智慧醫療：電信運營商的移動智能服務

王東旭，李明明

（1.中國聯合網絡通信集團有限公司，北京 100033；2.國家無線電監測中心，北京 100037）

智慧醫療：電信運營商的移動智能服務

王東旭1，李明明2

（1.中國聯合網絡通信集團有限公司，北京 100033；2.國家無線電監測中心，北京 100037）

本文簡述了智慧醫療的發展現狀與趨勢，著重分析了目前我國電信運營商所開啟的智慧醫療移動智能服務，在“智能醫療云”基礎上進行智能決策，促使醫療服務最優化是電信運營商助力智慧醫療的服務目標。

智慧醫療；物聯網；大數據；智能醫療云

1 引言

如今，國內運營商紛紛助力智慧醫療的發展，比如中國移動推出的“手機醫療”服務，中國電信不僅推出了“智慧醫療”業務而且還與瑞士企業LifeWatch聯合推出全球首款醫療診斷手機，中國聯通也打造了114/116語音服務平臺及“智慧醫院”服務等推進醫院診療服務向數字化、信息化發展，促使醫院信息系統與通信系統深度融合。然而，由于我國智慧醫療標準相對缺失，醫療資源、技術支持、硬件設備、通信等基礎設施匱乏，分布不均，效率低下等原因，使自主醫療保健、醫療數據實時采集、動態健康評估等問題成為智慧醫療發展過程中的瓶頸。智慧醫療在歐洲和美國并不是全新的概念，他們都把智慧醫療作為一項重要課題在研究和推進。

2 電信基礎設施與智慧醫療的深度融合策略

智慧醫療是物聯網行業應用的一個領域，其基礎架構也符合上述圖1的規范。我國的電信運營商是核心網和運營的主體，助力于智慧醫療的發展與建設是提升個性化服務質量的基本要求。如何將醫療行業的業務細分，并通過信息技術將醫療基礎設施與電信基礎設施進行深度融合，打造“智能醫療云”是電信運營商助力智慧醫療的必須解決的基本問題。根據醫療應用場景的維度對健康與醫療業務進行分類，我們構建了如圖1所示的智慧醫療基礎架構。

我國的電信運營商所支持的智慧醫療技術架構共分為三層，分別為應用層、網絡層、智慧醫療感知層。智慧醫療感知層主要借助RFID技術、條碼技術、定位技術、體征感知技術、視頻識別技術對醫患、醫療器械、醫藥等進行標識與智能識別。網絡層包括有線網絡和無線網絡，有線方式可支持XDSL和XPON等；無線方式可支持2G/3G/4G/WLAN等。網關在網絡層與感知延伸層之間進行數據存儲和協議轉換，并通過接入網發送，具有對業務終端的控制管理能力。應用層根據醫療健康監測業務分為智慧醫院服務、區域醫療交互服務、社區/家庭自助健康監護服務、智能遠程急救服務。

圖1 運營商支持的智慧醫療基礎架構

3 醫療大數據和“云化”電信網絡

在智慧醫療大數據的分布式存儲中，海量數據的加載和查詢等操作通過大規模并行處理技術來實現。醫療數據復雜多樣且體量巨大，包括用戶可穿戴設備的實時監測數據，醫用標簽、醫療設備ID等靜態數據以及定期更新的用戶診療信息，數據量呈PB 級別且多源異構。將Hadoop 技術應用于異構醫療大數據的存儲優化中，并考慮對基于Hadoop 平臺的數據劃分策略、數據塊尺寸調整以及集群網絡拓撲規劃進行優化。在此基礎上，基于MapReduce并行框架實現醫療大數據的多數據源并行連接查詢和多通道數據融合特征提并行計算是醫療大數據處理的關鍵。

3.1 多數據源并行處理技術的實現

對多種數據源進行相關性/去重等預處理后，將不同的數據源盡量均勻地存儲到計算機集群中各節點，并保持負載均衡，綜合考慮HDFS 文件的訪問時間，將源數據塊的大小根據文件的訪問次數調優，然后進行合理的Hadoop 集群網絡拓撲規劃設計，以保障源數據通信的時效性。

3.2 多處理任務并行處理算法

擬考慮基于MapReduce并行框架實現動態快速查詢算法（如哈希算法、二叉樹算法等），完成對醫療大數據的多源數據源并行連接查詢的并行計算。在多通道數據融合特征提取時，預先對多源數據進行特征值提取，分析其相關性。以上算法的設計時，同時考慮在減少對各存儲節點的I/O操作時，盡量保證時間復雜度和計算復雜度相對較低。

要實現電信運營商助力智慧醫療，將自身的IT資源集中化、池化和彈性部署為“云化”是電信網絡必然選擇[6]。首先，使基礎硬件平臺具有可編程特性在保證性能的前提下，提供可編程的邏輯內核和易于調用的應用接口，以實現與業務無關的資源池化能力；其次，在基礎硬件之上加載虛擬化和云計算平臺軟件，對計算、存儲、網絡等網絡資源進行管理和調度，并為上層業務功能提供開放的運行環境；最后，將網絡功能虛擬化，將硬件、中間件與軟件實現解耦，實現對傳統電信業務、未來的ICT業務均能夠實現更高效的支撐。

