一种基于数字孪生的养老机构运营优化与风险管控方法与流程

本发明涉及智慧养老，更具体地说，本发明涉及一种基于数字孪生的养老机构运营优化与风险管控方法。

背景技术：

1、随着社会老龄化程度的加深，养老机构面临的运营安全管理压力日益增大。跌倒、突发疾病、异常徘徊等安全事件通常具有突发性，而照护人力的配置往往相对固定，如何在有限资源条件下实现安全风险的及时管控，成为养老机构运营中的现实问题。

2、近年来，数字孪生技术被逐步引入养老机构管理领域。中国专利cn119152640a公开了一种基于数字孪生技术的养老机构安全风险管控系统，该系统将视频图像、气象数据与老年人行为特征进行多维数据融合，识别地面水渍、玻璃门等环境危险特征，并与老年人的姿势和步态进行关联分析，当检测到跌倒特征或意外事件特征时，生成预警指令并触发报警。

3、上述现有技术存在以下不足：其一，照护资源的调度发生在风险被检测到之后，从系统识别异常到护理人员抵达现场存在响应延迟，对于跌倒等短时间内即可造成严重后果的事件，延迟可能导致损伤加重；其二，数字孪生在已有方案中主要承担物理环境可视化呈现和状态监测的职能，未在风险演化的预仿真与照护资源调度决策之间发挥衔接作用，无法在老人行为尚处于正常状态时即完成资源的前置部署；

4、因此，针对上述问题提出一种基于数字孪生的养老机构运营优化与风险管控方法。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于数字孪生的养老机构运营优化与风险管控方法，要解决现有养老机构风险管控方法中照护资源调度滞后于风险发生、数字孪生未在风险预仿真与资源调度之间形成衔接的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种基于数字孪生的养老机构运营优化与风险管控方法，包括以下步骤：

3、s1：获取每一位在院老人的个体脆弱性响应关系，所述脆弱性响应关系为环境扰动参数到该在院老人行为失稳程度的映射。该映射关系的建立，使得对于任意的环境扰动参数输入，能够计算得到该在院老人对应的行为失稳程度，从而反映出不同老人在各类环境微扰作用下的行为稳定特性。

4、进一步的，所述环境扰动参数由非接触式传感器所采集的环境参量的变化率构成，所述环境参量包括空间照度、区域人流量密度、背景声压级、温湿度中的至少两项。采用变化率形式对上述环境参量进行描述，能够捕捉环境状态的动态波动特征，更准确地刻画可能引发老人行为失稳的环境微扰。

5、进一步的，获取所述个体脆弱性响应关系的过程为：

6、获取该在院老人历史安全事件发生前预设时间窗内的环境扰动参数序列及对应的行为失稳程度标签；

7、以该在院老人的静态脆弱特征为条件，学习所述环境扰动参数序列到所述行为失稳程度标签的映射，得到所述个体脆弱性响应关系。

8、通过上述学习过程，使脆弱性响应关系的建立充分考虑了该老人自身的年龄、跌倒史、认知障碍等级等静态脆弱特征，从而实现了对不同个体差异化应激反应模式的表征。

9、进一步的，所述行为失稳程度标签由该在院老人在所述预设时间窗内的步态对称性偏离度、移动轨迹熵值、指定安全区域异常驻留时长中的至少两个指标计算得到。

10、上述指标分别从姿态稳定性、移动规律性和空间行为模式三个不同维度反映该在院老人行为偏离其日常基线的程度，多指标的综合使用有助于更全面地量化老人的行为失稳状态。

11、s2：按预设周期，在满足所述养老机构内部空间物理约束的条件下，生成使在院老人群体中最高行为失稳程度增大的对抗性环境扰动参数组合。

12、该对抗性环境扰动参数组合并非对真实环境状态的描述，而是系统在数字孪生空间中主动构造的一组虚拟环境参量变化率组合，其作用在于对全体在院老人施加一次标准化的虚拟压力测试，以探查群体中脆弱度最高的个体。

13、进一步的，生成所述对抗性环境扰动参数组合的过程为：

14、获取每一位在院老人对不同环境参量的敏感度系数；

15、在满足所述空间物理约束的可行扰动域内，生成使目标值最大化的环境参量变化率组合，作为所述对抗性环境扰动参数组合，其中为第位在院老人的敏感度系数，为第位在院老人的预期失稳度。

16、该目标值反映了全体在院老人在敏感度加权下的失稳程度总和，通过使其最大化，所生成的对抗性环境扰动参数组合能够同时激发多位老人对各自敏感环境因素的响应，从而最大程度地拉开群体内部的脆弱性差异。

17、进一步的，所述敏感度系数从该在院老人的所述个体脆弱性响应关系中提取，表征其行为失稳程度对不同维度环境参量变化的响应强度。敏感度系数越高，表示该在院老人对相应环境参量的变化越为敏感，在同类环境微扰下越容易出现行为失稳。

18、s3：在数字孪生系统中，将所述对抗性环境扰动参数组合输入每一位在院老人的所述脆弱性响应关系，并行计算得到每一位在院老人在该扰动场景下的预期失稳度，获得群体脆弱性分布，并从所述群体脆弱性分布中确定预期失稳度最高的一位在院老人，作为当前周期的重点照护对象。

