负责重度失能失智老人专业照护、跨医疗-护理-家属三方协同、机构标准化照护流程落地及新人带教

• 针对3位重度失能（Barthel指数≤30分）老人的反复压疮问题，运用Braden压疮风险评估量表每周动态评估风险等级，结合“30°侧卧位每2小时轮换+记忆棉减压床垫+会阴部生理盐水清洁干燥护理”组合干预方案，3个月内成功预防新发压疮2例、治愈旧压疮1例，将所在病区压疮发生率从12%降至3%，该方案被纳入机构《失能老人压疮管理指南》并向区域内3家公立养老机构推广。
• 负责8位轻度至中度失智（MoCA评分18-26分）老人的个性化认知训练，基于每周MoCA复评结果调整“回忆疗法（老照片/旧物引导叙事）+多感官刺激（薰衣草精油嗅觉干预+触觉球手部按摩）”训练计划，每日30分钟、每周5次一对一实施，3个月后该群体MoCA评分平均提升15%（从22分升至25分），家属关于“老人情绪稳定性”的满意度从78%升至92%，据此形成《失智老人认知训练实操手册》供新人学习。
• 牵头处理1起失能老人突发心梗应急事件，第一时间识别胸痛、大汗淋漓等症状，5分钟内通知驻院全科医生，同步启动“心肺复苏+AED使用”急救流程（本人持有AHA初级生命支持证书），10分钟内完成初步处置并联系120转诊，最终老人因抢救及时脱离危险。事后复盘事件，梳理“突发心血管疾病应急处置SOP”，新增“症状快速识别-跨部门1分钟响应-家属同步告知”3个关键环节，覆盖机构内80%的急性病症应急场景，被纳入季度全员培训必修内容。
• 每月组织2次“家属照护赋能小组”，针对失能老人家属的“翻身拍背力度控制”“鼻饲喂养防误吸技巧”等核心需求，采用“示范操作（模拟人体模型）+情景模拟（老人抗拒喂食场景）+个性化答疑”教学法，累计服务60人次。通过教具演示正确手法、模拟场景练习沟通技巧，帮助家属掌握5项核心照护技能，后续跟踪显示家属自行照护时的操作规范率从50%提升至80%，非必要住院次数减少30%。

协助资深护理员开展老人日常基础照护、参与认知症老人小组活动、学习标准化护理流程及护理信息系统操作

• 协助照顾10位半失能老人（Barthel指数31-60分），独立完成喂饭、擦浴、导尿、轮椅转移等基础照护工作，掌握“从下往上擦身防受凉”“导尿时无菌操作”等细节，连续6个月零投诉，被评为季度“优秀实习护理员”。
• 参与机构“记忆咖啡馆”认知症老人小组活动，负责布置感官刺激区（摆放老怀表、旧报纸、舒缓音乐播放器），引导老人触摸老物件、聆听熟悉旋律唤起记忆，活动参与率从60%提升至85%，老人平均停留时长从30分钟延长至50分钟。
• 学习使用机构护理信息系统，负责录入200+条老人健康数据（包括血压、血糖、用药情况），准确率100%，协助护士完成月度健康报告，梳理出“糖尿病老人餐后血糖波动规律”，为调整饮食计划提供数据支持。
• 协助处理1起老人夜间跌倒事件，按照“先评估意识与伤情-再固定患处-最后上报医生”流程操作，确认老人无骨折后陪同至值班室休息，事后总结“老人夜间跌倒预防”经验，在机构内新增“床头护栏检查”“夜间照明加强”两项措施，当月跌倒事件减少40%。

参与社区独居老人关爱活动、协助开展老年健康讲座、陪伴失能老人并提供情感支持

• 每周1次上门陪伴独居老人，协助采购日用品、打扫房间、测量血压，建立“老人需求台账”，收集到3位老人的“希望有人帮忙洗澡”“需要定期理发”等照护需求，反馈给项目组后推动机构增加“上门助浴”“公益理发”两项服务。
• 协助开展“老年健康小课堂”4场，覆盖50人次，讲解“高血压患者用药注意事项”“冬季防跌倒技巧”等内容，采用“案例讲解+现场演示”方式，老人对知识点的掌握率从40%提升至75%。
• 参与“关爱失能老人”公益募捐活动，通过社区宣讲、线上朋友圈转发等方式筹集护理垫、轮椅等物资200余件，分发给15户困难失能老人家庭，收到社区居委会感谢信2封。