4 醫療物聯網與電信核心網的“融合”

醫療健康信息傳輸發生在感知層內部、感知層與網絡層之間，主要是對物聯網接入網關匯總的單個設備或多設備醫療健康信息傳輸。醫療健康信息有圖像視 頻、本文、語音、數字等多種形式，各種信息大小長度不一且對時延的要求不等。針對感知層內部的信息傳輸，需要借助高效的信號處理技術，能夠有效壓縮醫療傳感器數據流、醫療影像數據，再利用無線傳感器網絡的高能效傳輸技術，實現分布式協作分集傳輸算法，從而提高傳感器節點及整個無線傳感器網絡的能效。

而感知層與網絡層之間的醫療健康信息的傳輸，需要考慮有線網絡和無線網絡接入兩種方式。電信運營商部署運營了全國規模的移動通信網絡和運營級WLAN網絡，網絡速率支持在10Mb/s以上，幾乎涵蓋TDD和FDD的所有制式。現有的通信網絡足以支撐感知層與網絡層之間的信息傳輸，但醫療物聯網與現有通信網絡的融合才是支撐智慧醫療發展的關鍵。按照通信業“十二五”規劃的重要內容[7]，醫療物聯網與現有通信網絡的融合需要解決兩個關鍵性問題。首先是引進新技術，實現醫療物聯網與現有通信網絡的融合。比如引入新型硬件架構的大容量GGSN設備，在提供傳統數據接人功能的同時，還需要提高設備性能、引入安全控制能力、支持QoS協商及業務分析能力。其次是利用IMS系統標準的開放接口，將M2M應用和IMS應用完全合并，用相同的應用服務器處理，并借助現有的IP承載網實現IMS網絡和醫療物聯網的融合。而醫療信息在各種網絡接口之間進行傳輸的時候需要保證數據操作的一致性和準實時性，就需要引入中間件技術來規范不同接口的一致性操作。

5 醫療物聯網感知層技術

感知層無線技術是醫療物聯網發展的關鍵，要比較容易地實現醫療物聯網與現有通信網絡的融合需要做好感知層無線技術的選擇。筆者將適于醫療物聯網選擇的部分無線技術進行梳理對比如表1所示。

由表1可見，針對不同應用場景，應該做不同的技術選擇，比如僅支持健康管理的可穿戴設備可以選擇NBIOT與RFID技術作為感知層技術支撐；而疾病管理的人體可植入設備一般選擇WBAN，BLE，RFID等技術，且多感知節點所組成傳感器網絡的需要支撐有線方式：以太網，RS-232，RS-485和G.hn等。

6 結束語

本文在對智慧醫療的發展現狀與趨勢闡述的基礎上，著重探討了我國的電信運營商所支持的智慧醫療基礎架構及關鍵技術，并提出要實現電信運營商助力智慧醫療，將自身的IT資源集中化、池化和彈性部署為“云化”是電信網絡必然選擇；醫療物聯網與現有通信網絡的融合需要解決關鍵問題；而要比較容易地實現醫療物聯網與現有通信網絡的融合需要做好感知層無線技術的選擇。■

表1 醫療物聯網感知層技術對比

[1] 感知健康智慧醫療戰略規劃報告[R]，2010

[2] CCSA, YDB 065-2011．泛在物聯應用 醫療健康監測系統 業務場景及技術要求[S]

[3] IEEE, 11073-2015,Health Informatic--Personal health device communication [S].

[4] ETSI, TR 102 764 eHEALTH; Architecture; Analysis of user service models, technologies and applications supporting eHealth [S].

[5] CCSA, YD/T 2437-2012．物聯網總體框架與技術要求[S]

[6] http://www.cttl.cn/tegd/jshqsh/201410/t20141030_1463817.html 2014-10-30 IEEE 11073-2015,Health Informatic--Personal health device communication [S].

[7] 中華人民共和國工業和信息化部．通信業“十二五”發展規劃[R]

Ehealth：Mobile Intelligent Service of Telecom Operators

Wang Dongxu1, Li Mingming2
(1.China Unicom，Beijing，100033; 2.State Radio Monitoring Center, Beijing, 100037)

This paper introduced the status and development of Ehealth. China's telecom operator’scontributions on mobile intelligent medical service were focused on recently. By which the intelligent decisions made and to promote the optimization of medical services should be the final aim of China's telecom operators.

Ehealth; M2M Network; Big Data; Cloud of Ehealth

10.3969/J.ISSN.1672-7274.2016.08.019

TN924 文獻標示碼：A

1672-7274（2016）08-0057-03

王東旭，男，碩士，畢業于北京 大學，現在就職于中國聯合網絡通信集團有限公司產品創新部。

李明明，女，現在就職于國家無線電監測中心頻譜研究處。