需求評估問卷”了解老人興趣（如喜歡廣場舞而非游泳），制定“運動+社交”組合方案，提升依從性；-考慮社會支持：對獨居老人，聯(lián)合社區(qū)志愿者開展“每周上門隨訪+電話提醒”，增強干預(yù)持續(xù)性。健康促進層：實施“精準化、場景化”的干預(yù)方案2.多渠道干預(yù)模式：-線上干預(yù)：通過“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”平臺推送定制化健康課程（如“糖尿病飲食微課”）、用藥提醒、智能客服答疑；-線下干預(yù)：社區(qū)開展“健康工作坊”（如“低鹽烹飪實操”“足部護理培訓”）、“慢性病病友互助小組”；-家庭干預(yù)：指導(dǎo)家屬掌握“血壓測量技能”“胰島素注射方法”，構(gòu)建“家庭-社區(qū)-醫(yī)院”協(xié)同支持網(wǎng)。3.行為改變技術(shù)（BCTs）應(yīng)用：-采用“目標設(shè)定”（如“每日步行5000步”）、“自我監(jiān)測”（如血糖記錄本）、“反饋機制”（每周步數(shù)排名）、“激勵機制”（達標兌換健康用品）等BCTs，強化行為改變動力。12動態(tài)調(diào)整層：建立“反饋-評估-優(yōu)化”的閉環(huán)管理動態(tài)調(diào)整層：建立“反饋-評估-優(yōu)化”的閉環(huán)管理聯(lián)動策略需根據(jù)干預(yù)效果持續(xù)迭代，避免“一刀切”：1.過程評價指標：-過程指標：干預(yù)覆蓋率（如高風險老人促進方案落實率）、數(shù)據(jù)采集完整性（如穿戴設(shè)備佩戴時長≥8小時/天比例）；-效果指標：風險等級變化率（如紅色預(yù)警轉(zhuǎn)橙色/黃色比例）、行為改變率（如規(guī)律服藥率提升幅度）、臨床結(jié)局指標（如血壓、血糖控制達標率）。2.反饋機制：-個體反饋：每月向老人及家屬發(fā)送“健康報告”，展示風險變化、干預(yù)效果及下一步建議；動態(tài)調(diào)整層：建立“反饋-評估-優(yōu)化”的閉環(huán)管理-系統(tǒng)反饋：每季度召開“數(shù)據(jù)復(fù)盤會”，分析預(yù)警模型的假陽性/假陰性率，優(yōu)化算法參數(shù)；-政策反饋：向衛(wèi)生健康部門提交“管理效果評估報告”，推動醫(yī)保政策（如將風險預(yù)警相關(guān)服務(wù)納入報銷）、人才政策（如培養(yǎng)“數(shù)據(jù)分析師+健康管理師”復(fù)合型人才）完善。3.迭代優(yōu)化路徑：-當某類風險（如糖尿病足）預(yù)警準確率下降時，需補充“足部感覺閾值檢測”等新指標；-當干預(yù)方案依從性低時，需調(diào)整BCTs組合（如增加家屬參與度、簡化操作流程）。四、聯(lián)動策略的關(guān)鍵支撐技術(shù)與實踐案例：從“理論”到“實踐”的跨越13智能技術(shù)：構(gòu)建“無感監(jiān)測、智能響應(yīng)”的技術(shù)底座智能技術(shù)：構(gòu)建“無感監(jiān)測、智能響應(yīng)”的技術(shù)底座1.可穿戴與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備：-智能手環(huán)/手表：集成光電容積波描記術(shù)（PPG）采集心率、加速度計監(jiān)測活動量、GPS定位追蹤（防走失），跌倒檢測算法準確率達92%；-智能家居系統(tǒng)：通過毫米波雷達監(jiān)測老人呼吸頻率（異常提示睡眠呼吸暫停）、浴室地面壓力傳感器（濕滑預(yù)警）、智能藥盒（未開藥提醒）。2.人工智能輔助決策：-自然語言處理（NLP）：分析老人健康咨詢記錄（如“最近頭暈”），自動提取癥狀關(guān)鍵詞，關(guān)聯(lián)預(yù)警模型；-計算機視覺：通過家庭攝像頭監(jiān)測老人步態(tài)（如步速減慢、步幅不對稱），提前3-5天預(yù)測跌倒風險。智能技術(shù)：構(gòu)建“無感監(jiān)測、智能響應(yīng)”的技術(shù)底座3.5G與邊緣計算：-5G網(wǎng)絡(luò)支持可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)的實時傳輸（延遲＜50ms），邊緣計算實現(xiàn)本地化風險預(yù)警（如心電異常即時分析），減少云端依賴，保障隱私。（二）協(xié)同服務(wù)模式：打造“家庭-社區(qū)-醫(yī)院-政府”的責任共同體1.