随着病例率上升与护理人员短缺加剧以及长期护理系统面临的压力增大，痴呆症护理正逐渐发展成为一个重要的医疗专业领域。
大学和研究机构正在探索人工智能、机器人技术和辅助技术如何帮助更早地检测认知能力下降、支持护理人员、提高患者安全性，并让更多的老年人能够在家中更长时间地生活。
目前的努力范围从AI驱动的诊断模型和辅助智能系统，到正在真实家庭环境中测试的社会辅助机器人。
德克萨斯农工大学健康学院致力于改善早期检测
在德克萨斯农工大学健康学院（Texas A&M University Health），痴呆症和阿尔茨海默病研究计划（Dementia and Alzheimer's Research Initiative）的研究人员正在开发一种AI驱动的"数字人"系统，旨在在可测量的认知能力下降显现之前，识别包括冷漠在内的早期痴呆症指标。
该项目结合面部表情分析、生物信号和反应时间，创建了一个研究人员认为比传统自我报告评估更为标准化和客观的筛查流程。
德克萨斯农工大学公共卫生学院环境与职业健康系主任马克·本登（Mark Benden）表示，当前的筛查方法会因评估者的不同而有显著差异。
"在所有患者和所有时间使用同一个'数字人'进行评估将是一个重大改进，"本登说，他补充说，整合生物数据将是一个游戏规则的改变者。
更早地检测冷漠和其他行为变化可以帮助临床医生更早地进行物理、社交和行为治疗干预，这些干预可能减缓疾病进展。
本登指出，尽管硬件和软件一致性仍然是技术挑战，但筛查工具将随着时间的推移变得更小、更易获取，可能允许通过日常活动进行被动监测。
"希望到技术与处理能力跟上的时候，我们将有足够的数据来真正产生重大影响，"他说。
新罕布什尔大学测试家庭护理机器人
新罕布什尔大学（University of New Hampshire）的研究人员正在真实家庭环境中测试社会辅助机器人，作为支持痴呆症患者和应对长期护理人员短缺努力的一部分。
该项目结合AI软件、分布式智能家居传感器和移动机器人技术，帮助老年人进行提醒、监测和日常任务支持，使他们能够更长时间地留在家中。将这些系统从受控的实验室环境转移到不可预测的真实生活环境中，引入了重大的技术和伦理挑战。
新罕布什尔大学计算机科学助理教授莫莫塔兹·贝古姆（Momotaz Begum）表示："非结构化的家庭环境仍然是自主机器人面临的最大挑战。"
贝古姆说，老年护理机器人必须以"最高精度"解释其周围环境，因为在感知或决策过程中的单一故障可能会为脆弱患者带来安全风险。
该系统使用针对个别家庭和患者需求定制的个性化AI模型。她补充说："没有有意义的个性化，就无法实现个人护理目标。"
740万
估计有740万65岁及以上的美国人患有临床阿尔茨海默病痴呆症
来源：阿尔茨海默病协会，《2026年阿尔茨海默病事实与数据》，2026年4月
高质量的痴呆症护理需要人性化关怀
随着这些系统变得更加自主，新罕布什尔大学职业治疗学教授萨贾伊·阿尔萨纳特（Sajay Arthanat）表示，在安全、隐私和人类自主权之间保持平衡仍然至关重要。
阿尔萨纳特说："机器人实际上不能也不应该取代人类护理者。"
然而，社会辅助机器人最终可能在帮助老年人居家养老方面发挥更大作用，尽管广泛部署将取决于更广泛的行业投资和AI与机器人技术的持续进步。
他说："将其定制以满足家庭内的独特护理需求以及人类情感需求是关键。"
【全文结束】