中新网北京新闻9月13日电 (杨凛飞 徐倩)中国老年学和老年医学学会9月12日至13日在北京举办学术大会。多位与会专家认为,积极应对人口老龄化,必须从全生命周期治理的角度,把疾病防治延伸到全龄友好型社会的全员主动健康管理,要从传统服务模式走向建设更加数字化、智能化、协同化的养老服务体系。大会开幕式上发布了《智慧医康养研究报告》。
本次大会为期2天,以“承启四十载,聚智创未来——共绘老年学与老年医学新时代画卷”为主题,包括主旨报告和15个平行会议,议题覆盖中国式现代化进程中的老年学自主知识体系建构、银发经济、老龄金融、旅居康养、老年教育、安宁疗护、人工智能与养老标准、青年发展、地方实践等领域。500多名专家学者和业界人士与会。
2026年,中国老年学和老年医学学会迎来40岁生日。会长王绍忠在向年度学术大会开幕致辞时回顾道,40年前,以中国人民大学邬沧萍教授为代表的老一辈学者,在老龄事业尚处萌芽的年代,怀揣着对国家未来的远见和对学术的赤诚,创立该学会。如今,学会成为拥有70个分支机构、上万名会员的全国性学术平台。学会的40年,见证了中国老年学和老年医学从起步到壮大的全过程,也为积极应对人口老龄化积累了宝贵的学术底蕴。
统计显示,2025年,中国全年出生人口为792万,人口自然增长率连续4年负增长;同期60岁及以上老年人口达3.23亿,占总人口比重升至23.0%。其中失能半失能老人约4400万,老龄化形势严峻。
王绍忠指出,未来十年,中国每年将新增数以千万计的老年人口,高龄、失能、空巢叠加,城乡和区域差异显著,而养老服务体系、老年健康体系、社会保障制度的准备仍有明显缺口。国家应对老龄化的战略需求比以往任何时候都更加紧迫。
他希望老年学和老年医学研究要对准国家战略所急、社会民生所需、亿万老年人所盼。要建立更有效的机制,推动研究成果转化为政策建议,进入决策视野;转化为行业标准,引领规范发展;转化为服务方案,惠及基层群众。
在学术大会的主旨报告环节,中国老年学和老年医学学会副会长、中国人民大学老年学研究所所长杜鹏,从“投资于人”的视角讨论全龄友好社会建设。
杜鹏认为,晚年失能和贫困并非突发事件。他呼吁,别把老年人简单标签化为“被供养者”。与其在老年阶段投入大量资源进行末端补偿,不如在生命上游各阶段持续投入。例如,大力保障普惠托育服务经费,补齐广大农村地区和欠发达城市社区的托育设施;学校不仅有课程传授健康知识,还要对营养、运动、心理健康等行为养成加以干预;要提高中青年群体职业健康检查的覆盖率,防止劳动年龄人口慢性病风险长期蓄积……
杜鹏主张,把教育、健康、就业、社会保障、养老等制度前后衔接起来,形成覆盖全人群、全生命周期的人口服务体系。相关公共资源适度前移到健康促进、职业健康、早期干预等上游环节,以能力建设替代事后修补。
复旦大学老龄研究院院长彭希哲则从中国国情和文化传统出发讨论“中国式养老”。
他说,中国人口老龄化进程具有特殊性:不仅老年人口规模是世界最大的,而且老龄化速度超快。他认为,从老龄社会走向长寿社会,是一场可以堪比历史上任何一次重大的制度转型,需要有更前瞻的观念革命,并推进与之相适配的制度体系改革。面对超大规模人口老龄化,养老体系需要同时考虑国情适应性、成本可控、公平可及与高质量发展。
彭希哲主张,构建终身参与的劳动就业制度、终身学习的教育制度、终身赋能的社会保障制度、全生命周期的主动健康体系。同时,应加强跨学科“老龄科学”建设,把老年学、老年医学、社会科学以及人工智能等新兴技术结合起来,基于我国人口老龄化的实践,形成具有自身特点的理论和方法,推动构建中国老龄科学自主知识体系。
大会发布的《智慧医康养研究报告》,关注智慧技术如何真正进入老年人的生活和服务场景。
报告围绕安居守护和健康管理,梳理智能感知、网络连接、数据分析、人工智能与线下服务之间的协同路径。其中,安居守护侧重跌倒等风险的识别与处置,健康管理则关注生命体征监测、慢病连续管理和个体化健康支持。
报告提出,智慧养老不应停留在设备层面。感知和数据分析能力只有与专业人员、社区、养老机构以及线下服务相衔接,才能推动智慧养老从“设备交付”向“长期服务”、从“事后响应”向“主动预防”转变。
王绍忠在大会致辞中指出,AI可以改变一切,但不能决定一切。技术是工具,而人文关怀、制度设计、服务模式,才是老龄事业的内核。
华为光产品线副总裁王金辉介绍,全场景的安全防护和生命体征检测是智慧养老的基础。他预测,随技术发展,智慧医康养将从“场景化功能看护”开始,逐步融入AI智能体,打造懂老人的AI大脑,并最终走向具身智能,全面实现老年人的日常智能照护。
西安电子科技大学、深圳河套学院二级教授王皓分析,老年人的健康管理与照护具有长期、连续、多源和多角色参与的特点,相关信息分散在家庭设备、医疗记录、康复评估、照护记录、家属反馈等不同环节。“有数据”并不意味着服务能自然发生或“任务能可靠完成”。
他谈到,可将不同来源的信息组织成为围绕同一老人的连续健康事件,由人工智能辅助识别变化、比对个人长期状态并形成后续任务,同时由社区护士、家庭医生或相关专业人员进行确认和复核,进而连接随访、康复、照护调整乃至转诊,并使服务结果重新回到长期健康管理之中。这意味着,人工智能进入医康养领域后,不仅需要关注模型能力,还需要解决连续服务、责任边界、专业复核、过程追踪、结果反馈等问题。人工智能的价值,正从提供单次信息,走向支持真实服务过程中的人机协同。
与会专家普遍认为,技术本身并不是健康老龄化的最终答案。无论是人工智能、健康监测还是智能设备,只有与专业判断、责任机制、线下服务以及老年人的真实需求相结合,才能转化为可持续的医康养服务能力。(完)
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