可穿戴及便攜式設備在健康醫療領域的應用研究

穆爽

[摘要] 可穿戴及便攜式設備是未來醫療領域發展的必然趨勢，是健康醫療適應社會發展的體現。該文將通過可穿戴及便攜式設備形態、分類、服務等多個角度，研究可穿戴及便攜式設備在健康醫療領域中的應用。

[關鍵詞] 可穿戴設備;便攜式設備;健康醫療領域

[中圖分類號] R-05 [文獻標識碼] A [文章編號] 1672-5654（2019）02（c）-0172-02

以往，傳統的醫療照護過程中，將醫院作為中心，真實反映了診療環節對大型且固定的專業檢測設備的依賴性，于院內收集相關的數據，輔助臨床診斷。近年，在信息技術及現代通信推動下，傳統醫療照護方式發生了變化，由“以醫院為中心”向“以患者為中心”轉變，這得益于可穿戴及便攜式設備的研發與應用。

1? 可穿戴及便攜式設備分類

健康醫療可穿戴及便攜式設備（以下簡稱“可穿戴設備”）通過光學、MEMS、生物電以及溫濕度傳感器等不同的傳感器，配合處理器芯片與通信模塊，對人體相關數據進行采集，同時進行分析處理并傳輸，以滿足健康醫療需求[1]。

現目前，市面上的可穿戴設備主要包括以下幾種形態：①智能頭帶：主要作用在于調節大腦活動;②智能隱形眼鏡：可連續監測血糖;③智能項鏈：可實現運動監測、跌倒檢測及位置跟蹤;④智能馬甲：心衰患者肺積液重量與流動情況監測;⑤智能腰帶：運動與坐姿監測;⑥智能衣服：監測心率、呼吸與情緒;⑦智能手環/手表：監測運動、睡眠、心率、體溫、血氧、血壓，環境參數（紫外線）監測;⑧體征指標采集設備：采集血壓、血氧和心電;⑨生化指標采集設備：采集血小板、血糖、紅血球及白血球;⑩智能腳環：監測嬰兒睡眠環境參數（濕/溫）[2]。以采集數據的類型不同可分成影像數據、生理參數、綜合數據與生化數據等;以采集模式不同可分成不間斷采集、定時采集與需要時采集;根據功用形式可分成監測、篩查、診斷及干預與治療等[3]。

2? 可穿戴及便攜式設備在健康醫療領域中的應用

現目前，臨床照護路徑的各個方面，都已經貫徹落實了基于可穿戴設備的醫療服務及應用。在促進健康這一環節中，通過跟蹤調查用戶的飲食、營養攝入、日常運動和睡眠等情況，及時提供反饋信息，注重行為激勵，有助于用戶養成健康的生活方式。在慢性疾病管理環節中，定時監測血壓及血糖等各項體征指標，動態掌握體征變化形勢，督促患者自己管理自己，自覺采納對身體有益的生活方式，養成良好的生活飲食習慣，達到健康管理的目的。在診斷治療這一環節中，利用可穿戴設備，實時采集生化指標、生理指標與影像數據等各方面信息數據，傳輸到專業人員手中，專業人員以此為據，進行遠程診斷，提高疾病診斷效率。另外，針對院外康復環節，醫院醫護人員根據可穿戴設備反饋的關鍵指標，提供針對性指導，延伸院內醫療服務至院外。

3? 案例

3.1? 檢測睡眠障礙與質量評估

《2015年中國睡眠指數報告》顯示，中國31.2%的人都出現了嚴重的睡眠問題，5 000萬人左右存在潛在的呼吸暫停綜合征，呼吸暫停綜合征是猝死、高血壓、冠心病等問題的重要因素之一[4]。睡眠健康遠程監護系統，由智能手機APP、移動健康創新平臺（CM-mHiP）、智能節點等構成，且配備有相應的智能處理及分析算法，檢測睡眠質量并進行質量評估。見圖1。

圖1? 睡眠障礙檢測與質量評估

用戶佩戴上智能節點后，在睡眠的狀態下，采集各方面數據，通過低功耗藍牙或USB傳輸到智能手機中。智能手機的麥克風將采集到的睡眠期間鼾聲與環境音根據特定智能分析算法進行分析，識別鼾聲與環境音，檢測并判斷呼吸暫停事件，分析結果及智能節點監測的數據一并上傳至CM-mHiP中。CM-mHiP中，采用智能分析算法，依據智能節點采集的數據，對患者的睡眠姿勢進行準確判斷，對患者的睡眠結構進行評價。在此基礎上，睡眠中心專業醫生對這一結果進行反復確認之后，提出科學的睡眠指導與建議，并反饋給用戶。

3.2? 篩查心律不齊并評估嚴重程度

目前，我國心血管疾病患病人達2.9億，每年5個成年人中平均1人患心血管疾病，每年5例死亡病例中平均2例死因為心血管疾病[5]。為篩查心律失常并評估嚴重程度，學術界研發了遠程心臟監護系統，目的在于篩查心律不齊并評估嚴重程度。見圖2。

用戶佩戴上智能心電節點，通過單導聯或三導聯，對心電數據進行準確采集，并通過藍牙將相關數據實時傳輸到智能手機中。智能手機按照事先預設的信號質量檢測算法對心電數據進行分析，得出結果，評價心電數據信號質量是否合格。用戶根據這一結果調整佩戴的位置。心電數據信號質量合格之后，保存30 s左右的數據，通過智能算法分析對心律失常情況進行檢測，評估嚴重程度。基于移動健康創新平臺，將原始心電數據及算法分析的結果一并傳輸至服務中心，服務中心的醫生根據這一結果，判斷是否存在異常，若是有異常，及時通知用戶到醫院接受進一步的全面檢查。

3.3? 檢測異常計步并分析運動行為

運動監測類可穿戴設備，不僅可量化運動數據，而且可應用智能算法，對用戶的行為進行深入分析，提出具有針對性的運動建議，改善運動方式，調節身體健康狀態。除此之外，競賽性質健步走比賽中，也可使用運動類可穿戴設備，避免作弊，精確計步。基于此要求，研發出相應的智能運動監測系統與相關智能處理及分析算法。用戶佩戴上計步器，及時收集用戶的加速度相關數據，利用嵌入式智能算法對異常計步情況進行檢測，將異常計步去除之后，便得出了精準運動步數。計步器智能算法以加速度數據為準，對活動頻率進行統計分析，利用內置SIM卡，統計動頻，上傳精準運動步數到移動健康創新平臺中。移動健康創新平臺根據動頻統計結果，采用行為分析算法，對用戶的運動行為類型進行有效識別，提出與用戶相符的運動建議。

[參考文獻]

[1]? 壽文卉，王義，王博，等.可穿戴及便攜式設備在健康醫療領域的應用分析[J].互聯網天地，2015（8）：26-32.

[2]? Zhang Feng，Marten Smith.便攜式及可穿戴設備的心率和血氧水平測量技術[J].今日電子，2014（9）：45-47.

[3]? 陳婷，王麗嬌，唐芬玲.便攜式或可穿戴醫療設備中鋰電池負極材料的性能研究[J].醫療衛生裝備，2016，37（6）：20-24.

[4]? 崔宇儇，金環.便攜式可穿戴醫療健康設備市場分析[J].時代金融，2018（17）：297.

[5]? 裴立軍，周倩.淺談可穿戴計算技術及其應用的新發展[J].網絡安全技術與應用，2015（2）：150，152.