AI在老年医疗中的适老化监管

一、引言：老龄化浪潮下AI赋能老年医疗的机遇与挑战演讲人CONTENTS引言：老龄化浪潮下AI赋能老年医疗的机遇与挑战适老化监管的核心内涵与基本原则当前AI在老年医疗中的应用现状与监管痛点构建AI老年医疗适老化监管体系的路径探索未来展望与挑战结语：以监管护航AI，让技术温暖“银发岁月”目录AI在老年医疗中的适老化监管AI在老年医疗中的适老化监管01引言：老龄化浪潮下AI赋能老年医疗的机遇与挑战人口老龄化趋势与老年医疗需求的刚性增长截至2023年底，我国60岁及以上人口已达2.97亿，占总人口的21.1%，预计2035年将突破4亿，进入重度老龄化社会。这一人口结构的深刻变革，叠加老年人“多病共存、慢性病为主、康复需求高”的健康特点，使老年医疗需求呈现“总量激增、结构复杂、服务缺口大”的态势。据国家卫健委数据，我国现有2.4亿高血压患者中，65岁以上占比超60%；4000万糖尿病患者中，老年患者占比达49.2%；失能半失能老人超4000万，康复护理服务需求年增长率超15%。然而，我国老年医疗资源总量不足（每千名老年人口执业医师数仅3.8人，低于发达国家水平）、分布不均（基层医疗机构老年医疗服务能力薄弱）、服务模式传统（依赖人工经验，效率低下），难以满足“健康老龄化”的战略目标。AI技术在老年医疗中的价值定位人工智能（AI）作为新一轮科技革命的核心驱动力，通过机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，在老年医疗领域展现出独特价值：在诊断环节，AI影像识别可辅助早期筛查老年痴呆（如阿尔茨海默病）、眼底病变等，将诊断效率提升3-5倍；在管理环节，智能穿戴设备（如动态血糖仪、智能血压计）结合大数据分析，可实现慢性病实时监测与预警，降低急诊率30%以上；在康复环节，康复机器人、外骨骼设备通过精准控制运动轨迹，帮助脑卒中患者恢复肢体功能，有效缩短康复周期；在服务环节，远程医疗平台打破时空限制，使偏远地区老年人获得三甲医院专家资源。可以说，AI技术为破解老年医疗“资源不足、效率不高、可及性差”的痛点提供了“技术钥匙”。适老化监管的必要性与紧迫性然而，AI技术在老年医疗中的应用并非“天然善意”。我曾走访某社区养老服务中心，一位患有糖尿病足的老人无奈地说：“智能血糖仪功能太多，我按了半天不知道哪是测血糖，哪是查历史，最后还是让女儿远程操作。”这样的场景折射出AI应用的“适老缺位”——技术逻辑与老年人生理特点（视力退化、操作能力下降）、心理特征（对新技术的畏难情绪）、社会环境（数字鸿沟）存在显著脱节。更值得警惕的是，老年健康数据（如病历、基因信息、生理指标）属于高敏感数据，一旦泄露或滥用，将直接威胁老年人人身安全与财产权益；部分算法存在“年龄偏见”（如对老年患者治疗效果的保守预估），可能加剧医疗资源分配不公；而“重技术轻人文”的开发导向，更易使AI沦为“冰冷的工具”，而非“温暖的陪伴”。因此，构建“以人为本、安全可控、包容普惠”的适老化监管体系，已成为AI赋能老年医疗的“必修课”与“压舱石”。02适老化监管的核心内涵与基本原则“适老化”的监管维度界定适老化监管并非简单的“技术适配”，而是从老年群体的真实需求出发，对AI技术在老年医疗全生命周期中涉及的“技术-数据-服务-伦理”四维度进行系统性规范：1.技术维度：聚焦AI产品的“可用性”，要求界面设计符合老年人视觉（字体大小、对比度）、听觉（语音交互清晰度）、触觉（按键反馈）等生理特点；交互逻辑遵循“简化步骤、容错设计、多模态反馈”原则，避免复杂操作与专业术语。例如，智能问诊系统应支持方言识别、语音输入，并提供“一键呼叫家属”等应急功能。2.