一種基于模塊化藥盒的智能服藥管家系統設計*

陳思綿，賴遠欽，黃錦濤，李曉華，傅 蓉※，李 燁，梁偉林，肖 娜

（1.五邑大學智能制造學部，廣東 江門 529020；2.五邑大學政法學院，廣東 江門 529020）

0 引言

近年來，我國老齡化進程呈加速趨勢[1]，養老院的人口也逐年遞增，老人的健康問題也日趨明顯。根據調查，60歲以上的老人患慢性病的比例正在逐漸增加[2]。但由于不同藥物的外觀特征相似，如形狀、顏色等，以及老年人記憶力衰退等，導致患者忘記服藥、重復多服藥、錯服藥或沒有按時服藥，從而造成死亡或病情加重的案例時有發生。對于養老院中龐大的老年群體，其隱患更甚，所以設計一套完善的老人吃藥管理系統有著重要的實際意義。

目前市場上能幫助老人安全服藥的產品并不多。Mobile Aspects公司[3]和PillDrill公司[4]都推出過自己的產品，但體積龐大不便攜帶。為此，Salgia、Wu、Huang等[5－7]分別設計了3款小型智能藥盒，但看護人并不能很好地了解老人的用藥情況。因而有學者將智能藥盒與手機APP聯接[8]，實現了智能藥盒與手機終端的通信。胡金通等[9]設計了一款可以實現用藥監護的智能用藥管家系統，但都針對家庭這樣服藥群體少的場景而設計的。綜上所述，目前市場上的相關產品存在以下不足：（1）無優化配藥流程，配藥效率底下；（2）無身份識別功能，對于養老院這樣的群體，無法很好地避免老人服錯藥；（3）無用藥監控功能，看護人不能及時了解患者服藥信息。

基于以上原因，本文設計了一種基于模塊化藥盒的智能服藥管家系統。該系統采用ESP32主控制芯片，利用人臉識別技術及指紋識別技術精準識別服藥人身份，結合AI計算平臺實現了用藥提醒、用藥監護、迅速配藥等功能。本設計有如下創新點：（1）優化了配藥方案，大大提高養老院工作人員的配藥效率；（2）采用了多重身份識別技術，識別服藥人身份，降低錯服的風險；（3）看護人可通過手機終端查看老人的服藥情況，實現用藥監控。

1 系統方案設計

智能用藥管家系統主要由中央控制平臺、人臉識別系統和智能藥盒陣列以及手機APP組成，如圖1所示。

圖1 智能用藥系統

中央控制平臺根據數據庫中的患者用藥信息并利用優化配藥算法，計算出最優的配藥操作。系統再根據優化好的配藥方案自動打開對應藥盒單元，指導管理者以最高效率完成配藥。配藥完成后，借助人臉識別系統將藥盒準確地分發到患者手中，且該藥盒可隨身攜帶。存有患者用藥信息的智能藥盒將會自動提醒患者按時服藥。每個智能藥盒都有指紋識別系統，只有本人在吃藥時間才可以用指紋打開藥盒拿藥。

此外，用戶吃藥信息會實時發送到中央控制平臺及手機APP。超過吃藥時間沒有吃藥，看護人可以準確地進行人工干預。

2 系統硬件設計

2.1 主控電路

智能用藥管家系統的硬件系統由ESP32主控制芯片、K210人臉識別模塊、電源電路、A4988電機驅動模塊、語音播報模塊、步進電機、LCD液晶顯示屏、攝像頭等硬件組成，如圖2所示。

圖2 硬件組成

通過ESP32控制LCD顯示屏、語音播報模塊實現對患者的服藥提醒，同時利用指紋模塊和電機模塊控制藥盒的開關，最后再通過WIFI與中央控制平臺進行通信及用藥信息交互，實現用藥監控。K210人臉識別可用于分發藥盒時的身份確認。

