在整合人工智能和大数据技术时，确保老年人健康监测系统提供的建议具有针对性和准确性，可以采取以下措施：

数据收集与处理

老年人健康监测系统需要收集大量的生理参数和行为数据，这些数据可以通过可穿戴设备、家用医疗设备等实时获取。收集的数据包括但不限于心率、血压、血糖、睡眠质量等。这些数据经过清洗、去噪、归一化等处理，以确保数据质量。2

机器学习和深度学习技术

利用机器学习和深度学习技术，可以构建健康预测、疾病诊断等模型。这些模型能够从大量数据中学习到老年人的健康模式和趋势，从而提供个性化的健康建议和治疗方案。2

多模态数据融合

结合老年人的语音、面部表情等多模态信息，可以更全面地分析其健康状况。这种多模态数据融合技术有助于提高健康监测的准确性和针对性。2

个性化健康建议

系统可以根据老年人的个体差异和历史数据，通过智能分析提供个性化的健康建议。这些建议旨在帮助老年人改善生活方式、预防疾病、及时就医等。2

用户界面与交互设计

设计简洁明了的用户界面，降低老年人使用难度。通过语音、文字等方式及时向用户反馈健康状态和预警信息，提供有效的指导。2

伦理和隐私保护

在设计和实施老年人健康监测系统时，需要考虑伦理问题，确保技术的发展真正促进老年人的自主权和福祉。同时，保护老年人的隐私和安全是至关重要的，需要确保所有数据的安全存储和处理。3

通过上述措施，老年人健康监测系统能够在保护隐私和数据安全的前提下，提供有针对性和准确性的健康建议，帮助老年人更好地管理自己的健康。