移動環境下基于物聯網層、霧層及云層的醫療健康服務體系研究*

邢 丹 姚俊明 張紅偉

(濟寧醫學院醫學信息工程學院 日照 276826) (濟寧醫學院圖書館 濟寧 272067)

1 引言

隨著醫療健康智能可穿戴設備、移動手持設備、無線傳感器及云技術的發展，針對慢性病和個人健康情況等遠程監測成為可能。由于手持設備存在內存、電池電量等資源受限的問題，以往通常將所有體域網和個域網產生的醫療健康數據均上傳到云端，該計算模式具有可靠性、準時性、可用性差(緩慢或不可靠的互聯網連接)，傳輸延時高，服務質量無法得到保障等問題。為滿足地理上實時延遲敏感應用的計算需求，需要在移動醫療健康物聯網和云端設置進行數據處理和匯總等任務的中間層。而霧計算[1]充分利用網絡邊緣節點的計算能力，一方面擴展移動端的計算，另一方面降低全部傳輸到云端網絡帶來的延時開銷，緩解云端壓力。霧計算在服務時效、功耗、網絡流量、資本和運營費用、內容分發等方面性能更好。與單獨使用云計算相比，霧計算更好地滿足醫療健康物聯網應用需求。本文提出在移動云環境下加入霧計算，針對健康醫療場景和服務類型提出一個分層的體系架構，詳細分析物聯網層、霧層、云層的功能和設計以及在醫療健康領域的應用場景。

2 研究現狀

2.1 物聯網端

針對醫療物聯網的研究，Islam等[3]提出一種智能協同安全模型，討論利用不同醫療健康環境中的大數據構建醫療健康物聯網。Hossain等[4]提供健康物聯網監控框架，能夠監控、跟蹤和存儲用戶心電圖(ECG)數據，將ECG和其他醫療保健數據安全地發送到云，以便醫療專業人員訪問。

2.2 霧端

在霧計算研究方面，Kraemer等[5]分析霧計算的概念、優點，歸納霧計算在健康醫療中的應用場景。Azimi等[6]通過分層計算架構解決集中式物聯網系統存在的問題，構建基于物聯網的健康監測系統。ZHANG Y等[7]提出一種以患者為中心的基于云和大數據分析技術的醫療保健應用的網絡物理方法和服務系統。Rahmani等[8]通過在家庭或醫院部署智能醫療系統，利用霧計算在傳感器和基礎設施網絡之間構建中介層——智能電子健康網關，給出霧層的詳細設計。何秀麗等[9]針對云計算應用于醫療大數據場景時存在業務處理時延較高的問題，提出一種基于邊緣計算的新型云/霧混合網絡架構。Petrakis等[10]工作重點是從分布式物聯網設備收集數據并存儲到遠程存儲云。Fazio等[11]設計一種電子健康遠程患者監護系統，目標是協助患者并優化分配醫療專業人員的任務。Gia等[12]提出基于霧的健康監測系統，可提供費用低廉的遠程監控心臟病患者服務。Ahmad等[13]提出基于霧的醫療保健框架。Chakraborty等[14]討論基于霧的計算平臺，其可以處理對延遲敏感的健康數據。Dubey等[15]討論通過霧計算對物聯網設備采取面向服務的體系結構，用于驗證和評估感知的原始健康數據。Negash等[16]側重于智能電子醫療霧計算的網關，以協助支持物聯網的醫療服務。Muhammad等[17]利用醫院中的路由器或交換機等邊緣設備，在云服務器與醫療檢測設備之間構建霧計算層。

2.3 云端

現有的針對醫療健康服務體系主要有云端、物聯網端及霧端3方面的研究。醫療健康行業已探索將云計算作為基礎設施構建物聯網解決方案。Chung等[2]針對移動云環境的移動終端和云服務器間無線通信環境特點，使用基于集群的分布式系統構建云平臺環境，設計移動云服務和云控制軟件，此項工作的重點在云端。

