基于云計算的醫藥冷鏈物流體系構建

楊 瑋，黨 培

（陜西科技大學 機電工程學院，西安 710021）

0 引言

醫藥冷鏈物流泛指低溫藥品在生產、儲存、運輸、銷售等各個供應鏈環節，需始終保持在特定的低溫環境下，最大程度地保證藥品的品質和安全、減少耗損的特殊供應鏈系統，是為了保障低溫藥品從生產到消費全程安全，而實施的一種必不可少的措施。當前，我國冷鏈藥品從品種到使用數量均在高速發展，據我國醫藥商業協會報道：苗類制品、注射針劑、酊劑、口服藥品、外用藥品、血液制品等低溫藥品的銷售金額占我國醫藥流通企業總銷售額的3%～8%[1]，且呈持續上升趨勢。然而，我國藥品冷鏈物流體系建設卻遠遠滯后于日新月異的生物科技產業的發展，主要體現在：1）自動化水平低。各環節對環境（如溫度、濕度等）的監控的自動化水平比較低，不能實現對環境的自動、實時的監控，從而會導致不能及時發現環境參數達到或超過設定閥值，造成冷鏈物流上的低溫藥品不可逆的腐壞，危害巨大。2）信息化程度低。各環節主要是以手工或半自動化的管理方式為主，幾乎都沒有完善的管理系統及基于全程藥品冷鏈物流的管理平臺。造成無法對全程冷鏈的藥品及環境等信息進行預警、跟蹤和追溯[2]。從而，導致冷鏈物流各環節的流通效率低下，不僅提高了冷鏈物流成本，同時也加重了藥品風險。媒體曝光的山西、深圳等系列疫苗不良反應或致死事件和藥品質量案件，其中有30%左右是由于滯后的藥品冷鏈物流所造成的[3]。由此可見，安全有效的藥品冷鏈物流管理成為保證疫苗、血液制品等低溫藥品安全的關鍵，對低溫藥品全程冷鏈環境監控及可追溯管理的迫在眉睫。

針對當前冷鏈物流的不足，國內外學者已做了大量與之相關的研究。陳宇錚[4]、K.R.Prasanna[5]等人對無線射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）在冷鏈物流環境信息監測上的應用進行了研究，實現了對溫濕度、定位等環境信息的自動化監測；王希杰[6]、Jankovi?[7]等人利用無線傳感器網絡（Wireless Sensor Network，WSN）來監控冷鏈物流的環境信息，對環境信息的監控更準確、高效；楊靜[8]、朱恒軍[9]等人優化改進了WSN對環境信息的監測，極大的提高了對環境信息監控的準確性及高效性；Ting[10]、李斌[11]、Mirshahi[12]等人將RFID與WSN技術相融合來跟蹤監控冷鏈物流的環境信息，不僅提高了監控的準確性及高效性，還極大的降低了成本；馬婷[13]、Ungurean[14]等人研究了物聯網在全程冷鏈跟蹤及可追溯方面的應用，為低溫藥品質量提供了有力保障；秦桂英[15]、王琦峰[16]、Franklin[17]等人把云計算與物流相結合，構建了云物流模式，大大提升了現代物流的信息化水平；陳聯誠[18]、劉紅霞[19]等人結合云計算及物聯網技術，構建了農產品追溯系統，極大提高了農產品質量安全，但沒有涉及低溫藥品。

根據物聯網及云計算的相關理論，本文將物聯網、云計算等新技術綜合運用到醫藥冷鏈物流中，來構建基于云計算的醫藥冷鏈物流體系，進一步提升現代醫藥冷鏈物流的自動化及信息化，實現對低溫藥品生產、儲存、運輸、銷售等各環節信息的全程跟蹤、監測、預警分析及可追溯，保證低溫藥品的質量安全。

1 基于云計算的智能醫藥冷鏈物流體系架構

物聯網（Internet of Things，IoT）是通過RFID、電子產品編碼（Electronic Product Code，EPC）、傳感器等感知技術，按照約定的協議，通過短距離匯聚通信技術及廣域傳輸通信系統把物體和互聯網連接起來，進行信息的交換，實現對物體的實時、智能的識別、跟蹤、監控和管理的一種網絡。需要強大的數據存儲、運算及挖掘能力。而云計算（Cloud Computing）是由分布式計算（Distributed Computing）、并行計算（Parallel Computing）、網格計算（Grid Computing）發展來的，是一種能夠將動態伸縮的虛擬化資源，以服務的方式通過互聯網提供給用戶的計算模式。云計算不僅具有無限的數據存儲、運算及挖掘能力，并以“租賃”服務的廉價形式，按需向客戶提供服務，不僅可以使客戶節省許多購買和維護軟硬件等設施的資金，降低其運營成本，還保證了數據存儲、運算及挖掘的高可靠性、通用性及擴展性。