数据维度：核心是“安全可控”，需建立老年健康数据全流程保护机制：采集环节需获得老年人本人（或监护人）的“知情同意”，且同意内容需以通俗语言明确告知数据用途、存储期限、共享范围；存储环节采用加密技术与本地化备份，防止数据泄露；使用环节严格遵循“最小必要”原则，禁止过度收集与商业滥用。“适老化”的监管维度界定3.服务维度：强调“可及性与普惠性”，要求AI服务覆盖不同地域（城乡均衡）、不同能力（失能/半失能/健康老人）、不同经济水平（价格可承受）的老年群体。例如，对偏远地区老人提供“AI+村医”联动服务，对低收入老人减免智能设备使用费用。4.伦理维度：坚守“公平与尊严”，禁止算法歧视（如因年龄、病史降低AI服务优先级），确保AI决策过程透明可解释（如向老年人说明“为何推荐此治疗方案”），尊重老年人的自主选择权（如提供“人工优先”选项）。适老化监管的核心原则基于上述维度，适老化监管需遵循以下五项核心原则：1.以人为本原则：将老年人“安全、健康、尊严”的需求作为监管逻辑的起点与终点，而非单纯追求技术先进性。例如，在AI康复设备审批中，“操作安全性”应优先于“功能复杂度”。2.风险预防原则：采用“预防性监管”思维，前瞻性识别AI技术应用中的潜在风险（如数据泄露、算法误判、服务中断），并制定应急预案。例如，要求AI医疗产品配备“离线模式”，避免网络故障时影响老年人用药、监测等关键服务。3.包容普惠原则：关注老年群体内部的差异性（如城乡、教育、健康状况），通过“分层分类”监管避免“数字鸿沟”扩大。例如，为农村老人开发“简化版”AI慢病管理APP，减少非必要功能，降低使用门槛。适老化监管的核心原则4.动态适配原则：技术迭代与社会需求是动态发展的，监管规则需保持“弹性”与“灵活性”。例如，定期修订适老化标准，将生成式AI、脑机接口等新技术纳入监管视野；建立“监管沙盒”机制，允许创新产品在可控环境中测试优化。5.协同共治原则：适老化监管不是政府部门的“独角戏”，需构建“政府-企业-行业-社会-家庭”多元协同治理体系。例如，鼓励企业设立“适老化官”，吸纳老年代表参与产品测试；支持行业协会制定自律公约；发挥家庭在老年人数字技能培训中的支持作用。03当前AI在老年医疗中的应用现状与监管痛点应用场景的实践探索与成效近年来，AI在老年医疗领域的应用已从“概念验证”走向“临床落地”，形成一批典型案例：1.诊断辅助：北京某三甲医院开发的“AI眼底筛查系统”，通过深度学习分析眼底彩照，可早期检测糖尿病视网膜病变、老年黄斑变性等疾病，对社区65岁以上老人免费筛查后，早期病变检出率从35%提升至72%，使大量患者避免了失明风险。2.慢病管理：上海某科技企业推出的“智能康养手环”，集心率、血压、血氧监测与跌倒报警功能于一体，数据实时同步至家庭医生终端。对某社区2000名高血压老人的跟踪显示，使用手环后血压控制达标率提升28%，因高血压引发的急诊人次下降41%。3.康复辅助：广州某康复中心引入“上肢康复机器人”，通过肌电信号识别患者运动意图，辅助脑卒中老人进行重复性康复训练。与传统康复方式相比，机器人训练可使患者肌力恢复时间缩短40%，且疲劳感显著降低。应用场景的实践探索与成效4.远程医疗：浙江某县医院搭建“AI+5G远程会诊平台”，基层医生通过便携设备采集老人体征数据，AI系统初步分析后，由三甲医院专家在线制定诊疗方案。该平台运行一年，使偏远地区老年患者的转诊率下降65%，就医等待时间缩短至2小时以内。监管面临的核心痛点尽管应用成效初显，但AI在老年医疗中的适老化监管仍面临“法律空白、标准缺失、能力不足、协同不畅”四大痛点：监管面临的核心痛点法律规范层面：专门性立法缺失，现有法律适用性不足-老年健康数据保护细化不足：《个人信息保护法》虽规定“敏感个人信息处理需取得单独同意”，但未针对老年人认知能力下降的特点，明确“如何保障其知情同意的真实性”（如是否需简化同意书、增加监护人介入环节）。实践中，部分企业用冗长的“用户协议”替代“知情同意”，老年人因看不懂而被迫勾选“同意”，埋下数据泄露隐患。