2.4 本文研究目標

如上所述，盡管霧計算在醫療健康領域的研究很多，但仍處于早期階段，有些只是在部分系統內采用。很多文獻僅是討論基礎架構，案例局限在某一場景下孤立的使用，大部分應用只包含一個部署方案，缺乏在醫療健康領域內統一的服務架構體系。本文圍繞醫療健康行業內的物聯網、霧計算和云平臺從整體進行研究。正如Farahani等[18]綜述物聯網在醫療保健中的適用性，通過物聯網電子健康生態系統的整體架構實現醫學研究的可能。目前由于醫療服務不足和效率低下，人口老齡化的問題日益嚴重，亟需從傳統的以醫院治療為中心轉向以患者為中心的智慧醫療。本研究的目標是在移動云環境下構建基于霧計算的物聯網醫療健康領域系統架構，設計具有物聯網層、霧層及云層的醫療物聯網分層體系，探討在醫療健康行業應用場景。

3 基于物聯網層、霧層、云層的醫療健康服務體系設計(圖1)

圖1 醫療健康服務體系

3.1 物聯網層

物聯網及微型可穿戴生物傳感器的快速發展使個性化醫療健康服務成為可能。智慧醫療通過物理網絡或可穿戴傳感器傳感層系統收集不同類型數據。手持或身體連接設備，如脈搏血氧儀、心電監護儀、智能手表等健康設備，通過傳感器收集患者健康數據(如心跳、血壓和血糖)，將數據發送至智能手機，監測患者健康情況。這些設備可以與其他用戶設備通過藍牙、ZigBee和紅外連接并傳輸。物聯網通常可以劃分為4層。第1層是傳感層，與所有不同的集成硬件類型連接并收集患者健康情況數據。第2層是網絡層，提供有線和無線網絡的連接和數據傳輸。第3層是服務層，創建和管理用戶要求的服務。頂層是界面層，為用戶和其他人提供應用程序進行交互。此外由于物聯網設備缺乏網絡和處理能力，在醫療健康領域的很多場合均使用智能手機，智能手機提供應用程序接口并將生成的數據發送到云數據中心。為接收感知的設備數據，智能手機與物聯網保持持久通訊。智能手機的數據接收頻率可以通過應用程序進行調整。在智能手機上的嵌入式傳感器，如加速度計、全球定位系統(Global Position System，GPS)等，能夠感知上下文數據。

3.2 霧層

3.2.1 概述 霧計算環境由專門的網絡組成，名為霧節點設備，用于執行各種計算任務網絡邊緣。霧節點設備由路由器、交換機、機頂盒、代理服務器、基站等組成，可放置在物聯網設備或傳感器附近。這些組件提供各種計算、存儲、網絡等功能，支持應用程序的執行。因此網絡組件使霧計算能夠創建基于云的大型地理分布服務。霧計算層的主要功能有過濾、分析、緩存、處理、壓縮、轉發。霧節點是分布式排列的分層霧級別，可以配備處理核心、內存、存儲和網絡帶寬。較低水平霧節點(智能手機、鑄造設備、機頂盒、汽車媒體播放器等)非常靠近物聯網設備，通常提供接口關聯申請。因此對于特定的基于霧的醫療健康解決方案，較低級別的霧節點可以稱為應用網關節點。應用程序網關節點可以處理感知到的健康數據或轉發到上層命名計算節點霧節點進行處理。在霧節點中，資源可以虛擬化以微計算實例的形式共享。在霧環境中，所有節點不是持久具有計算的能力，當數據負載減少時可以改變霧節點的計算單位，根據需求激活或關閉服務。因此霧環境可以適應位置感知、移動支持、實時交互的可擴展性、互操作性和節能。此外每個通信鏈路之間節點的安全功能可以應用于數據隱私和入侵防護，確保數據傳輸的可靠性。

3.2.2 網絡節點構成 霧服務器是地理分布式的，部署在常見地方如汽車終點站、購物中心、公園等服務器，這些霧服務器是虛擬化的，配備存儲、計算和網絡設施。有許多系統將霧服務器視為霧計算的主要功能組件。在相關文獻中霧服務器稱為微服務器[19]、微數據中心、納米服務器等，而有些工作按照功能對霧服務器分類，如緩存、計算、存儲服務器等，基于服務器的霧節點架構增強計算和存儲容量。

