基于5G SA定制網的心腦血管疾病遠程大數據傳輸與智能診斷研究

摘要：心腦血管疾病是世界范圍內導致死亡和殘疾的主要疾病，已成為大數據科學和人工智能應用的目標。此外，隨著血管危險因素的增加，死亡率和并發癥的趨勢也會增加。許多心血管醫學的大型研究都使用人工智能為心臟病專家提供一套切實可行的輔助工具。心腦血管疾病有許多共同的預測因素，包括病理生理過程等。然而，在心腦血管疾病研究領域，大數據和先進的預測建模尚未得到相同的研究。這項工作的目的是對基于5G SA定制網的心腦血管疾病的遠程大數據傳輸和智能診斷進行研究。

關鍵詞：智能診斷；心腦血管；5G SA醫療專網

一、前言

5G智慧醫療產業發展將迎來新機遇，信息共享將打破傳統的實體醫院模式，虛擬醫院醫療服務的廣度和深度也將豐富移動醫療、遠程醫療、互聯網醫療和未來智慧醫療等業務形態。使用5G SA醫療專網為智慧醫療提供了更為穩定的網絡環境，讓遠程醫療得以更穩定地實現。具體運用于心電監測技術的臨床應用中，可實時采集患者的心電數據。在中國，從2020年初開始，5G設備必須具備SA（獨立組網）功能，從2021年2月開始，新的和現有的5G設備都默認為SA。設備生態系統也在開發對商用智能手機上的多個網絡切片的支持。可以為終端用戶提供差異化的服務，例如，設置單獨的個人和工作配置文件，其中一片用于通用移動寬帶流量，另一片用于游戲等服務，以及一個或多個用于視頻會議和協作等企業應用程序，此功能僅在5G SA架構中支持。

二、項目研究背景

鄭大一附院、互聯網醫療系統與應用國家工程實驗室聯合中國移動和華為，已經率先建設了一張5G醫療專網。5G智慧醫療將為患者帶來諸多便捷，甚至可以挽救無數人的生命。這些智慧新醫療場景如果沒有穩定的、高帶寬、低時延的5G SA網絡，都將是“無源之水”。而5G SA彈性切片技術的使用，讓這種醫療行業變革從夢想到現實[1]。

從5G早期試驗開始，5G推動醫療變革的巨大潛力就頗受關注，涉及的場景包括遠程診斷、遠程手術等。2020年初GSMA智庫對移動運營商的調查顯示，62%的受訪者認為，長期來看，遠程醫療行業蘊涵著新的商機。這一比例比安全行業高12%，幾乎與數據分析系統行業持平。

心腦血管疾病是世界范圍內導致死亡和殘疾的主要疾病，已成為大數據科學和人工智能應用的目標。許多心血管醫學的大型研究都使用人工智能為心臟病專家提供一套切實可行的輔助工具。然而，在心腦血管領域，大數據和先進的預測建模尚未得到相同的研究。我們在這項工作中的目的是對基于5G SA定制網的心腦血管疾病的遠程大數據傳輸和智能診斷進行研究[2]。

許多顛覆性5G應用案例都結合了人工智能（AI）和大數據技術，幫助醫護人員和患者獲取關鍵的醫療信息，如CT和核磁共振檢查結果。在抗擊新冠疫情時，5G增強移動寬帶（eMBB）技術推動了遠程醫療的應用，并通過盡量減少現場就診來降低患者感染病毒的風險。對于難以獲取醫療資源的患者來說，他們通過5G浸入式智真系統享受了遠程就診。

人工智能關注的是計算機如何通過模仿人類的思維過程，從龐大而復雜的數據中幫助從業者計算風險、指導治療、預測結果，并將可擴展的計算資源應用于不斷增長的數據和知識的先進算法來縮小護理差距，從而加速精準醫療領域的發展。精心設計和實施的電子健康記錄（EHR）——人工智能嵌入式工具和應用程序可以節省寶貴的時間，并幫助從業者在護理點做出關鍵決策。人工智能有可能改善健康差距，解決隱性偏見。機器學習（ML）是人工智能的一種應用，它為系統提供了從數據和經驗中學習的能力。

使用5G SA醫療專網為智慧醫療提供了更為穩定的網絡環境，讓遠程醫療得以更穩定的實現。具體運用于心電監測技術的臨床應用中，可實時采集患者的心電數據，為患者與醫師之間的有效溝通奠定良好的基礎。

三、項目研究意義

2020年3月，工業和信息化部印發《關于推動5G加快發展的通知》，提出開展5G智慧醫療系統搭建5G智慧醫療示范網和醫療平臺，加快5G應用推廣。3月中旬，國家發展和改革委員會與工業和信息化部聯合印發《關于組織實施2020年新型基礎設施建設工程（寬帶網絡和5G領域）的通知》，發布了7項5G 創新應用提升工程。首先強調“面向重大公共衛生突發事件的5G智慧醫療系統建設”，并從6個維度提出了具體的建設指標要求。

2020年9月，國家衛生健康委員會聯合國家中醫藥管理局印發《關于加強全民健康信息標準化體系建設的意見》，鼓勵醫療健康5G技術應用標準化建設，明確5G在醫療健康領域應用場景，加快5G醫療健康應用標準研制，鼓勵醫療衛生機構在確保安全的前提下，借助于5G技術優化衛生健康網絡基礎設施，推進應用創新。

