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Nature子刊 IF=15.2 | 协同设计:为衰弱养老院居民打造游戏化VR体感认知干预方案

引言

养老院中的高龄衰弱老人常面临体力透支与认知衰退的双重困境,传统的康复训练往往因枯燥、机械而令老人望而却步,极低的依从性成了失智与衰弱干预中难以攻克的堡垒。能不能把单调的康复变成一场老人愿意主动参与的“游戏”?

近日,发表在《npj Digital Medicine》上的一项研究为此提供了创新方案。来自香港科技大学等团队的研究者通过与养老院老人深度“共创”,开发了一套名为 aPCVRi 的游戏化虚拟现实(VR)干预系统。该系统将动感单车与沉浸式的香港街景相结合,让老人在“云游”故地的怀旧氛围中自主完成体智双重锻炼。实验显示,这种 “以玩促练”的模式使老人的 平均锻炼时长显著提升,并带来了明显的心理慰藉与成就感,为高龄照护的数字化转型开辟了温情且高效的新路径。

基本信息

  • 文章标题:Co-designing with frail nursing home residents to gamify a VR-based physio-cognitive intervention
  • 期刊:npj Digital Medicine
  • 影响因子:15.2 (2026)
  • 发表时间:2026年1月8日
  • 研究单位:香港科技大学(广州)城市治理与设计学域、香港科技大学老龄化科学中心、香港科技大学新兴跨学科领域学部、香港科技大学(广州)计算媒体与艺术学域
  • 数据集:研究涉及香港一家养老院的体弱居民。数据集包括参与者的年龄、性别、痴呆状况、行动能力等人口统计学信息,以及干预过程中的依从性(时长、保留率)、情绪、模拟器疾病问卷(SSQ)得分和积极与消极情感量表(PANAS)得分等定量数据。数据未公开。
  • 论文地址:https://doi.org/10.1038/s41746-026-02351-9

研究内容与方法

1. 硬件与交互逻辑设计

  • 动机
    • 解决高龄衰弱老人对传统非药物干预(如单纯骑行或怀旧疗法)依从性低的问题,通过VR技术实现自然运动与认知刺激的融合。
  • 实现逻辑
    • 运动仿真系统:集成带有可调阻力的踏步练习器(Pedal Exerciser)与自行车模拟器,支持双向踩踏(前进/后退)和车把转向(左右导航)。
    • 视觉显示方案:针对老年人佩戴VR头显可能产生的瘙痒和不适感,采用32英寸曲面显示屏替代头显,提供沉浸式且舒适的视觉体验。
    • 数字孪生场景:构建高分辨率的人体比例香港街道(如旺角)数字孪生环境,支持自导向的动力学自然位移。

图6a | aPCVRi原型系统架构 在这里插入图片描述

2. 三阶段迭代协作设计方法(Co-design)

  • 动机
    • 通过用户参与式设计,将衰弱老人的实际需求转化为具体的游戏化策略,确保干预方案的 “衰弱友好性” 。
  • 实现逻辑
    • 阶段I(试点RCT):评估原型系统的易用性。通过参与式观察和非正式访谈识别设计缺陷(如街道过于空旷、缺乏互动感)。
    • 阶段II(原型游戏化):将用户反馈转化为设计需求,确立 “生命力(Livingness)”、“熟悉感(Familiarity)”和“存在感(Presence)” 三大核心目标。
    • 阶段III(游戏化评估):引入集成后的游戏化模块,评估其对 干预依从性(持续时长与留存率) 的影响。

图1 | 游戏化aPCVRi系统的协作设计演进流程 在这里插入图片描述

3. 游戏化设计策略与功能模块

  • 动机
    • 通过感官反馈和目标导向机制增强趣味性(Playfulness),从而提升老人的内在驱动力。
  • 实现逻辑
    • 生命力策略(Bring the City to Life):
      • 动态元素模块:引入模拟现实世界的交通信号灯(红灯停、绿灯行)、摇摆的植物、变换的天气(晴雨转换)以及流浪猫狗等动物。
    • 熟悉感策略(Nostalgic Elements):
      • 弹出视频模块(Pop-up Video):在虚拟商店前集成60-90年代的怀旧电视广告或第一人称视角的日常生活视频(如烧鹅店、超市购物),视频随用户接近由透明变为可见。
    • 多感官实时反馈:
      • 金币追逐模块(Chasing Golden Coins):在虚拟道路上放置金币,用户通过踩踏和转向收集金币,触发即时的动画和音效奖励,作为每节课的热身环节。
    • 社交协作策略:
      • 同伴骑行模块(Companion Cycling):设计同步游戏模式,支持两套系统并列运行,由单一主机控制。从业者可以实时镜像老人的动作,提供动力学支持。

图6b-e | 游戏化模块:金币追逐、动态动物、弹出视频与同伴骑行 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

4. 设计优先级演进逻辑

  • 实现逻辑
    • 依从性驱动模型:在设计初期,优先级集中于 “安全性(Safety)” 和 “基础功能(Basic functions)” 以确保可用性;随着干预深入,设计重心向 “游戏化趣味性(Gamification for playfulness)” 转移
    • 逻辑推理过程:

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      Usability 达到阈值后,通过增加附加功能(如社交互动、实时反馈)来最大化

