基于物聯網技術的遠程智能醫療系統設計

金瑋 潘偉華

摘 要：針對突發性疾病預防及常見慢性疾病規范管理對遠程醫療的實際需求，設計了一套基于物聯網技術的遠程醫療系統。本著安全性、穩定性、智能化及實時性的設計原則，基于物聯網技術設計了系統的整體架構。并進一步優化系統的物理架構和功能架構。為了提高系統的實用性，基于藍牙傳輸技術設計信息采集模塊，細化系統工作流程。測試診斷數據的統計和分析結果表明，文中所設計的遠程智能醫療系統對于多類常見疾病的誤診率及漏診率均較低，具有良好的魯棒性。

關鍵詞：物聯網;遠程醫療系統;藍牙傳輸;信息采集

Abstract：In view of the actual needs of the prevention of sudden diseases and the standardized management of common chronic diseases for telemedicine， this paper designs a telemedicine system by using the Internet of things technology. Based on the design principles of security， stability， intelligence and real-time， the overall architecture of the system is designed. On this basis， the physical architecture and functional architecture of the system are further optimized. In order to improve the practicability of the system， the information collection module is designed based on Bluetooth transmission technology， and the workflow of the system is described in detail. The statistical and analytical results of the test and diagnosis data show that the remote intelligent medical system designed in this paper has low misdiagnosis rate and missed diagnosis rate for many kinds of common diseases， and has good robustness.

Key words：internet of things;telemedicine system;bluetooth wireless transmission;information collection

0 引言

隨著人們對于醫療水平要求的不斷提高，傳統醫療系統的弊端越來越明顯。工作效率低、成本高昂，不能對病人進行實時的遠程醫療監護等問題已成為了醫療系統發展的瓶頸[1-3]。

物聯網是指所有能被獨立尋址的普通物理對象進行互聯互通的網絡。近年來，基于高速通訊技術得到了長足的發展[4-6]。物聯網在醫學中的應用已經有了較大的進展[7-8]。通常患者發病具有突發性，需要實時監控病人的身體狀態，因此基于物聯網的智能醫療監控系統具有重要的研究意義[9-11]。

部分學者在探索醫療物聯網的方向上做出了努力。荀錦錦等對基于物聯網的智能醫療監控系統進行了研究，通過監測體溫與脈搏，將其信息發送給主機，由主機進行智能判決是否報警，從而提高工作效率[12-13]。呂峰等對移動醫療動態監護系統進行了分析，以物聯網為基礎采集病人生理信息并發送至醫院。在醫院健康監控中心的輔助下，實現對病人的實時監控[14-15]，且系統成本較低。

本文設計了基于物聯網技術的遠程智能醫療系統，利用生理傳感器采集人體生理數據，并通過GPRS網絡傳回后臺數據庫進行分析。為了準確診斷疾病，系統利用人工智能神經網絡學習算法對人體多項生理指標參數進行訓練、匹配。通過數據統計和分析，驗證了本文所設計系統對于多類疾病均有較高的診斷識別概率。

1 設計原則

遠程智能醫療系統主要面向突發性疾病預處理與常規性疾病遠程指導，考慮到遠程醫療的特殊性及實際需求，遠程智能醫療系統設計需要遵循安全性、穩定性、智能化及實時性的設計原則[16]。

（1） 安全性

遠程智能醫療系統設計的第一原則為安全性，考慮到系統是對人體生理特征進行的檢測。因此需要滿足無創傷檢測的要求，保證接觸式或非接觸式檢測均具有安全性。并對人體無傷害，滿足《醫用電氣設備安全通用要求》的安全標準。

（2） 穩定性

遠程智能醫療系統通過采集人體生理指標對人體健康進行有效分析。從采集人體指標到最后的數據分析，每一步都需要系統具有良好的穩定性。人體指標采集需要系統可以避免外界干擾，采集相對真實的人體數據。另外，在數據分析的過程中需要系統可以進一步濾除掉干擾信息，保證系統分析結果的可靠性。

（3） 智能化

遠程智能醫療系統要面向不同職業、年齡段的用戶，因此需要具有高度集成智能化與簡易操作性的特點。智能化體現在系統數據采集方面，不需要采用介入式信息采集。另外，系統界面設計應遵循簡潔易操作原則，且具有良好的交互性方便用戶使用。

