社区智慧养老信息系统开发全流程复盘
项目背景
2022年初，位于杭州的朝晖街道面临着日益严峻的养老压力：辖区内60岁以上老人占比超过35%，传统的线下登记、电话预约养老服务模式效率低下，老人紧急求助响应不及时，家属无法实时掌握老人日常状态，社区养老服务中心的人员调度和资源分配也缺乏数据支撑。为破解这一困境，街道联合本地科技公司启动了社区智慧养老信息系统开发项目，目标是搭建一个集健康监测、服务调度、紧急响应、家属联动于一体的综合信息平台。
立项与需求调研
项目启动初期，开发团队用时2个月完成了全流程需求调研。一方面通过上门走访和座谈会，收集了120位老人、80位家属以及20名社区养老工作人员的诉求：老人希望操作界面简单易懂，能一键呼叫救援；家属需要远程查看老人的健康数据和服务记录；社区工作人员则希望系统能自动生成服务派单报表，优化人员排班。另一方面，团队梳理了现有养老服务的痛点：紧急求助平均响应时间长达22分钟，服务预约重复登记率超过30%，月度服务数据统计耗时近5天。最终项目确定三大核心功能模块：老人端智能服务模块、家属端远程联动模块、社区端调度管理模块，明确了“操作零门槛、响应不超时、数据可视化”三个验收标准。
项目规划与技术选型
项目采用敏捷开发模式，分为4个迭代周期，总工期6个月。团队架构涵盖产品经理、前端开发、后端开发、UI设计师、测试工程师和运维工程师共12人，其中2名成员具备养老服务行业从业经验，负责需求对接和用户体验优化。
技术选型上，考虑到老人使用设备多为低端智能手机和平板，前端采用轻量化的uni-app框架开发跨端应用，确保界面适配不同屏幕尺寸，操作步骤简化为3步以内；后端基于SpringBoot搭建服务集群，搭配MySQL数据库存储老人基础信息和服务记录，引入Redis缓存提升紧急求助请求的响应速度；为保障数据安全，老人健康数据采用AES加密存储，家属远程查看需通过实名认证和双重授权；紧急求助模块对接了街道综治中心的视频监控系统，实现一键报警自动同步老人位置和实时画面。
开发与迭代优化
项目第一迭代周期聚焦于紧急呼叫和健康数据采集功能开发。开发团队完成了智能手环对接接口，实现老人心率、血压数据自动同步至平台，紧急呼叫按钮按下后10秒内即可推送报警信息至社区值班人员和家属手机。但在第一次用户测试中，有超过40%的老人反馈手环操作复杂，无法自主绑定系统。团队立即调整方案：增加社区工作人员上门绑定服务，同时在系统中添加语音引导功能，老人通过口述即可完成身份验证。
第二迭代周期上线服务预约模块后，测试发现部分老人因不会打字无法提交预约申请，团队紧急上线语音预约功能，通过ASR语音识别转换文字信息，将预约操作从5步简化为1步。此外，根据社区工作人员反馈，系统新增服务优先级排序功能，将独居老人、重病老人的服务请求自动置顶分配。
测试与上线
2022年8月，项目进入全面测试阶段。除了常规的单元测试、集成测试外，团队邀请了30位老人和10名社区工作人员进行为期2周的用户验收测试，累计收集到27条有效反馈：包括部分老年机无法兼容小程序、健康数据更新延迟、家属端消息推送不及时等问题。针对老年机兼容问题，团队紧急开发了适配老年机的短信预约通道；通过优化数据同步频率，将健康数据更新延迟从15秒缩短至3秒；调整消息推送机制，采用“APP推送+短信提醒”双重模式保障家属及时接收通知。
2022年9月，系统分批次上线：首先在朝晖一区进行试点，1个月内试点区域老人紧急求助响应时间从22分钟压缩至4分钟，服务预约完成率提升至92%。随后逐步覆盖全街道，截至2022年底，系统注册老人超过2100人，累计完成养老服务预约12000余次，老人满意度调查得分达到4.7/5。
运维与迭代升级
系统上线后，运维团队建立了7*24小时响应机制，每日进行数据备份，每周开展安全巡检。2023年3月，根据家属反馈，团队新增了子女远程授权功能：老人可设置家属查看权限，家属无需上门即可远程协助完成服务预约、查看月度健康报告。同年6月，结合社区养老服务中心的需求，系统新增了服务资源智能调度功能，根据老人住址、服务类型自动匹配最近的养老护理员，将服务上门平均耗时从45分钟缩短至28分钟。
项目复盘与经验总结
该项目最终不仅解决了朝晖街道的养老服务痛点，还成为杭州市智慧养老示范项目在全市推广。回顾整个开发过程，团队总结了3条核心经验：一是需求调研必须深入场景，前期若未走进老人家中观察日常使用习惯，很难发现智能手环绑定的操作障碍；二是老年群体的用户体验需要极致简化，功能迭代始终围绕“降低操作成本”展开，才能保证系统真正被老人接受；三是数据安全是养老系统的底线，从数据加密存储到家属授权机制，每一个环节都需要经过多重风险评估。
同时，项目也暴露了前期规划的不足：最初未考虑到部分老人无智能手机，后期紧急开发短信通道增加了额外工期。这也为后续同类养老信息系统开发提供了改进方向：在项目初期就需要覆盖不同设备使用群体的需求，确保系统的普适性。
本文由AI大模型（Doubao-Seed-1.8）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。