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      Playfulness

      Playfulness,从而实现长效的依从性。

图4 | 趋向依从性的概念设计优先级分布图 在这里插入图片描述

5. 定性与定量收敛研究方法

  • 实现逻辑
    • 多源数据采集:
      • 定量维度:记录骑行持续时间(Duration)、自发参与意愿(Retention)、模拟器晕眩症(SSQ)以及正负情绪量表(PANAS)。
      • 定性维度:通过记录老人在交互过程中的肢体语言(如微笑、专注)、言语反应(如对怀旧场景的评论)以及反馈建议,进行主题分析。

图5 | 协作设计中的定性与定量方法融合架构 在这里插入图片描述

实验结果分析

游戏化VR干预对衰弱老人依从性的显著提升

研究通过三个阶段的协同设计,显著改善了养老院衰弱老人对物理-认知干预的依从性。对比实验显示,游戏化模块的引入使参与者的锻炼积极性从被动转为主动。

  • 锻炼时长显著增加:平均单次锻炼时长从14.50分钟提升至23.76分钟(p < 0.001),超过半数参与者在体验后主动要求延长锻炼时间。
  • 留存依从性改善:与传统锻炼组相比,游戏化组表现出更高的复课意愿和自发参与度,有效克服了因身体疲劳或技术恐惧导致的放弃行为。
  • 安全性与耐受性:晕动症评估(SSQ)显示,游戏化干预并未显著增加参与者的不适感,证明了该系统在衰弱老年群体中的高耐受性。

图2 | 锻炼时长与晕动症统计对比 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

心理健康与情绪状态的积极转变

通过PANAS量表对参与者情绪状态的量化分析发现,aPCVRi系统在提升衰弱老人积极情绪方面具有显著效果。参与者在完成游戏化锻炼后,心理状态得到了全方位的正向强化。

  • 积极情绪全面提升:在“感兴趣”、“兴奋”、“专注”、“强壮”和“自豪”等10项指标上均有显著增长(p < 0.001),其中 “自豪感” 的提升反映了老人自我价值感的增强。
  • 缓解心理压力:尽管负面情绪评分(NA)基数较低且变化不显著,但质性反馈显示,游戏过程有效分散了老人对身体疼痛的注意力,缓解了孤独感。
  • 注意力与自我效能感:实验观察到老人骑行时表现出极高的专注度,并在完成“金币收集”等任务后表现出明显的成就感和继续挑战的信心。

图3 | 积极与消极情绪评分分析 在这里插入图片描述

协同设计的游戏化模块与沉浸式体验

研究团队与老人共同开发了四个核心游戏化模块,旨在满足他们对生活感、熟悉度和存在感的需求,将枯燥的康复训练转化为沉浸式的趣味活动。

  • 互动诱导模块: “追逐金币” 作为热身环节,通过视觉奖励引导骑行;“动态元素”(如交通灯、动物)提升了虚拟街道的真实感。
  • 怀旧与社交补偿:在虚拟商店窗口植入 “怀旧视频”,诱发远期记忆;“伴随骑行” 模式支持老人与护理人员同步骑行,重建了社交连接。
  • 高度自主的导航:系统允许老人通过车把自主控制方向,这种 “自我主导” 的交互模式显著提升了他们的参与深度和掌控感。

图6 | 游戏化VR系统及模块展示 在这里插入图片描述

优势与局限

优势

  • 显著提升干预依从性:通过游戏化设计,将高龄衰弱老人的平均单次锻炼时长从14.56分钟提升至23.76分钟,并显著增强了其自主参与意愿。
  • 用户驱动的深度共同设计:邀请平均年龄超过80岁的养老院居民直接参与方案迭代,确保了VR场景在生活感、熟悉度和临场感上精准契合目标人群的特殊需求。
  • 实现多维健康获益:系统有效结合了肢体运动与怀旧疗法,在提升体能的同时,显著改善了参与者的积极情绪、自尊感及社交连接,缓解了养老院生活的单调感。

局限

  • 样本规模与代表性有限:研究仅在单一养老院开展且样本量较小,其结论在不同文化背景或不同失能程度人群中的普适性仍需进一步验证。
  • 潜在的新奇效应影响:积极的干预效果可能部分源于参与者对新技术的新奇感,其在更长时间跨度下的依从性及临床疗效有待长期追踪研究。
  • 技术部署存在门槛:尽管采用了显示器替代头显以降低不适感,但复杂的软硬件配置和对护理人员的专业协同要求可能限制该系统的大规模推广。

参考文献

  • An umbrella review on how digital health intervention co-design is conducted and described Kilfoy et al., 2024:该论文系统综述了数字健康干预的协同设计方法,为本研究采用的三阶段迭代式协同设计流程提供了方法论基础。
  • Silvercycling: Exploring the impact of bike-based locomotion on spatial orientation for older adults in vr Chen et al., 2024:本文介绍了基于自行车运动的VR导航系统(Silvercycling),是本研究“主动式生理-认知虚拟现实干预”(aPCVRi)原型的重要技术前身。
  • Effects of virtual reality motor-cognitive training for older people with cognitive frailty: Multicentered randomized controlled trial Kwan et al., 2024:该随机对照试验评估了VR运动-认知训练对认知衰弱老年人的效果,为本研究将游戏化VR应用于体弱老年人群体提供了实证依据。
  • Co-designing technology for aging in place: A systematic review Sumner et al., 2021:这篇系统综述总结了为老年人原地养老而进行技术协同设计的关键要素与挑战,指导了本研究在实际环境中迭代改进的见解。
  • Using thematic analysis in psychology Braun & Clarke, 2006:该论文提出了主题分析方法论,是本研究中定性数据分析(如从用户反馈中提炼设计需求)所采用的核心方法。
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