# 全生命周期监测平台 模块规划

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## 1. 模块定位

全生命周期监测平台（以下简称"监测平台"）是以**IoT传感器 + AI分析 + GIS空间定位**为三大技术支柱，面向机构养老、居家养老、社区养老三类场景的**全场景感知与智能响应系统**。

监测平台实现对老人生命体征、行动轨迹、生活行为的24小时全方位感知，并通过AI分析引擎对异常数据进行实时识别与智能调度，最终形成"感知→分析→预警→响应→复盘"的完整闭环。

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## 2. 建设目标

1. 实现老人定位（室内+室外）及空间资源（床位/房间/设备）的统一管理
2. 实现体征数据（心率/血压/血氧/血糖等）的持续监测与预警
3. 实现行为分析（活动规律/睡眠质量/跌倒检测）与智能巡检
4. 实现紧急事件的多级智能调度与响应追踪
5. 提供给家属的实时服务互动与关爱功能
6. 为运营管理、数据中台提供高质量监测数据资产

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## 3. 核心功能范围

### 3.1 一级模块

1. 智能定位与空间管理
2. 健康监测与预警
3. 行为分析与智能巡检
4. 智能调度与响应
5. 运营管理与质控
6. 家属服务互动
7. 系统管理与运维

### 3.2 二级模块

**智能定位与空间管理**：

- 实时位置追踪（室内UWB/BLE定位 + 室外GPS）
- 电子围栏管理（自定义危险区域、夜间离床检测）
- 空间档案（床位管理、房间资源、设备位置地图）
- 人员流向与空间热力图分析

**健康监测与预警**：

- 体征数据采集（手环/腕表/床垫传感器等多设备接入）
- 体征基线建立（个体化正常值区间）
- 实时预警（三级告警：提醒/警告/危险）
- 历史体征趋势分析与报告
- 体征异常AI识别（结合AI服务22号模块）

**行为分析与智能巡检**：

- 活动量统计（步数/活跃时间/久坐检测）
- 睡眠质量分析（入睡时间/浅眠/深眠/REM）
- 跌倒智能检测（传感器 + 视频AI双重验证）
- 巡检任务管理（护理人员GPS打卡 + 任务清单）
- 巡检记录与异常上报

**智能调度与响应**：

- SOS紧急呼叫（一键求救 + 自动定位）
- 多级调度规则（就近护理员→值班护士→急救系统）
- 响应计时与追踪
- 事件处置闭环（处置记录 + 回访 + 总结）
- 对接120急救系统（⚠️ 待确认接口标准）

**运营管理与质控**：

- 护理服务质量指标看板
- 巡检完成率、响应及时率等KPI统计
- 老人满意度采集
- 规范化服务流程审核

**家属服务互动**：

- 家属APP/小程序（老人实时状态查看）
- 关爱视频通话（⚠️ 须协调隐私保护规则）
- 健康报告推送（周报/月报自动生成）
- 服务记录可视化（家属端查看护理记录）

**系统管理与运维**：

- 设备管理（设备注册/激活/更换/批量OTA升级）
- 账号权限管理（机构管理员/护理人员/家属多角色）
- 系统集成配置（与IoT平台16号模块接口对接）
- 异常日志与运维告警

### 3.3 核心功能矩阵

| 功能模块 | 技术支柱              | 关键指标       |
| -------- | --------------------- | -------------- |
| 室内定位 | UWB/BLE/RFID          | 定位精度≤1m    |
| 跌倒检测 | 加速度传感器 + 视频AI | 检测准确率≥95% |
| SOS响应  | 一键呼叫 + 调度       | 响应时长≤30秒  |
| 体征预警 | IoT + 规则引擎        | 预警延迟≤5秒   |
| 家属告知 | 推送 + APP            | 及时通知率100% |

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## 4. 与现有 mall 的关系

**契合度：D（不适配）**

| 能力需求                    | mall 现状 | 结论       |
| --------------------------- | --------- | ---------- |
| IoT设备接入与数据采集       | 无        | 须独立建设 |
| 定位引擎（UWB/BLE/GPS融合） | 无        | 须独立建设 |
| 实时体征监测流处理          | 无        | 须独立建设 |
| AI行为分析（跌倒/睡眠）     | 无        | 须独立建设 |
| 多级调度与响应引擎          | 无        | 须独立建设 |

mall 是通用电商平台，不具备任何IoT感知和实时流处理能力，强行堆入会导致架构崩溃（实时流式数据处理与电商事务型处理的技术栈完全不同）。

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## 5. 规划判断

**独立系统建设（IoT + AI + GIS综合平台）**

- **IoT接入层**：通过16号模块（智能物联网管理系统，EMQX Broker）统一接入
- **数据处理层**：Apache Kafka（实时流）+ TimescaleDB/InfluxDB（时序数据库）
- **AI分析层**：调用22号AI服务模块（跌倒检测/异常识别/行为分析）
- **GIS定位层**：室内用UWB/BLE定位SDK + 室外GPS，地图可视化用高德/百度SDK
- **应用层**：机构管理后台（Vue3）+ 家属小程序（uni-app）+ 护理人员APP