（4） 實時性

遠程智能醫療系統是面向用戶需求進行開發設計，因此更需要醫療實時性的特點。系統采集人體數據上傳到后臺數據庫進行實時分析，并實時地將數據分析的結果反饋給用戶端界面。因此，需要數據采集、數據上傳和數據分析及反饋等過程均具有低時延的特性。

2 系統架構

2.1 系統總體架構設計

基于物聯網開發和設計要綜合考慮人體生理特征數據信息的采集、傳輸、存儲及分析等過程。因此，系統必須包含人體生理特征信息采集模塊、信息回傳網絡通信模塊、通信終端存儲模塊及遠程終端數據分析模塊這4個核心部分。此外，面向用戶需求，系統也要包含終端顯示模塊等交互性模塊。基于物聯網技術的遠程智能醫療系統總體架構，如圖1所示。

由圖1可以看出，遠程智能醫療系統的4個核心模塊相互協作，構成整個系統的有機整體，系統工作流程在下文中介紹。

遠程智能醫療系統的信息采集模塊是基于移動終端的內置生理傳感器，采用分布式結構可以有效采集每個用戶的生理特征數據信息，并通過網絡回傳給通信終端存儲模塊進行存儲。信息采集模塊可以同時采集人體的多種生理信息。

信息回傳網絡通信模塊包含：GPRS智能通信終端和GPRS網絡兩部分。其中，GPRS智能通信終端與信息采集模塊相同，均集成在遠程智能醫療系統的移動智能終端。其主要負責將信息采集模塊采集的人體生理信息數據，通過GPRS網絡回傳至系統通信終端存儲模塊進行存儲。

通信終端存儲模塊是集成于遠程智能醫療系統的服務器后臺，后端集成的GPRS通信機接收GPRS網絡傳輸的人體生理特性數據信息，并將數據信息傳輸至系統后臺數據庫進行存儲。同時數據庫與遠程終端數據分析模塊進行交互，對人體生理特征數據進行分析。

遠程終端數據分析模塊是整個遠程智能醫療系統的核心模塊。主要負責人體生理特征信息數據的分析，通過利用人工智能神經網絡學習算法對人體多項生理指標參數進行訓練和匹配。從而實現對人體疾病的診斷，并將診斷結果反饋給用戶。

基于物聯網技術開發的遠程智能醫療系統可以采用雙向交互的工作方式，既可以面向用戶進行常規疾病自查，也能面向醫護工作者在線進行醫療指導。另外，由于移動智能終端內置了GPRS通信終端，因此可以利用網絡獲取用戶所在的地理位置，為用戶的突發性疾病提供及時的治療。

2.2 系統物理架構設計

考慮到智能移動終端的兼容性及系統開發成本，本文基于Android平臺對遠程智能醫療系統進行開發，系統需要具備信息采集、用戶定位、智能診斷等功能。因此系統必須內置傳感器、兼容Google Map接口，具備短距離藍牙通信能力，在Android平臺可以有效實現對數據的分析與反饋。系統物理架構，如圖2所示。

如圖2所示，移動終端的Android平臺可以同時兼容藍牙通信、Google Map服務，并內置重力傳感器。移動終端可以利用傳感器對用戶心電、血壓、脈搏和體溫進行監測，并對實時數據進行分析，給出相應的初步診斷結果與建議，情況嚴重時對用戶進行報警。利用Google Map接口對用戶進行定位，并與監控中心進行交互。

2.3 系統功能架構設計

根據遠程智能醫療系統的實際需求，整個系統的功能設計應包含：藍牙數據傳輸、數據交互顯示、醫療中心數據交互和用戶位置定位這4個部分，功能架構如圖3所示。

藍牙數據傳輸模塊具有接收數據、存儲數據和藍牙傳輸的功能。數據交互顯示模塊可以支持人體生理特征數據的管理與查看。醫療中心數據交互模塊主要負責用戶與醫院系統的連接與斷開，支持兩者之間的數據交互。用戶位置定

位模塊基本操作包括定位功能的開關操作，以及實時定位監控功能的開關操作。

3 系統實現

3.1 系統工作流程

基于物聯網技術開發的遠程智能醫療系統可以采用雙向交互的工作方式。整個系統可以化為分3個子系統，分別為：人體生理信息采集節點、智能移動終端及后臺數據分析中心。整個遠程智能醫療系統的工作流程，如圖4所示。

