随着我国人口老龄化问题的加剧,社会对居家养老服务的刚性需求不断增加。在居家养老服务中,老年人的能力评估和疾病风险评估是两个重要的方面。针对能力评估,提出用电子化《老年人能力评估》量表替代纸质量表的方法来对老年人的能力进行评估;针对疾病风险评估,开发了基于Android的移动医疗监测系统来对老年人多项生理指标进行检测。由于各项生理指标之间具有非线性、强耦合的关系,提出融合老年人多项生理指标进行疾病风险分级、定量评估的方法;最终将能力评估结果与疾病风险评估结果传至服务器供医生做参考。具体研究工作主要包括以下两个方面:(1)开发了基于Android的移动医疗监测系统,用于采集、显示老年人能力评估量表数据和心电、心率、血压、血氧、呼吸和体温六项生理指标数据,并通过无线网络将数据传输到服务器。该系统可移植性好,可安装于任意Android系统的移动设备中。每个用户可以独立进行数据采集,构建自己的数据库以及对数据加以分析。(2)建立老年人疾病风险分级、定量评估的多生理指标信息融合模型。一方面,对比支持向量机(SVM)与BP神经网络分级效果,选用SVM对老年人疾病风险进行分级评估。通过对输入样本属性特征进行降维以及寻找SVM最佳参数组合的方法,实现了SVM分级效果优化。另一方面,采用模糊综合评价法与主成分分析法相结合的方法,对影响老年人疾病风险的因素进行信息融合,来定量评估老年人疾病风险。采用国际标准数据集对以上两个方面进行验证,证明了其有效性和准确性。以高效率、低成本的方式设计了一款简单、方便、灵活、易用的移动医疗监测系统。并通过构造评估模型实现了对老年人疾病风险的有效分级,且通过综合得分定量指示了老年人疾病风险程度。本课题建立的模型为老年人疾病风险评估提供了一种新思路,具有良好的应用前景。