3.2.3 網絡設備 網關路由器、交換機、機頂盒等設備作為霧計算的潛在基礎設施。現有工作中網絡設備設計有一定的系統資源，包括數據處理器、可擴展的主存儲器和輔助存儲器、編程平臺等。在其他工作中除傳統的網絡設備外，專用智能網關、物聯網樞紐等網絡設備已被引入霧節點。雖然設備的物理多樣性對服務有重大影響，網絡設備的分布式部署有助于霧計算和資源配置。微云(cloudlet)[19]位于終端設備，將基于云的服務擴展到移動設備用戶，在一些工作中cloudlet被稱為霧節點。基站是移動和無線網絡中非常重要的組成部分，可以進行無縫通信和數據信號處理。在最近的產品中傳統的具有某些存儲和計算能力的基站適合霧計算。如同傳統基站，路邊單元和小區接入點等也可以用作潛在的霧節點。此外在計算設施的網絡邊緣移動或停放車輛可以作為霧節點。作為霧節點的車輛可以形成分布式和高度可擴展的霧環境。

3.2.4 網絡類型 為彌補醫療設備與云之間的差距，醫療健康案例通常采用4種網絡類型的組合，即無線個域網(Wireless Personal Area Network，WPAN)，無線體域網(Wireless Body Area Network，WBAN)，局域網(Local Area Network，LAN)和廣域網(Wide Area Network，WAN)。一些傳感器裝置直接通過WiFi連接到無線局域網(Wireeless Local Area Network，WLAN)。尤其是在移動部署方案，設備是直接通過蜂窩連接到WAN。另一種連接傳感器的方法是WPAN技術，使用藍牙、IEEE 802.15.4或ZigBee等。通常較Wi-Fi或蜂窩連接的范圍更小，但能量效率更高。WPAN技術有局限性，對于某些應用程序可能沒有為生物醫學信號提供必要的比特率，如EEG或ECG。此外電磁信號在某些姿勢中身體阻擋傳播或鏈路的質量降低，或無法與體內設備進行通信。為解決WPAN問題，擴展無線體域網的方法是隨IEEE 802.15.6 引入。

3.2.5 醫療保健中的設備類型 移動部署方案中移動電話充當WPAN網關，通過蜂窩網絡直接連接到WAN。WBAN網關(如智能手表)可用作中間節點，環境傳感設備的路徑外節點在WPAN內連接。在家庭部署方案中，無線路由器充當從Wi-Fi到WAN的網關，傳感設備通過通信BAN或PAN級別的網關，可以是專業的裝置，如安裝在皮帶、其他衣服物品或手機上，離線計算節點(如跌倒檢測設備)位于LAN級，在醫院部署方案中可用本地數據中心，在LAN和PAN級別還有其他離線計算節點可使用實驗室或手術室中的定位設備和固定設備，患者通過穿戴專用設備連接到專用網關，實現將WBAN或WPAN連接到LAN。在非醫院部署方案中，如醫生或養老院，可使用小型本地服務器實驗室設備或環境感測設備充當偏離路徑計算節點。患者佩戴與家庭情景中相同類型的非侵入式傳感設備。運輸部署方案中患者使用與醫院方案中相同類型的專有傳感設備，連接到WPAN網絡上的網關，作為網絡的橋梁車輛中的WLAN路由器。WLAN路由器在傳輸過程中通過蜂窩網絡的WAN連接[5]。

3.3 云層

3.3.1 概述 云數據中心是支持物聯網的醫療健康領域的首選平臺。除大規模計算外其有助于存儲、服務的可靠性和可擴展性。云端通常完成數據存儲、數據分析、決策支持及同用戶交互的接口。通常云環境中由以下組件構成。

