火柴人护理行为智能监管
随着长期护理保险试点稳步推进,失能人员照护需求持续增长,护理服务监管正从人工巡查、事后抽查,向过程可追溯、质量可评估、隐私可保护的智能化监管模式转变。
火柴人护理行为智能监管系统面向居家护理与机构护理场景,融合 AI、边缘计算和大数据技术,通过非接触式感知方式,对护理服务过程进行智能识别、脱敏记录、异常预警和质量评估,帮助监管部门、养老机构及护理企业提升服务规范性与管理效率。
系统以“安全守护、隐私保护、服务监管”为核心特点,将真实服务过程转化为脱敏火柴人画面,在保护老人隐私的同时,实现护理行为可识别、服务过程可追溯、服务质量可量化、异常风险可预警,助力长期护理服务更加安全、透明、可信。

应用场景
护理服务监管
隐私有保障
去除敏感信息,兼顾监管与隐私保护
过程可追溯
脱敏火柴人视频,完整留存,防范虚假服务
合规自动核验
护理动作识别,量化服务时长与规范度
失能等级智能评估
评估标准化
AI辅助动作量化,减少人工主观偏差
结果可溯源
评估过程全程记录,关键动作可复现
数据可校验
动作数据关联量表,辅助客观等级判定
照护师培训考试
评分标准化
动作识别+规范度分析,自动生成客观评分报告
过程可留痕
全程脱敏留痕,操作动作可回溯复现
问题可标注
不规范操作精准识别,支撑争议复盘



核心价值

对民政部门
构建“可信服务凭证”,提升监管效能
- 服务过程可追溯,真实性可验证
- 动态服务质量预警
- 监管证据合法合规
- 支撑服务质量评级改革

对养老机构与护理企业
降本增效与质量提升
- 运营成本显著降低
- 服务质量持续提升
- 增强监管合规能力

对老年人及家属
权益保障与信任重塑
- 服务过程透明,防止“服务打折”
- 争议处理有据,维护合法权益
- 隐私保护机制可靠

对监管部门
精准监管与行业引领
- 监管效能跨越式提升
- 行业治理数据化支撑
创新亮点

以“轻量 AI +隐私防护+自动评分”三大技术突破,
重塑护理监管的效率与安全性
超小型边缘AI
核心技术
大模型蒸馏技术。将一个庞大的Al模型,通过蒸馏技术,训练成一个轻量级的小模型。
实现效果
可部署在很小尺寸的边缘计算盒上,实现本地化实时处理。
极致的隐私保护
核心机制
数据“零”出境。视频数据在本地边缘设备上处理,仅将分析后的结构化数据(如行为标签、质量分数)上传至云端。
实现效果
从根本上杜绝了视频泄露的风险,保护老人隐私。
自动化质量评分
核心技术
自主训练的AI小模型。基于海量数据训练,能够自动对标服务标准,对服务质量进行打分。
实现效果
替代人工抽查,实现7×24小时、客观公正的质量评估。

以 “高质量数据集+专业指令集+端侧AI”为支撑,
实现护理分析模型的高效落地
数据集构建
基于数千个标准化视频蒸馏而成的高质量数据集
护理行业垂类模型
集成用于模型蒸馏的专业指令集,确保模型精准理解并执行特定的照护任务分析

养老服务行为分析记录仪
硬件规格
模型在边缘计算设备运行高效,GPU算力消耗均保持在较低水平,满足实时分析要求
性能表现
采用轻量边缘计算盒,重量极轻,体积小巧,功耗低,便于在护理场景中灵活部署
辽公网安备 21011202000133号