广东省困境儿童分类保障精准化体系重构项目

• 项目背景：广东省原有困境儿童保障存在分类标准模糊（仅按“低保、特困、重病”3类粗分）、动态跟踪缺失等问题，导致15%的儿童未纳入精准保障、22%的资源错配至非急难场景。项目目标是通过“标准重构+系统赋能”，建立覆盖“生存型-发展型-临时型”全维度的分类体系，实现“一人一档、动态调整”。我的职责是主导项目顶层设计、跨部门协同及落地推广，统筹民政、教育、医保等8个部门的资源整合。
• 关键难题：一是分散在12个部门的儿童数据（如低保、辍学、重病、家庭监护缺失）标准不一，无法关联；二是基层工作人员对“发展型困境”（如心理创伤、教育中断）的识别能力不足，易漏判。解决方案：1）联合华南师范大学社会工作系，基于“马斯洛需求层次理论”重构8类分类指标（新增“临时困境”“发展受限”维度），形成《广东省困境儿童分类操作指南》；2）采用多源数据融合技术，打通民政“儿童福利信息系统”、教育“学籍管理系统”、医保“重病报销系统”的数据接口，构建儿童全景画像数据库。
• 核心行动：1）牵头开展21个地市120个乡镇的实地调研，收集3.2万条困境儿童数据验证分类模型的准确性；2）开发“粤童护”数字化平台，嵌入随机森林算法预测儿童需求变化（如“重病儿童术后可能出现心理创伤”），自动触发“保障升级提醒”；3）设计“分层培训体系”——对街道社工开展“指标解读+系统操作”线下培训，对村（居）儿童主任通过短视频课程强化“日常观察要点”，累计培训2100余人次。
• 项目成果：分类准确率从62%提升至91%，资源错配率下降45%；1.2万名“发展型困境”儿童（如留守儿童心理干预、残疾儿童教育支持）首次纳入精准保障，年度保障资金使用效率提升38%；“粤童护”平台被纳入广东省民政厅“数字民政”重点推广项目，我个人主导编制的《分类操作指南》成为全省基层社工的必备工具。

广州市社区养老服务供需匹配智能平台建设项目

• 项目背景：广州市60岁以上人口占比21%，但社区养老服务存在“老人找不到合适服务、机构空置率高”的矛盾——38%的老人反馈“想找的上门护理服务没有”，29%的日间照料中心床位闲置。项目目标是通过“需求画像+智能匹配”，实现社区养老服务供需精准对接。我的角色是负责需求调研、方案设计及平台落地，对接民政局、养老机构和社区居委会。
• 关键难题：一是老人需求表述模糊（如“需要帮忙”无法对应具体服务），二是机构服务标准化不足（不同机构“助浴服务”的内容、价格差异大），三是数据隐私顾虑导致部门间数据难以共享。解决方案：1）基于NLP技术构建“老人需求标签体系”——通过BERT模型分析服务申请文本、电话咨询记录，提取“独居/空巢、失能等级、服务类型”等18个核心标签；2）联合广州市养老服务协会制定《社区养老服务标准化手册》，规范12类基础服务的流程、价格及质量要求；3）采用联邦学习技术，在不共享原始数据的前提下实现民政“老年人口信息”与机构“服务供给信息”的联合建模。
• 核心行动：1）调研10个区50个社区，访谈3000名老人及100家养老机构，梳理出“助餐、护理、康复、精神慰藉”4大类26项高频需求；2）开发平台“智能匹配引擎”，根据老人需求标签与服务机构标签（如“擅长失能护理、有医疗资质”）进行余弦相似度计算，推荐3家最匹配的机构；3）在越秀区、天河区开展试点，针对老人开展“手机端操作培训”，针对机构开展“标准化服务录入指导”，累计覆盖12万老人、300余家机构。
• 项目成果：试点区域老人服务满意度从75%提升至88%，机构服务利用率从52%提升至76%，减少30%的服务空置成本；平台上线1年累计促成服务订单42万单，被广州市民政局列为“社区养老服务数字化转型示范项目”。我主导设计的“需求标签体系”和“标准化手册”成为后续全市推广的基础框架。

支教时发现乡村小学因缺乏实验器材，科学课多停留在课本讲解。返校后联合实验室开发出百元级科学实验背包，内含20个基础实验器材。为确保可持续运营，设计配套视频课程与城乡结对系统，并培训132名大学生担任远程助教。项目覆盖9省47所学校后，学生科学兴趣评分提升35%。这段经历教会我用产品思维解决社会问题，当看到孩子们用自制望远镜发现土星光环时，我理解了教育的真谛是点燃可能性。