探讨老年吞咽联合门诊（Geriatric Swallowing Multidisciplinary Clinic, GSMC）护理管理的循证模式，评价多学科协同结合人工智能（AI）干预对吞咽障碍老年患者安全与结局的影响，并为后续神经、心肺、老年康养及康复护理亚专科建设提供操作范式。  

采用前瞻性队列设计，纳入2025年1月至2027年1月在上海市瑞金康复医院GSMC就诊的吞咽障碍患者326例（男181例，女145例，年龄72.3±8.7岁）。干预组（n=163）接受MDT+AI护理路径：①神经康复护士主导FEES/VFSS评估；②肌骨康复师实施舌压抗阻训练；③心肺康复师同步呼气肌训练；④中医康复师行“金津-玉液”点刺联合冰刺激；⑤AI模块（CNN实时图像识别+联邦学习）用于会厌反转角度自动测量及误吸风险预测；⑥建立“3-5-7”护理节点（3 h内评估、5 d内复评、7 d内远程随访）。对照组（n=163）接受常规康复护理。主要观察指标：误吸性肺炎发生率、30 d再入院率、SWAL-QOL评分、误吸即时纠正率及AI模型预测效能。

干预组误吸性肺炎发生率由12.4%降至4.1%（P<0.01），30 d再入院率由18.7%降至7.9%（P<0.01），SWAL-QOL评分提高22.6分（P<0.01）。AI模型识别会厌反转角度灵敏度94.2%，特异度90.5%，AUC=0.91；联邦学习模型跨院验证AUC=0.88。敏感指标显示：结构层护士专科培训率92.0%，过程层首次评估完成时间1.8 h，结果层误吸即时纠正率96.7%。

GSMC多学科协同联合AI干预可显著降低老年吞咽障碍并发症，提升生活质量与护理效率。建议将“MDT+AI+敏感指标”模式纳入神经、心肺、老年康养及康复护理质控体系，并推广至社区与医养结合机构，实现老年吞咽精准护理的同质化和可及化。