-算法透明度要求与老年医疗特殊性冲突：《算法推荐管理规定》要求“算法备案与可解释”，但老年医疗AI（如疾病预测模型）的算法逻辑复杂，即使以技术文档形式公开，老年人也难以理解。例如，某AI诊断系统因未解释“为何建议某老人做进一步检查”，导致老人误认为“被过度检查”，拒绝使用服务。-责任界定困境：当AI辅助诊疗出现误判（如AI漏诊肺癌导致病情延误），责任应由开发者（算法缺陷）、医疗机构（使用不当）、还是老年人（未如实告知病史）承担？现有法律未明确“多方责任划分规则”，实践中易出现“推诿扯皮”。监管面临的核心痛点技术标准层面：适老化标准体系尚未建立-产品设计标准缺失：目前AI医疗产品多遵循通用技术标准，缺乏针对老年人的专属标准。例如，智能药盒的字体大小、语音音量、提示频率等参数，未考虑老年患者的视力、听力衰退特点；部分AI康复设备的操作界面复杂，未通过“适老化认证”即上市销售。-数据标准不统一：不同企业开发的智能穿戴设备数据格式、传输协议各异，导致“信息孤岛”。例如，某老人使用A品牌的智能血压计，数据无法同步到B医院的电子病历系统，医生需手动录入，既降低效率，又易出错。-测试标准脱离老年实际：现有AI产品测试多在“标准环境”下进行（由年轻技术人员操作），未模拟老年人“手抖、眼花、误触”等真实使用场景。某AI问诊系统在实验室测试中准确率达95%，但在社区老人试用中，因语音识别对方言理解不足，准确率骤降至60%。监管面临的核心痛点实施机制层面：监管能力与行业发展不匹配-基层监管AI素养不足：县级以下市场监管部门普遍缺乏既懂AI技术又懂老年医学的复合型人才，对AI医疗产品的“适老化合规性”难以有效识别。例如，某监管部门在检查智能血糖仪时，仅关注“医疗器械注册证”，却未核查其“适老化设计说明书”。-第三方评估机构专业性欠缺：目前第三方检测机构多侧重“技术性能评估”（如算法准确率），忽视“适老化体验评估”（如老年人操作满意度、接受度）。部分机构甚至为获取认证费用，出具“虚假适老化报告”，导致不合格产品流入市场。-老年人诉求表达机制缺失：老年人因数字技能不足、维权意识薄弱，其使用AI产品时的“不便体验”难以反馈至监管部门。现有投诉渠道（如12315热线）未针对老年人设置“适老化服务专线”，部分老人因“怕麻烦”放弃投诉，导致监管“盲区”扩大。123监管面临的核心痛点社会协同层面：多方责任共治格局尚未形成-企业“重技术轻适老”：部分企业为抢占市场，过度追求AI功能的“高大上”（如增加复杂的健康分析报告、社交功能），却忽视老年用户的“核心需求”（如简单操作、精准监测）。某智能音箱虽内置“健康问答”功能，但因广告推送过多、语音唤醒灵敏度低，被老人吐槽“不如直接问医生”。01-医疗机构培训缺位：基层医生对AI工具的使用培训不足，难以指导老年人正确操作。例如，某村医为老人安装AI慢病管理APP后，未告知“需每日同步数据”，导致系统误判“依从性差”，自动停用用药提醒功能。02-家庭支持不足：部分子女因工作繁忙，未耐心教老年人使用AI设备，甚至直接“代劳”，使老人丧失自主操作能力。我曾遇到一位78岁的老人，子女为其购买了智能手环，却从未教她如何查看数据，“手环戴了三个月，我还不知道它能不能测血压”。0304构建AI老年医疗适老化监管体系的路径探索完善政策法规体系：为适老化监管提供制度保障-定义“适老年医疗AI产品”：从功能（支持语音交互、简化操作流程）、服务（覆盖基层、价格普惠）、数据（保护老年隐私、同意流程简化）三个维度，制定“适老化认定标准”，未通过认证的产品不得在老年医疗场景使用。-设立“老年医疗AI专项基金”：从财政拨款与社会捐赠中筹集资金，用于支持企业研发适老化技术、补贴低收入老人购买智能设备、资助第三方适老化评估机构。1.