（1） 人體生理信息采集

人體生理信息采集節點利用傳感器采集人體生理信息數據，并將其傳輸給移動智能終端。

（2） 人體生理信息回傳

人體生理信息采集節點通過GPRS網絡，將數據反饋給后端數據存儲模塊與數據分析模塊。

（3） 人體生理信息分析

遠程終端數據分析模塊對人體生理信息進行分析，通過與訓練集進行匹配判決對人體疾病進行診斷。

（4） 用戶地理信息定位

系統通過對移動智能終端進行定位從而確定用戶位置，并針對突發性疾病患者可以提供快速出診。

（5） 數據分析結果反饋

系統將遠程終端數據分析模塊分析的結果反饋給用戶，結果主要包含患病概率與種類等信息。

此外，系統還可以實現與當地醫療中心的數據交互。在系統判斷用戶存在重點疾病的情況下，對用戶進行報警。同時，還可以聯系當地醫療中心進行復診。

3.2 信息采集模塊

信息采集模塊使用生理傳感器對人體生理特征信息進行采集，主要使用心電、脈搏、血壓及體溫等傳感器，本文使用集成的醫療生理傳感器實現生理信息采集。信息采集模塊的原理，如圖5所示。

信息采集模塊使用便攜式移動可充電電源對整個模塊進行供電，保證智能醫療移動終端可以在戶外使用。同時，信息采集模塊也支持家庭220 V電源用電。信息采集模塊由集成的醫療生理傳感器、A/D轉換模塊、處理器與藍牙無線通信模塊組成。

集成生理傳感器負責采集人體生理健康指標參數，集成的傳感器可以有效測量脈搏、血壓、血糖和心率等信息，并將采集到的信息經過A/D轉換成數字信號。經過采集模塊的處理器調度，信號通過無線藍牙模塊傳輸至物聯網平臺。

3.3 系統功能設計

基于物聯網技術開發遠程智能醫療系統，需要考慮用戶的實際需要，必須具備智能監控、智能報警、人工復診、緊急定位等功能。

智能監控主要是用戶可以利用互聯網技術，使用藍牙、WIFI實時監控自身或其他授權用戶的生理數據。物聯網可以監控不同的儀器，形成物聯網感知層，用戶使用智能終端即可進行監控。

智能報警功能主要是針對智能監控中的異常情況。當用戶生理指標存在較大疾病隱患時，系統會向用戶或其他監控者進行報警，提醒用戶及時關注身體健康，進行進一步檢查。

人工復診主要針對用戶對系統診斷結果存在疑問時，用戶可以選擇在線進行預約。在線對醫生進行咨詢，對可能存在的疾病做進一步診斷。

緊急定位功能是針對存在突發疾病的情況下，用戶可以選擇在線報警，向當地醫院進行求助。醫院根據用戶端提供的定位，對用戶進行救助。

4 仿真驗證與性能分析

為了驗證本文所設計的遠程醫療系統的有效性，對1 000名志愿者進行測試。通過統計遠程智能醫療系統對高血糖、高血脂、高血壓等疾病的誤診率與漏診率，以驗證系統的實用性。

本文統計了遠程智能醫療系統對高血糖、高血壓、高血脂、骨質疏松、心律不齊及糖尿病等6種疾病的診斷識別誤差概率。6類疾病的誤診率和漏診率均在7%以下，系統對于多種疾病的誤診率和漏診率基本相當，說明本系統對于不同疾病的診斷識別概率均較高，具有良好的適應性。同時，除了骨質疏松外，其他疾病總的識別誤差均在10%以內，說明系統對于皮膚外表接觸式診斷方法識別概率更高。

如表1所示。

5 總結

基于遠程醫療的發展前景及實際需求，本文研究并設計了基于物聯網技術的遠程智能醫療系統。文中基于安全性、穩定性、智能化及實時性的設計原則，分別設計了遠程智能醫療系統的總體架構、物理架構和功能架構。在此基礎上，本文進一步設計了系統工作流程、基于物聯網的信息采集模塊及系統功能。通過對多組志愿者進行測試，可以發現本文所設計的遠程智能醫療系統對于多類疾病均有著良好的診斷識別概率。

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（收稿日期：2019.09.27）