為實現低溫藥品全程冷鏈的信息化，根據物聯網及云計算的理論，建立一套完善的數據采集、分析、處理與共享機制，構建基于云計算的冷鏈物流體系，促進“運輸千萬里，追溯零距離”目標的實現。

1.1 基于云計算的智能冷鏈物流體系的模塊化構想

將物聯網及云計算技術系統地應用到冷鏈物流體系構建中，利用EPC編碼體系、RFID系統、傳感器感知技術、通信技術、云計算接口技術等，對冷鏈物流體系進行模塊化設計，并對各個模塊提出供參考的具體技術和方法。本文所構建的基于云計算的智能冷鏈物流體系主要包括三大模塊：信息采集、預警分析和公共信息平臺搭建，其相互關系如圖1所示：基于物聯網的信息采集網絡和基于云平臺的數據存儲、運算及挖掘能力，共同為低溫藥品全程冷鏈的跟蹤監測、預警分析和公共信息平臺的查詢及可追溯等功能提供強大的數據、存儲力及計算力支撐。

圖1 冷鏈物流體系的模塊間關系

1.2 基于物聯網云平臺的信息的采集及存儲模塊設計

對低溫藥品進行物品、環境等信息采集，并通過匯聚及通信網絡傳輸、存儲到云平臺，并寫入與物品EPC編碼對應的數據表。為公共信息平臺及各環節的子管理系統，通過與云平臺的統一接口，調用云平臺的信息、計算及數據挖掘能力，提供數據支撐。從而滿足不同用戶在相應權限下，對物品、環境等信息的實時和動態的可視化跟蹤監測、預警分析及可追溯等的信息需求。

構建同時包括物聯網物品識別技術和環境感知技術的全程冷鏈信息采集網絡，如圖2所示，是對全程冷鏈物品、環境等信息進行實時監控，保證低溫藥品質量的關鍵，從而是構建基于云計算的低溫藥品全程冷鏈物流體系的重點。

圖2 全程冷鏈信息采集網絡

在物聯網云平臺的設計上，云平臺與外部的公共信息平臺及各環節的子管理系統的接口不兼容，會影響云平臺的擴展性和維護性，是對云平臺平滑擴展性及高性價比優勢的隱形制約，而且是造成子系統割據，影響數據整合的主要障礙。因此，構建一個全局統一的數據服務，實現數據子系統內部的數據互聯互通，通過統一接口把上層應用全部整合到云平臺之，是構建基于云計算的智能冷鏈物流體系的難點。

1.3 基于物聯網云平臺的預警分析模塊設計

以物聯網采集并存儲于云平臺的全程冷鏈信息為基礎，選擇和利用預警分析模型，根據冷鏈企業設置的預警參數，調用云計算能力對環境等信息異常進行預警分析，構建基于云計算的智能冷鏈物流體系的預警分析模塊，實現對低溫藥品全程冷鏈的物品質量等的安全預警。

在低溫藥品的全程冷鏈信息采集網絡中，由于智能信息采集節點個數是有限的，并且需要采集溫度、濕度、氣體濃度等多個指標，因此，通過物聯網采集、網絡傳輸并存儲于云平臺的全程冷鏈數據信息，具有小樣本和多指標的特點，而傳統的統計學習理論和神經網絡等機器學習方法，針對的是多訓練樣本情況，對此容易出現過學習與欠學習現象。因此，研究適合小樣本、多指標數據預測的智能算法，是實現異常數據提前預警分析的關鍵。

1.4 基于物聯網云平臺的公共信息平臺模塊設計

構建基于云計算的全程冷鏈物流信息共享及追溯的公共信息平臺，為對全程冷鏈物流信息的可視化跟蹤、監控、查詢和追溯，及其對各環節相關子管理系統的調用，保證低溫藥品的質量提供有力的支撐平臺。