推动专门立法：建议在《基本医疗卫生与健康促进法》《人工智能法》框架下，制定《人工智能在老年医疗领域应用管理条例》，明确以下核心内容：-建立“全生命周期责任”制度：开发者需承担“算法安全责任”（如定期更新模型、修复缺陷）；医疗机构需承担“使用合规责任”（如对医生和老年人进行培训）；监管部门需承担“监督失职责任”（如未及时查处违规产品）。完善政策法规体系：为适老化监管提供制度保障2.衔接现有法律框架：强化《数据安全法》《个人信息保护法》在老年场景的适用：-制定《老年健康数据保护指引》：明确“简化版知情同意书”模板（图文结合、语言通俗），要求企业对“不同意数据处理”的老年人提供“等值服务”（如人工录入数据）；对失能老人，需由监护人签署“双份同意”（本人意愿+监护人确认）。-建立“算法伦理审查委员会”：在省级卫生健康部门下设专门机构，对老年医疗AI算法进行伦理审查，重点审查是否存在“年龄歧视”“侵犯自主权”等问题，未通过审查的算法不得应用。完善政策法规体系：为适老化监管提供制度保障3.完善配套激励政策：将适老化要求纳入政府采购、医保支付等激励机制：-采购倾斜：政府部门、公立医疗机构采购AI医疗产品时，优先选择通过适老化认证的产品，并给予10%-15%的价格优惠。-医保支持：对符合条件的AI慢病管理服务（如智能监测、用药提醒），探索纳入医保报销范围，降低老年人使用成本。例如，某省已试点将“糖尿病智能管理APP”纳入慢病医保，个人年缴费从500元降至200元。建立技术标准体系：以标准引领适老化设计-界面设计标准：字体大小不小于小四号（12pt），文字与背景对比度不低于7:1；图标需采用“实物+文字”双标识，避免抽象图形；按键间距不小于5mm，防止误触。-性能安全标准：设备续航时间不低于7天（避免频繁充电）；数据传输加密强度不低于AES-256；具备“跌倒检测”“一键呼救”等应急功能，响应时间≤10秒。1.制定老年医疗AI产品通用适老化标准：由工信部、卫健委牵头，联合中国老龄协会、标准化研究院等机构，制定《老年医疗人工智能产品适老化要求》（GB/TXXXXX-XXXX），明确：-交互体验标准：必须支持语音交互（识别准确率≥90%，支持方言）；操作步骤不超过3步（如“测血糖”仅需“开机-插入试纸-读取结果”）；提供“语音播报+震动+屏幕闪烁”三重提醒，确保关键信息（如异常血糖值）不遗漏。建立技术标准体系：以标准引领适老化设计2.构建分层分类的标准体系：-基础标准：规定术语定义（如“适老化”“适老化认证”）、参考架构（AI产品适老化设计框架）、通用要求（如无障碍设计、兼容性）。-产品标准：针对不同场景制定专用标准，如《老年医疗AI诊断设备适老化要求》《老年智能康复设备适老化要求》《老年健康监测设备适老化要求》，明确各场景的核心指标。-服务标准：制定《AI+老年医疗服务规范》，明确服务流程（如远程问诊的“AI预诊-医生接诊-结果反馈”步骤）、质量评价指标（如老年人满意度、服务响应时间）、投诉处理机制。建立技术标准体系：以标准引领适老化设计3.推动标准国际化与本土化结合：-借鉴国际经验：参考ISO/IEC23014（AI系统生命周期标准）中“人机交互”条款、欧盟《无障碍指令》对老年产品的要求，结合中国老年人习惯（如偏好“大按钮”“方言交互”）制定本土标准。-建立标准动态更新机制：每两年组织一次标准复审，根据技术发展（如生成式AI应用）、社会需求（如疫情后远程医疗普及）及时修订，确保标准“与时俱进”。创新协同治理机制：凝聚多方监管合力1.政府主导：构建“中央-地方”联动监管机制：-中央层面：由国家卫健委、工信部、网信办等12个部门组成“AI老年医疗监管协调小组”，负责制定监管政策、统筹跨部门资源、协调重大问题（如跨区域数据流动、跨国企业监管）。-地方层面：在省级卫生健康部门下设“AI适老化监管处”，市县级配备“专职监管员”，重点检查基层医疗机构AI产品使用情况、老年人投诉处理等；依托“互联网+监管”平台，建立AI产品“适老化合规档案”，实时动态更新。