3.3.2 資源管理器 負責協調云資源數據。部署、管理和監控構成醫療健康領域的基礎架構和服務。可以根據需求、負載和上下文安排終止和擴展資源。確保對資源更高級別的訪問控制。此外定義資源之間的依賴關系，以便可以在其中運行和執行正確的訂單。

3.3.3 服務器 基于云的醫療保健系統主要使用兩種類型：應用程序和數據庫服務器。在申請中服務器后端應用程序托管Web服務數據庫服務器僅處理數據存儲庫和關聯操作。在服務器中，由資源設置的一組策略管理器用于分配帶寬，內存和存儲到駐留實例。服務器應用策略包括關于處理核心類型的重要信息，數據和它們之間的相互共享或復制實例。服務供應和負載平衡策略也是在服務器內觀察。

3.3.4 虛擬機 服務器中的實例稱為虛擬機器(Virtual Machine，VM)。每個VM都可以訪問硬件資源，由主機服務器提供。VM本身封裝一些可訪問內存，處理器和存儲大小的數據。在醫療健康方面，相關應用和Web服務在Application Server的VM中運行。體積大的健康數據在數據庫服務器的VM內分布式管理。在運行醫療健康數據時，分配兩者的實例類型同時進行通信，運行VM的映像可以復制，也可以在虛擬機之間遷移任務[9]。

4 應用場景及功能

4.1 概述

系統可供移動用戶、家庭、醫院、緊急救護車和診所使用，見圖2。主要提供數據收集、活動監測、危險情況分析及環境管理的功能。

圖2 系統應用5大場景

4.2 數據收集

監測來自傳感器的信號，暫存、分析數據并按照優先級進行分類，轉發緊急呼叫并匯總患者數據。

4.3 活動監測

分析環境中的位置移動數據并轉發到系統中;心電信號(ECG)數據壓縮,為節約傳輸能量壓縮加密數據，在接收端進行解密；語音分析,緩存音頻文件并提取其局部特征進行分析。對原始數據進行處理并轉發分析結果；患者狀態監測，對視頻和音頻數據進行本地分析，確定患者是否感到疼痛，轉發分析結果；分析語音數據，根據心電數據以監測心律失常心跳，壓縮和轉發相關數據；局部處理圖像數據以評估傷口，監測皮膚癌以及心率。

4.4 危險情況分析

以跌倒為例，根據從云端接收的訓練數據對跌倒的加速度數據進行局部分析，對誤報進行過濾。ECG監測，基于小波分析的心電數據特征提取，實時通知和豐富位置數據。分析ECG數據，本地分析GPS和活動數據，以壓縮形式進行相關數據的轉發。環境和患者傳感器的實時分析，檢測并警告用戶火災和氣體泄漏。監測一系列患者行為，尤其是跌倒。捕獲和編碼各種類型的生物統計和環境傳感器數據，對數據進行身份驗證和加密并傳輸。危險情況控制，分析氧氣水平和患者活動，以實時調整患者的適當氧合劑量，同時考慮位置和環境數據。監測和可視化當前起搏器參數，本地支持遠程更新起搏器參數。

4.5 環境管理

分析位置、設備使用情況，獲取當前活動和可用性狀態的時間，改進規劃和協作。對心率、加速度和高度進行局部分析，以對活動進行分類，如駕駛、休息或不同類型的步行。

5 結語

采取具有醫療健康物聯網層、霧層和云層的完整體系架構，物聯網層通過智能可穿戴傳感器收集不同類型的數據，利用霧層的霧節點實現數據的過濾、分析、緩存、處理、壓縮、轉發等功能，最后對需要上傳至云端的數據進行進一步處理。該體系架構能夠適應醫療健康領域中的移動用戶、家庭、醫院、緊急救護車和診所等場所的使用需求。區別于傳統的將所有數據都上傳至云端的架構，具有霧層的體系架構能夠充分利用邊緣節點的資源，減少網絡傳輸的延時開銷，降低云端負載。未來進一步的工作重點在該體系架構下的數據傳輸[20]、延時感知[21]、5G網絡[22]、能耗處理[23-25]方面的研究。