19、该步骤通过在数字孪生空间中对全体在院老人的虚拟探查，将系统中最脆弱的照护对象从群体中定位出来，为后续的资源预部署提供明确的目标指向。

20、进一步的，确定所述重点照护对象的过程为：

21、判断所述预期失稳度最高的一位在院老人的预期失稳度是否超过预设失稳阈值；

22、若超过，则将其确定为所述重点照护对象，表示该在院老人在当前虚拟压力测试中表现出的脆弱程度超过了历史安全事件发生前的常规波动范围；

23、若未超过，则终止当前周期的后续步骤，表示当前全体在院老人均具有良好的抗干扰能力，无需启动资源预部署。

24、s4：根据所述重点照护对象的个人照护档案，生成包含在所述重点照护对象所在区域进行近距离停留的伪装性照护任务。

25、该伪装性照护任务以日常照护服务的形态呈现在护理员终端上，将安全守护的目的隐藏于常规照护流程之中，使护理员在正常执行照护工作的过程中，即可完成对高风险老人的近距离预伏。

26、进一步的，生成所述伪装性照护任务的过程为：

27、从所述重点照护对象的个人照护档案中提取日常照护偏好与习惯动作；

28、从预设的照护任务规则库中，选取一项与所述日常照护偏好和习惯动作相符合、且包含护理员在指定区域内停留观察的照护事由，作为所述伪装性照护任务的显示内容。

29、通过上述匹配过程，伪装性照护任务在内容上与老人的日常作息习惯高度契合，在护理员端不引入任何告警标识或紧急标记，从而在不制造额外紧张氛围的前提下完成安全资源的前置部署。

30、s5：基于当班护理员的实时位置与当前照护任务序列，以全体在院老人照护服务延迟代价之和最小为求解目标，确定执行所述伪装性照护任务的目标护理员以及该任务在所述目标护理员照护任务序列中的插入位置，并将所述伪装性照护任务发送至该目标护理员的终端。

31、该步骤通过全局优化调度，将安全预防任务以对全院其他照护服务影响最小的方式无缝嵌入日常照护流程，兼顾了安全管理的时效性与照护服务的连续性。

32、进一步的，确定所述目标护理员及插入位置的过程为：

33、构建照护调度优化模型，所述照护调度优化模型以最小化全体照护任务的延迟时长加权求和值为目标，并对所述伪装性照护任务设置高于常规照护任务的安全权重；

34、根据各当班护理员的实时位置与当前照护任务序列，求解所述照护调度优化模型，得到所述伪装性照护任务的目标护理员指派与任务序列插入位置。

35、通过对伪装性照护任务赋予更高的安全权重，调度模型在求解过程中优先保障该任务的准时执行，即使其他常规照护任务可能发生轻微延迟，从而在全局优化层面确保安全守护的时效性。

36、s6：在所述伪装性照护任务执行后的预设时间窗内，获取所述重点照护对象的真实行为数据。

37、若该重点照护对象的行为失稳程度未超过预设失稳阈值，则表明本次探查为虚警，降低后续生成的对抗性环境扰动参数组合的扰动幅度，以抑制过度探查，减少不必要的调度开销。

38、若该重点照护对象的行为失稳程度超过所述预设失稳阈值且经所述伪装性照护任务干预后回落，则表明本次探查为有效预警，该老人确实经历了短暂的行为失稳阶段，但因护理员已提前就位于附近而被及时化解。此时利用本次的环境扰动参数组合与真实行为失稳数据，对所述重点照护对象的个体脆弱性响应关系进行增量更新，使之对类似扰动模式的预判趋于准确。

39、本发明的技术效果和优点：

40、第一，针对现有技术中照护资源调度滞后于风险发生的问题，本发明通过构建个体脆弱性响应关系并周期性生成对抗性环境扰动参数组合，在数字孪生空间中主动对全体在院老人的数字孪生体进行并行压力测试。该方法不依赖于对老人未来行为的被动预测，而是通过观察在相同虚拟扰动场景下哪位老人最先表现出行为失稳倾向，锁定系统中脆弱度最高的照护对象。这一方式有助于将安全管理的关注焦点从“谁将发生风险”转变为“谁最经不起风险”，使照护资源的部署时机从事后响应前移到事前设防。

41、第二，针对现有技术中数字孪生未在风险预仿真与资源调度之间形成衔接的问题，本发明通过生成伪装性照护任务，将安全守护行动包装为饮水关怀、环境巡视等常规照护服务内容。该任务在护理员终端上不包含告警标识，但其执行地点和时间被精确设计，使得护理员在正常执行照护工作的同时，已完成对高风险老人的近距离预伏。这一方式使数字孪生从可视化监测工具转变为调度决策的主动环节，有助于在不干扰养老机构正常运营秩序的前提下实现照护资源的精准前置。

42、第三，本发明通过构建反馈闭环，在伪装性照护任务执行后持续观测老人的真实行为表现。对于虚警情形，系统对后续对抗性环境扰动参数组合的生成进行抑制调整；对于有效预警情形，系统利用本次扰动参数组合与真实行为失稳数据作为增量样本，对个体脆弱性响应关系进行增量更新。通过对抗性扰动的生成策略与个体脆弱性模型的协同进化，系统对老人行为失稳前兆的捕捉准确度得以逐步改善。