2.2 可拼接藥盒陣列

智能藥盒陣列由基臺和藥盒兩部分組成，基臺通過凹槽、凸槽實現上下左右方向拼接，構成藥盒陣列，如圖3所示?；_上通過總線接口控制多個藥盒充電和數據傳輸。

圖3 可拼接的藥盒陣列

其中1個藥盒有3個儲藥抽屜以滿足老人一日的服藥需求，轉盤為可拆卸抽屜式儲藥單元，并利用步進電機控制用戶分別取三餐的藥，方便老人取藥，藥盒體積小方便攜帶，同時有指紋模塊對老人進行身份識別，防止老人服錯藥，如圖4所示。

圖4 藥盒單元結構

3 系統軟件設計

3.1 優化配藥算法

中央控制平臺以一種藥為操作單元，根據基臺物理位置遠近并結合患者服藥信息，計算出時間最少、操作最簡便的配藥流程，同時完成患者與藥盒的匹配，并通過總線控制相應藥盒打開相應儲藥抽屜協助配藥人完成配藥。該算法的實現過程如下。

首先從數據庫中獲取所有患者的服藥信息，再通過循環遍歷，將每個患者的服藥信息分別存儲在對應HashSet集合中，利用HashSet集合中不能有重復元素的特性，將每個患者服藥信息循環對比，患者之間有一種藥物相同，則他們之間的優先級加1，優先級越高則藥物越相似。然后根據基臺的物理位置，進而計算出最優配藥操作。最后是分藥，當藥名和數量若有一個不相同，則為不同的數據。當點擊分藥按鈕后，會將一條數據下發到藥盒，并將藥名和數量都符合的患者藥盒打開，協助配藥人分藥。算法流程如圖5所示。

圖5 配藥算法流程

3.2 多重身份識別算法

多重身份識別算法主要是運用了人臉識別和指紋識別技術。在分發藥盒時采用人臉識別確保分發無誤，而當患者單獨使用時，需再次使用指紋識別打開藥盒。

指紋識別采用UART Fingerprint Sensor模塊完成。該模塊集成了高安全性商用指紋算法，在接受到指令后，對采集的指紋圖片進行處理，提取特征值并上傳至指紋庫，完成指紋錄入。在使用時，再根據當前接收到的指紋信息與指紋庫的信息進行比對。

人臉識別采用K210芯片完成，K210包含KPU通用神經網絡處理器，可以對人臉或物體進行實時檢測[10]，將攝像頭采集的人臉圖像輸入到神經網絡加速器KPU上并運行人臉識別模型，通過對比人臉的196維特征來判斷人臉身份，實現AI計算本地化。人臉識別算法模型訓練流程如圖6所示。

圖6 人臉識別流程

人臉圖像的獲取是一切算法進行下去的前提，所以需要借助攝像頭識別出場景中的人臉進行拍照，此時程序的作用就是檢測出場景中的人臉。主流的人臉檢測算法一般包括4大類：基于Haar＋Adaboos的人臉檢測、基于特征的方法、基于模板的方法、基于CNN的方法。圖像采集系統在一個統一灰度的平面上描繪了眼睛、鼻子和嘴巴的結構。首先，根據平滑柱狀圖對圖像進行粗略分割，然后根據一定的灰色空間對人眼進行定位，最后確定人臉區域。

3.3 紅外激光判別算法

紅外激光判別算法是用來判斷藥盒是否存在藥物，以此來判斷用戶是否服完藥物。藥盒倉內裝有紅外激光發射器，利用紅外激光良好的方向性使其在藥盒倉內反射形成多條光路，再根據另一端的紅外接收傳感器就能得知是否存在藥物，藥物檢測原理如圖7所示。

圖7 紅外激光判別示意圖

4 結束語

本文設計了一種智能用藥管理系統，采用ESP32作為主控芯片，實現對藥盒的控制及數據的傳輸。設計了優化配藥算法、多重身份識別算法、激光判別藥物算法，實現了配藥、服藥和用藥監控的智能化管理。其主要功能是協助養老院護工以高效率完成配藥操作，并使用人臉識別和指紋識別來避免患者服錯藥，從而保證患者按時按量完成服藥，再利用WIFI模塊與中央平臺通信實現用藥監控。該設計可擴展性強，適用于多種用戶場景，如養老院、居家等，具有良好的應用前景。