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## 6. 需新增业务能力

1. **室内定位引擎**：UWB硬件部署方案 + BLE信标融合定位算法
2. **时序数据管理**：体征数据的高频写入、压缩存储、降采样查询
3. **实时规则引擎**：可配置的体征预警规则，支持个体化阈值设置
4. **跌倒检测算法**：基于加速度传感器数据的跌倒模型（或采购成熟IoT设备自带算法）
5. **多级调度流程**：可配置的事件升级规则，支持超时自动升级
6. **视频流处理**：摄像头接入 + 隐私保护（模糊化处理）

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## 7. 需新增数据模型

| 模型                  | 关键字段                                                                                            |
| --------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `elder_location`      | id, elder_id, x, y, floor, location_type(indoor/outdoor), device_id, ts(时序主键)                   |
| `vital_sign_record`   | id, elder_id, device_id, metric_type, value, unit, quality, ts                                      |
| `vital_alert`         | id, elder_id, alert_level(1/2/3), metric_type, trigger_value, threshold, status, resolved_at        |
| `fall_event`          | id, elder_id, detected_by, device_id, location, video_clip_url, confirmed, confirmed_by, created_at |
| `inspection_task`     | id, elder_id, nurse_id, planned_time, checkin_time, checkin_location, status, items(JSONB)          |
| `sos_event`           | id, elder_id, trigger_type, location, assigned_nurse_id, response_time_s, resolved_at, summary      |
| `space_resource`      | id, institution_id, type(bed/room/area), code, floor, polygon_coords(JSONB), status                 |
| `family_notification` | id, elder_id, family_user_id, event_type, content, push_status, push_at                             |

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## 8. 需新增技术栈 / 第三方能力 / 中间件

| 类别       | 技术选型                        | 用途                   |
| ---------- | ------------------------------- | ---------------------- |
| 时序数据库 | TimescaleDB / InfluxDB          | 体征数据高频存储与查询 |
| 消息流     | Apache Kafka                    | 实时体征数据流处理     |
| 室内定位   | 主流UWB设备（海康/大华/移远等） | 室内精确定位           |
| 规则引擎   | Drools / 自定义规则配置         | 可配置体征预警规则     |
| 地图SDK    | 高德地图SDK                     | 室外定位可视化         |
| 实时通信   | WebSocket / MQTT                | 前端实时状态推送       |
| 视频流     | GB28181协议 / RTSP              | 摄像头视频接入         |

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## 9. 外部系统对接关系

| 对接系统                 | 方向              | 内容                                 |
| ------------------------ | ----------------- | ------------------------------------ |
| 智能物联网管理系统（16） | 依赖              | 设备接入、OTA升级、设备状态管理      |
| 人工智能服务（22）       | 依赖              | 跌倒检测、行为异常识别、健康趋势预测 |
| 呼叫中心（06）           | 双向              | SOS事件传递、调度联动                |
| 安全系统（09）           | 双向              | 围栏报警、安全事件联动               |
| 数据中台（26）           | 单向输出          | 监测数据汇入数据湖                   |
| 家属端小程序             | 双向              | 健康数据展示、推送通知               |
| 120急救系统              | 单向（⚠️ 待确认） | 危急事件自动通报                     |

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## 10. 风险与边界

| 风险            | 说明                                       | 应对                                      |
| --------------- | ------------------------------------------ | ----------------------------------------- |
| 隐私保护        | 摄像头+位置追踪涉及个人隐私                | 严格权限管控 + 视频脱敏 + 获取知情同意    |
| 设备成本        | UWB室内定位硬件成本较高                    | 低价值区域可用BLE替代（精度降低但成本低） |
| 数据量          | 高频体征数据量极大（秒级采样）             | 时序数据库 + 数据降采样策略               |
| 跌倒漏报        | 传感器类跌倒检测存在漏报                   | 多设备融合检测（传感器+视频双重验证）     |
| 网络依赖        | 断网环境下感知数据无法上传                 | 设备本地缓存 + 网络恢复后补传             |
| 边界：监测≠护理 | 本系统提供感知数据，护理操作由护理人员执行 | 清晰划分系统边界，避免功能重复建设        |

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## 11. 实施优先级与分期建议

**优先级：P2**

| 分期   | 内容                                           | 前置条件                |
| ------ | ---------------------------------------------- | ----------------------- |
| 第一期 | 健康监测（体征采集+预警）+ 家属通知 + 基础管理 | IoT物联网平台（16）就绪 |
| 第二期 | 室内定位 + 跌倒检测 + SOS响应调度              | UWB硬件采购安装完成     |
| 第三期 | AI行为分析 + 全场景可视化大屏 + 数据中台对接   | AI服务（22）就绪        |

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## 12. 结论

全生命周期监测平台是医养机构服务品质的核心保障，涉及IoT感知、实时流处理、AI分析和GIS定位等复杂技术栈，mall 完全缺乏这些能力，**必须独立建设**。

建议以"健康监测+家属通知"为MVP快速上线，以获得用户信任，再逐步扩展至室内定位、跌倒检测等高价值功能。室内定位设备须优先考虑已具备边缘计算能力的一体化IoT设备，降低软件开发成本。
