周軼雷,熊尚華,黃玉清
(金華市中心醫院信息中心,浙江 金華 321000)
隨著社會人口老齡化以及生活方式的改變,糖尿病、肥胖等代謝性疾病的高發也讓腎功能衰竭患者的數量逐年攀升,而短期內尚無有效的治愈手段[1-3]。當前,維持性血液透析(Maintenance Hemodialysis,MHD)成了終末期腎臟病的主要治療方法,該方法可使MHD患者血液內的內毒素與代謝物質盡快清除,以此保障機體電解質平衡與凈化血液,提升其生活質量[4-5]。但在治療過程中,因血液透析導致營養物質的流失造成的營養不良,嚴重影響患者預后恢復,如何降低患者在血液透析過程中出現的并發癥一直是臨床護理工作的重點[6]。與此同時,對于大多數MHD患者來說,對自身的營養狀況并沒有準確的了解,并且缺乏相關的營養知識,導致在飲食中存在很大的誤區。而以往的健康服務模式比較單一,缺乏對MHD患者系統精準的營養教育,并且也無法實現對MHD患者全面而持續的監測及管理[7-8]。
MHD患者提高生存時間和生活質量的關鍵是充分透析,而充分的血液透析需要病人限制飲水、遵守飲食方案、合理用藥和規律透析[9]。然而,飲食結構不合理,液體入量超標的現象普遍存在。在飲食方面,國內外對MHD患者營養飲食數據收集通用做法是采用患者3日飲食記錄法。然而,患者3日飲食記錄法存在以下問題:(1)患者對連續3日飲食記錄依從性差,上交率低;(2)部分患者字跡潦草,無法準確辨別;(3)部分患者的食物攝入量為估計值,記錄不準確,影響數據的準確性。同時,患者從記錄完畢到醫護人員整理資料至少需要4天,存在健康教育延遲,影響個性化食譜調整及設計。另外,在飲水方面,MHD患者由于水分控制無依據,加重了MHD患者血管系統的損害,導致高血壓、引發肺水腫、急性左心衰竭等透析并發癥[10]。
基于以上背景,應用物聯網技術支撐醫療環境下智能終端數據實時采集與利用,實現人工收集工作量的減少,同時提高數據采集的實時性和準確性。其中,水分管理可以實現24小時不間斷采集監測,一旦水分超標,系統將自動提醒患者及護理人員,護理人員能夠及時進行健康教育宣教。對于MHD患者而言,可以改善營養狀態,減少并發癥,提高合理飲食依從性和生活質量。
物聯網是指“物物相連的互聯網”,是通過射頻識別、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等信息傳感設備,按約定的協議,把任何物品與互聯網連接起來,進行信息交換和通信,以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡[11]。以物聯網、傳感器、移動終端、云計算等技術相互融合正被廣泛應用于醫療健康領域。醫療健康物聯網的過程已貫徹到全人、全方位以及全過程管理三方面,實現從連接用戶、連接服務、連接物體以及未來連接生命。醫療健康干預的終極目標是改善人的生命質量。因此,感知人的“生命健康狀態”應該是醫療健康物聯網優先關注的應用領域。
隨著傳感器技術、RFID技術、無線通信技術、數據處理技術、網絡技術、視頻檢測識別技術、GPS技術等在整個醫療管理體系中的綜合應用,依托物聯網技術的家庭健康智能化管理將在遠程醫療和自助醫療領域得到充分的應用。物聯網技術在家庭健康管理中對家庭實行健康安全監護,實時采集和共享病人醫療,極大地緩解了資源短缺、資源分配不均的情況,同時也降低了患者的醫療成本。
系統采用分層架構實現,分為感知層、數據存儲層、業務邏輯層、應用層4個部分。數據采集層由智能水杯和智能食物秤采集終端組成,負責數據的實時采集,并通過無線通信網絡傳輸至云端數據庫進行存儲。業務邏輯層對采集數據進行邏輯計算,形成對患者營養風險評估及臨床診斷的依據。應用層主要是對患者的分類管理,并結合患者飲食、飲水數據進行智能化分析和個性化營養管理。
系統采用前后端分離開發,使系統具有良好的移植性、伸縮性、安全性和高可用性。前后端交互接口采用Restful風格接口設計。后端采用SpringBoot+mybatis+mysql來實現相關的API封裝并打包部署在應用服務器Tomcat容器中運行。前端通過Http請求后端API服務。系統架構如圖1所示。