基于云計算的冷鏈物流公共信息平臺，面向低溫藥品企業、冷鏈物流企業、政府監管部門及其終端的銷售商和顧客等不同對象，可以采用B/S（Browser/Server）和C/S（Client/Server）的混合網絡結構，以Eclipse為開發平臺，以Java為統一建模語言來分析、描述全程冷鏈物流信息的共享及追溯軟件系統，并構造系統模型，開發物流公共信息平臺，作為整個智能冷鏈物流體系各要素的結合點，從而完成整個冷鏈物流的構建，如圖3所示。從而，為終端以前的對象，提供相應權限的對后臺監控信息的實時、動態的可視化監測、預警及查詢；通過該平臺對低溫藥品相關信息的逆向追溯，滿足終端銷售商、顧客和監管部門等對象，對低溫藥品質量進行方便快捷追溯查詢及監管的需要。

圖3 基于云計算的智能冷鏈物流體系

2 實現基于云計算的智能冷鏈物流體系的參考關鍵技術

2.1 RFID與WSN相結合的信息采集網絡技術

在EPC物聯網中，RFID與WSN在物品識別和環境感知等方面有諸多相同點，并且在技術和成本層面上，RFID與WSN可優勢互補。從而，可以考慮研究基于RFID與WSN相結合的智能無線傳感器網絡：把RFID閱讀器，作為WSN的一個智能傳感節點，并把傳感器技術集成到RFID模塊中，從而WSN不僅采集低溫藥品全程冷鏈的產品、環境等數據信息，也進行RFID系統的數據傳輸，并通過無線匯聚網絡接入到廣域通信傳輸網絡，最終實現把采集的相關數據信息高效、準確的輸送并存儲到云平臺，如圖4所示。從而，為對低溫藥品全程冷鏈的物品、環境等信息的實時、動態的跟蹤監測、預警分析及可追溯等的相關需求，提供低廉、高效、準確的數據支撐。

圖4 RFID與WSN相結合的信息采集網絡

2.2 采集信息的預警分析模型

針對全程冷鏈的數據信息具有小樣本和多指標的特點，可以選用基于支持向量機(Support Vector Machine，SVM)的預警分析模型，其在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題時，具有許多特有的優勢。

通過使用SVM的學習機制，對低溫藥品的質量安全參數，及全程冷鏈中產生的物品、環境等各種跟蹤數據進行分析，實現對監測數據變化規律的信息整合；利用SVM分析實時、動態采集的各種數據信息，依據整合的數據變化規律，獲得數據趨勢信息，實現對監測數據變化規律的推測；建立反饋和反應系統，利用反饋的異常數據變化情況，通過反應系統，對全程冷鏈中可能出現的問題提前預警，最終實現基于云計算的智能冷鏈物流體系對質量安全的預警功能。

2.3 云平臺的接口技術

云平臺通過統一的數據采集和應用訪問接口，與外部的客戶端進行交互，并按不同的應用服務需求，來支撐訪問請求和數據處理多元化的不同系統的同時運行和資源共享。

基于Wukong[20]的云存儲接口虛擬化服務——wIVS，通過將存儲抽象層獨立為一種網絡服務，這種獨立的網絡服務可以適應各種不同的云平臺的應用程序接口（Application Programming Interface，API），不僅可以作為Wukong的服務端，還可以為其他客戶端提供服務接口，所以非常容易與云平臺進行整合。從而，即使面向不同的云平臺提供商，都可以實現云平臺與外部的物流公共信息平臺及各環節子管理系統的統一接口，以實現物聯網云平臺服務的標準化，不僅增大了對不同云平臺選擇空間及遷移的彈性，也提高了對云平臺訪問的安全性和易維護性。

3 結論

針對低溫藥品的全程冷鏈物流，集成物聯網、云計算等技術，面向不同相關對象的，構建基于云計算的智能冷鏈物流體系。通過采集全程冷鏈中的產品、環境等數據信息，對各個環節的信息進行自動跟蹤識別、動態分析、預測，對可能導致低溫藥品質量安全問題的異常信息進行預測和預警，并通過公共信息平臺為相關方，提供一種對低溫藥品質量進行監控、查詢和追溯的有效途徑，實現對低溫藥品全程冷鏈的管控，提高低溫藥品的物流效率和質量。從而，基于云計算的智能冷鏈物流體系，可以解決當前冷鏈物流體系的不足，促進低溫藥品全程冷鏈的自動化及信息化，并極大的促進現代冷鏈物流的發展。

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