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| 失能失智预筛与智能培训综合服务 | 320000.00 | 292000.00 | (1) 本项目服务期为2026.9.20-2026.1.20。(2) 质量保证期为1年。 | 一、技术目标 (1)失能失智预筛模型:基于多源数据早期识别老年人失能/失智风险等级,提升政策覆盖精准度与**分配效率。 (2)智能培训助手:为养老从业人员提供智能化培训服务,支持自动组卷、AI判卷及个性化学习推荐,提升培训效率与知识掌握度。 二、技术内容 1. 多源数据预处理与特征工程:整合人社、残联、卫健数据,提取静态特征(年龄、慢性病史)与动态特征(ADL评分变化、住院次数)。 2. 失能/失智风险预测模型构建:采用随机森林、逻辑回归算法训练分类模型,输出轻/中/重度风险等级及概率,支持批量/个体预测。 3. 风险等级热力图生成:基于预测结果生成分级风险分布热力图,辅助**规划。 4. 模型版本管理与评估:支持模型版本对比、性能评估(准确率、误分率)及一键回滚。 5. 预筛名单导出与人工审核:生成结构化高风险名单(含风险等级、概率、风险因素),支持Excel导出与人工复核标记。 6. 培训需求意图识别:识别知识查询(如“压疮护理流程”)、学习任务(如“生成消防考题”)等意图。 7. 自动组卷与题库管理:按知识点覆盖、题型题量、难度系数自动抽题,支持手动微调试卷,维护多维度题库。 8. AI自动判卷与深度点评:客观题答案匹配判分,主观题通过语义相似度分析(如BERT模型)评估作答质量,生成个性化错题解析。 9. 学习推荐与课程管理:基于学习历史(如课程完成度)推荐关联课程或练习题,支持课程分类与标签管理。 10. 培训数据统计与报告:生成学员学习时长、成绩曲线、错题分布等成长档案,支持管理员查看培训覆盖率与效果。 三、技术方法与路线 基于机器学习进行风险预测,通过NLP意图识别和语义相似度分析实现培训智能化,采用向量检索和规则引擎辅助,形成“数据-模型-反馈”的闭环优化体系。 四、研究开发经费由甲方分三期支付乙方;具体支付方式和时间如下: (1)本合同签订10个工作日内,乙方开具应付金额发票,甲方在收到发票后5个工作日内支付合同额60%的开发费用 到乙方指定账户。 (2)项目最终验收合格后,乙方开具应付金额发票,甲方在收到发票后5个工作日内支付40%的开发费用到乙方指定账户。 五、交付标准 1. 项目需求确认文档 2. 项目开发计划书 3. 项目软件说明书 4. 项目测试报告 5. 用户操作手册与运维手册 | 1.0期 | 292000.00 | **** |