圖1 系統架構
系統主要功能包括:患者信息管理、智能終端管理、臨床診療管理、營養風險評估、智能預警、遠程監測管理6個部分。
智能水杯和智能食物秤作為物聯網底層設備負責對MHD患者飲食及水分攝入進行實時采集。患者的手機作為患者唯一識別號,護理人員為每位MHD患者分發一臺固定的智能飲水杯及智能食物秤。智能水杯依據電容液位測量原理進行硬件設計,具備飲水量實時監測、數據通信傳輸穩定、測量精度高等特點。智能水杯配備可充電電池,方便患者攜帶,可以實現24 h不間斷數據采集監測。智能食物秤具備重量顯示、數據通信傳輸功能。通過以上兩種終端信息采集設備將采集到的數據上傳至數據庫服務器進行儲存,并通過App與患者手機動態綁定,實現與患者信息的實時采集與監測。醫護工作站可實時查詢患者飲食和飲水記錄單。
手機App包括MHD患者和護理人員兩類用戶,患者每次的飲水量及每次所稱的食物種類、克數,通過無線網絡傳輸至患者手機App,并完成數據庫服務器儲存。護理人員通過App能夠查詢智能水杯及智能食物秤的連接狀態及MHD患者的飲水量是否超標,系統能夠以報警音的方式自動提醒患者及護理人員。患者日常護理終端飲食、飲水數據采集界面,護理人員患者水分監控界面,如圖2所示。
圖2 手機App功能界面
醫護工作站主要是實現對患者每日飲食及飲水數據的監測和營養風險評估管理。系統通過嵌入的計算公式自動完成營養風險篩查和營養狀況評估,并根據評估結果自動分類標注營養不良程度。醫護工作站前端UI設計使用不同的顏色加以區分和提醒。
3.3.1 飲食及飲水持續監測
按照《中國食物成分表》[12],當晚9時對MHD患者早餐、中餐、晚餐、加餐所進食的食物及克數進行總卡路里及蛋白總量的自動核算。護理人員通過食物成分量核算結果來對照患者每日應攝入的系統推薦量來調整患者食譜和水分攝入量。其中,系統推薦量及建議食譜參照《慢性腎臟病患者膳食指導》,經營養醫師審核后使用。護理人員對飲食和水分控制不合理的患者進行健康教育宣教。MHD患者日飲食及水分護理記錄單如圖3所示。
圖3 患者飲食及飲水記錄單
3.3.2 營養風險評估管理
護理人員需要結合系統對MHD患者從3個方面進行營養風險評估。(1)營養風險篩查,系統內嵌中華醫學會腸外腸內營養學分會推薦使用的營養篩查工具NRS2002量表。其中,營養狀況受損評分(0~3分);疾病嚴重程度評分(0~3分);年齡評分(≥70歲者,加1分),總分0~7分[13]。錄入后,系統自動計算得分,NRS2002評分<3分的患者無營養風險,其余均判定為有營養風險。(2)營養狀況評估,采用營養不良-炎癥評分量表(Malnutrition Inflammation Score,MIS)對有營養風險的患者進行營養狀況評估[14],包含10個營養風險評估指標。總分為10個條目分值的總和,總分<8分為輕度營養不良;9~18分表示中度營養不良;>18分為重度營養不良。臨床醫護人員將測量指標錄入系統,系統保存數據后自動計算并判斷最新指標,呈現評估結果。(3)PEW診斷,包括:生化指標、非預期的體重降低、肌肉量丟失、飲食蛋白質和熱量攝入不足等判定標準。護士依據入組期間患者飲食、飲水攝入、蛋白質、能量消耗等情況對MHD患者的身體狀況進行綜合營養評估。
基于物聯網技術構建營養及水分控制管理模式,使數據的收集更加及時、客觀、真實、有效。通過對MHD患者透析期間營養及水分的攝入進行實時監測,根據其具體情況,隨時隨地,通過移動App提供針對性的指導意見和營養教育,從而提高MHD患者對疾病營養的知曉率和依從性,改善患者的營養狀況。由于應用范圍的局限性,下一步本研究將擴大物聯網技術的應用范圍,如實現患者生命體征、血液透析機數據的動態采集。建立MHD患者營養及水分管理數據庫,并對數據進行可視化分析和挖掘,進一步提高MHD患者的臨床治療效果和護理質量,真正實現智慧醫療。