-试点“监管沙盒”：在北京、上海、广州等老龄化程度高、AI产业发达的城市，设立“老年医疗AI创新沙盒”，允许企业在封闭环境中测试创新产品（如AI心理陪伴机器人），监管部门全程跟踪，及时调整监管规则。创新协同治理机制：凝聚多方监管合力2.企业主体：压实适老化设计与合规责任：-设立“适老化官”制度：要求AI医疗企业设立C级高管担任“适老化官”，全程参与产品研发、测试、迭代，对产品适老化合规性负总责；未设立“适老化官”的企业，不得参与政府采购或医保报销。-建立“老年用户参与”机制：在产品研发阶段，邀请不同年龄段、健康状况、教育背景的老年人组成“体验官”团队，通过“实地测试-反馈优化-再测试”循环，确保产品符合真实需求。例如，某企业在开发智能药盒时，根据“体验官”反馈，将“提醒音量”从80分贝调整为60分贝（避免听力受损老人不适），并增加了“家属远程提醒”功能。-公开“适老化承诺书”：要求企业在官网、产品包装显著位置公布《适老化承诺书》，明确“不强制收集无关数据、不推送医疗无关广告、保留人工服务通道”等承诺，接受社会监督。创新协同治理机制：凝聚多方监管合力3.行业自律：发挥行业协会桥梁纽带作用：-制定行业自律公约：由中国健康管理协会、中国老龄产业协会等牵头，组织企业签署《AI老年医疗行业自律公约》，承诺“不生产不合规产品、不虚假宣传、不泄露老年数据”。-开展“适老化能力培训”：定期举办AI企业“适老化设计培训班”，邀请老年医学专家、无障碍设计专家授课，提升企业适老化研发能力；组织“适老化产品设计大赛”，推广优秀案例。-建立“红黑榜”制度：每月发布“AI老年医疗企业红黑榜”，对在适老化方面表现突出的企业（如产品通过认证、用户满意度高）列入“红榜”给予表彰；对存在违规行为（如数据泄露、虚假宣传）的企业列入“黑榜”，并向社会公布。创新协同治理机制：凝聚多方监管合力4.社会监督：畅通老年人及公众参与渠道：-组建“老年体验官”队伍：由社区居委会、养老机构推荐老年人代表，参与监管部门组织的AI产品飞行检查、第三方评估，直接反馈使用体验。-设立“适老化投诉专线”：在12315热线增设“老年医疗AI投诉”通道，配备“老年话务员”（熟悉老年沟通方式），简化投诉流程（支持电话、语音、线下代为投诉）；对投诉问题实行“7日反馈、30日办结”机制。-鼓励第三方独立评估：支持高校、科研机构成立“AI适老化评估中心”，对市面上的AI医疗产品进行“盲测”（由老年人独立操作并评价），发布《老年医疗AI适老化评估报告》，为消费者提供参考。强化动态监管能力：实现全生命周期管理1.建立AI产品全生命周期监管流程：-研发阶段：要求企业提交《适老化设计说明书》《风险评估报告》，监管部门重点审查“是否符合适老化标准”“是否存在数据安全风险”；通过审查后方可进入临床试验。-上市阶段：实行“适老化认证+备案”双轨制：对高风险AI产品（如AI诊断系统）实行强制性认证（由国家认可的第三方机构评估）；对低风险产品（如智能健康监测设备）实行备案管理。认证/备案信息需在产品包装、官网公示。-使用阶段：建立“不良反应监测系统”，要求医疗机构、企业定期上报AI产品使用中的问题（如数据错误、设备故障）；监管部门通过大数据分析，识别“高风险产品”并启动召回程序。强化动态监管能力：实现全生命周期管理-退出阶段：对被淘汰、discontinuous的AI产品，要求企业彻底清除存储的老年数据、回收设备，并向监管部门提交《数据销毁证明》，确保“数据清零、服务无缝衔接”。2.运用数字技术提升监管效能：-构建“AI监管平台”：整合市场监管、卫生健康、工信等部门数据，建立老年医疗AI产品“全生命周期数据库”，实现“产品溯源、风险预警、违规追踪”一体化管理。