家庭醫(yī)生“簽約-服務(wù)-轉(zhuǎn)診”閉環(huán)：-家庭醫(yī)生作為“健康管家”，負責預(yù)警結(jié)果解讀、促進方案制定、雙向轉(zhuǎn)診協(xié)調(diào)；-例如，某社區(qū)家庭醫(yī)生通過智能平臺發(fā)現(xiàn)李阿姨（糖尿病史）血糖連續(xù)3天升高，立即調(diào)整降糖方案并增加線上隨訪，3天后血糖達標，避免了急診就診。智能技術(shù)：構(gòu)建“無感監(jiān)測、智能響應(yīng)”的技術(shù)底座2.社區(qū)“健康小屋+網(wǎng)格化管理”：-社區(qū)健康小屋配備自助檢測設(shè)備（血壓、血糖、骨密度），網(wǎng)格員定期入戶采集數(shù)據(jù)，上傳至區(qū)域健康平臺；-例如，北京市某社區(qū)通過“網(wǎng)格員+家庭醫(yī)生+志愿者”團隊，為500名慢性病老人提供“每月1次集中檢測+每周1次上門隨訪”服務(wù)，風險預(yù)警覆蓋率提升至95%。3.政府政策與資源保障：-將“健康促進與風險預(yù)警聯(lián)動”納入基本公共衛(wèi)生服務(wù)項目，按人頭撥付經(jīng)費；-建立“跨部門協(xié)調(diào)機制”，衛(wèi)健部門牽頭，民政（養(yǎng)老服務(wù)）、醫(yī)保（支付政策）、工信（技術(shù)支持）協(xié)同推進。14實踐案例：上海市“智慧康養(yǎng)”社區(qū)聯(lián)動實踐實踐案例：上海市“智慧康養(yǎng)”社區(qū)聯(lián)動實踐1.背景：上海市徐匯區(qū)華涇鎮(zhèn)老齡化率達28.6%，60歲以上老人中慢性病患病率82%，存在“數(shù)據(jù)分散、干預(yù)粗放”問題。2.實施路徑：-數(shù)據(jù)整合：對接社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心EHR、智能手環(huán)、健康A(chǔ)PP數(shù)據(jù)，建立“老年健康數(shù)據(jù)中臺”；-預(yù)警模型：開發(fā)包含12項指標的“慢性病復(fù)合風險預(yù)測模型”，覆蓋心衰、腦卒中、跌倒3類風險；-促進方案：針對高風險老人，提供“個性化運動處方（由康復(fù)師定制）+營養(yǎng)師一對一指導(dǎo)+家庭醫(yī)生每周隨訪”；-動態(tài)調(diào)整：每季度根據(jù)血糖、血壓等指標調(diào)整干預(yù)強度，對依從性差老人增加家屬健康教育培訓。實踐案例：上海市“智慧康養(yǎng)”社區(qū)聯(lián)動實踐3.實施效果：-干預(yù)12個月后，高風險老人比例從32.5%降至18.7%，急診就診率下降28.3%，醫(yī)療費用人均減少1560元/年；-老人滿意度達91.2%，其中“及時獲得預(yù)警提醒”“干預(yù)方案貼合需求”為最滿意項。15挑戰(zhàn)與應(yīng)對：破解“技術(shù)-人文-政策”的現(xiàn)實瓶頸挑戰(zhàn)與應(yīng)對：破解“技術(shù)-人文-政策”的現(xiàn)實瓶頸-應(yīng)對：開發(fā)“適老化”設(shè)備（大字體界面、語音交互），提供“代際支持”（子女協(xié)助數(shù)據(jù)上傳），保留“紙質(zhì)健康檔案”傳統(tǒng)渠道。1.挑戰(zhàn)一：數(shù)字鴻溝：部分高齡老人（≥80歲）對智能設(shè)備接受度低，數(shù)據(jù)采集不完整。1-應(yīng)對：高校開設(shè)“智慧健康管理”專業(yè)，開展“在職醫(yī)護人員+數(shù)據(jù)分析師”交叉培訓，建立“健康管家”職業(yè)認證體系。3.挑戰(zhàn)三：人才短缺：既懂慢性病管理又掌握數(shù)據(jù)分析的復(fù)合型人才不足。32.挑戰(zhàn)二：數(shù)據(jù)隱私：健康數(shù)據(jù)涉及敏感信息，存在泄露風險。-應(yīng)對：通過《健康數(shù)據(jù)管理辦法》明確數(shù)據(jù)采集、使用、存儲規(guī)范，采用區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)溯源與權(quán)限管理。2未來展望：邁向“主動健康、智慧賦能”的新時代隨著人口老齡化加劇與數(shù)字技術(shù)迭代，老年慢性病管理中的健康促進與風險預(yù)警聯(lián)動將呈現(xiàn)三大趨勢：1.技術(shù)深度融合：5G-A、元宇宙、腦機接口等技術(shù)將推動“無感監(jiān)測”升級（如通過腦電波預(yù)測認知障礙），虛