例如，当某款智能血压计被投诉“数据不准”时，平台可自动调取其研发报告、认证记录、用户反馈，辅助监管部门快速定位问题。-利用区块链技术保障数据安全：在老年健康数据采集、存储、使用环节引入区块链，实现“数据上链、不可篡改、全程可追溯”。例如，某企业使用区块链存储老人智能手环数据，即使企业服务器被攻击，数据也不会被篡改，且老人可通过区块链浏览器查看数据流向。强化动态监管能力：实现全生命周期管理-通过大数据分析识别监管盲区：对老年人投诉数据、产品使用数据进行分析，发现“共性风险”（如某类AI产品的语音识别方言准确率普遍偏低），及时调整监管重点；对“高频投诉企业”加大检查频次，形成“数据驱动精准监管”模式。3.加强监管队伍建设与能力建设：-培养复合型监管人才：在高校开设“AI+老年医疗监管”双专业，培养既懂AI算法、数据安全，又懂老年医学、无障碍设计的复合型人才；对现有监管人员开展“轮训”（每季度不少于40学时），更新知识结构。-建立“专家咨询委员会”：聘请老年医学专家、AI技术专家、法律专家、老年代表组成委员会，为监管决策提供智力支持；对重大监管政策（如《老年医疗AI管理条例》）出台前，公开征求意见并召开专家论证会。强化动态监管能力：实现全生命周期管理-开展“国际监管交流”：与美国、欧盟、日本等老龄化国家建立监管合作机制，学习其AI适老化监管经验（如欧盟的“数字服务法”对老年用户保护条款），提升我国监管国际化水平。05未来展望与挑战技术迭代带来的新挑战随着生成式AI、脑机接口、元宇宙等新技术的发展，AI在老年医疗中的应用场景将不断拓展，但也给监管带来新挑战：-生成式AI的“虚假信息风险”：老年人对AI生成的内容（如健康建议、疾病诊断）辨别能力较弱，易被“AI幻觉”（如编造的“偏方”）误导。例如，某生成式AI聊天机器人曾建议“糖尿病患者多吃荔枝降血糖”，导致老人血糖骤升。监管部门需明确“生成式AI在老年医疗中的使用边界”，要求其标注“AI生成”标识，并禁止提供个性化诊疗建议。-脑机接口的“伦理困境”：脑机接口技术可帮助失能老人通过“意念”控制外骨骼设备，但可能涉及“思想隐私”与“自主权”问题。例如，若脑机接口记录老人的“潜意识偏好”（如不愿接受治疗），是否应被强制干预？这需要从伦理层面明确“脑机接口在老年医疗中的应用红线”。技术迭代带来的新挑战-跨国AI产品的“监管协调”：随着“一带一路”建设，跨国AI医疗企业（如谷歌、苹果）可能进入我国老年医疗市场，其产品需符合我国适老化标准；同时，我国企业出海时，也需遵守目标国家的监管规则（如欧盟GDPR）。这要求我国积极参与“AI适老化监管国际规则”制定，推动标准互认。社会结构变化对监管的长期影响未来，我国社会结构将呈现“少子老龄化”“空巢化”“代际数字鸿沟”等特点，对监管提出更高要求：-“银发经济”下的商业与公益平衡：随着老年市场规模扩大（预计2035年达30万亿元），部分企业可能为追求利润，推出“过度医疗化”的AI产品（如诱导老人购买不必要的智能康复设备）。监管需通过“价格指导”“反垄断审查”等手段，防止资本无序扩张，保障老年医疗服务的公益属性。-家庭结构小型化下的“数字支持”挑战：随着“421”家庭（4老人+2父母+1子女）增多，子女对老年人的数字技能支持有限。监管需推动“社区数字支持网络”建设，在社区设立“数字助老员”，手把手教老年人使用AI产品；同时，鼓励开发“适老化互助APP”，让健康老人帮助失能老人操作智能设备。社会结构变化对监管的长期影响-老年群体内部的“需求差异”：不同地区（城乡）、不同教育程度、不同健康状况的老年人，对AI的需求差异显著（如农村老人更需要“语音操作+方言”的AI问诊，城市高知老人可能偏好“数据可视化+个性化报告”）。监管需推动“精准适老”，鼓励企业开发“分层分类”的AI产品，满足不同老年群体的个性化需求。迈向“有温度的AI监管”：人文关怀的终极追求适老化监管