2021年7月，工業和信息化部、中央網絡安全和信息化委員會辦公室、國家發展和改革委員會、教育部、財政部、住房和城鄉建設部、文化和旅游部、國家衛生健康委員會、國務院國有資產監督管理委員會、國家能源局等十部門聯合印發《5G應用“揚帆”行動計劃（ 2021—2023年）》，明確到2023年我國5G應用發展水平顯著提升，綜合實力持續增強，打造IT（信息技術）、CT（通信技術）、OT（運營技術）深度融合新生態，實現重點領域5G應用深度和廣度雙突破，構建技術產業和標準體系雙支柱，網絡、平臺、安全等基礎能力進一步提升，5G應用揚帆遠航的局面逐步形成。社會民生領域，打造一批5G+智慧教育、5G+智慧醫療、5G+文化旅游樣板項目，5G+智慧城市建設水平進一步提升。

5G將賦能全新的醫療生態系統，并準確、便捷、高效地滿足患者和醫院的大量需求，且兼顧成本效益。5G網絡將顛覆醫療行業的所有關鍵環節。由于突發應急事件給世界各地的醫療系統都造成了巨大壓力，這一變革的意義尤為重大。從5G早期試驗開始，5G推動醫療變革的巨大潛力就頗受關注，涉及的場景包括遠程診斷、遠程手術等。2020年初，GSMA智庫對運營商的調查顯示，62%的受訪者認為，長期來看，遠程醫療行業蘊涵著新的商機。這一比例比安全行業高12%，幾乎與數據分析系統行業持平。盡管通過移動網絡進行遠程手術可能還需要多年以后才能真正實現，但大量基于現代網絡技術和系統的應用已經開始在全球推廣。同時，許多其他試驗項目也正如火如荼地進行著。

首先，5G SA網絡打開了智慧醫療的大門。基于5G技術開發的，可以提供高速率、大連接和低時延的網絡服務不僅可以為醫療行業客戶提供優質的數據連接，更可以提供一個擴展性很強的應用平臺，支撐醫院各種業務，助力醫院實現智能化、信息化。行業用戶選擇5G智慧醫療專網，可以享受到“快速、可靠、靈活”的網絡福利[3]。

其次，5G SA醫療專網的可靠性和安全性為未來醫療健康信息的安全、高效傳輸奠定了基礎。切片技術就是在5G網絡基礎上，分配了一條專用帶寬給醫療專網，可以保證信息通信的穩定性和傳輸的速率。此舉將讓5G醫療體驗更完美，擴充智慧醫療使用場景，提高醫療人員工作效率，降低成本，解決患者“看病難”問題。

總之，5G技術支持的遠程醫療不僅融合了多媒體網絡和無線通信技術，能支撐海量多媒體醫療數據的安全高速傳輸，讓應急救援、遠程會診、遠程查房、遠程影像、遠程B超、遠程手術得以更穩定實現。

心血管疾病患者應用遠程心電監測技術，也體現在康復管理層面。大多患者院內治療后，各項指標恢復平穩，出院后仍需監測，避免有不良事件發生，而遠程監測技術為院外心臟康復提供技術層面支持。在研究中，對心肌梗死患者院外心臟康復管理中遠程心電監測技術應用進行分析，提出該監測方法可用于監測患者心率恢復情況、ST-T改變情況以及心律失常表現，認為未來心肌梗死患者院外康復中遠程心電監護將成為一種趨勢，幫助患者改善預后。而其他心臟疾病康復治療中，包括心力衰竭、心絞痛等各類心臟疾病，也可通過遠程監測技術對患者各項指標監測，幫助患者改善預后，預防心血管不良事件發生。

四、項目概述

（一）5G SA網絡搭建

依靠5G網絡運營商專屬定制網的安全能力，搭建5G專網，實現社區醫院、康養機構與云平臺的5G安全專網接入，社區居民使用5G終端通過5G網絡接入。5G SA網絡效果與4G效果對比如表1。

基于多生命數據監測的心電、腦電平臺的建設涉及的數據龐雜繁多，對院內心電、腦電類數據內容進行分析歸類，統一建設信息平臺，完善數據服務體系。依托醫院現有心電、腦電診斷中心的建立完善心腦電中心遠程診斷系統，實現對下屬醫院的病歷管理、心腦電數據的調閱、疾病診斷以及遠程預約診療。

基于5G通信的遠程醫療在傳統醫療的基礎上，融合了在多種模式下的小設備無線通信技術及高速移動通信技術，可以實現遠程外科手術的操作、無線遠程會診、患者監護和實時隨訪、突發救援事件的指揮和決策等。5G技術支持的遠程醫療不僅融合了多媒體網絡和無線通信技術，能支撐海量多媒體醫療數據的安全高速傳輸，還進一步實現高端醫療資源的深度共享。隨著遠程醫療技術的發展，個人和家庭患者可以不受空間和時間限制獲得高質量的治療和救助資源，而且在緊急事件如交通事故、自然災害和戰場的緊急救援中，也能發揮獨特優勢。

（二）5G網絡搭建

通過CPE設備搭建5G客戶端網絡環境（社區醫院，康養機構）醫院，120救護車網絡設備。

1.APP研發

遠程心電，腦電健康管理APP研發（患者端）遠程心電，腦電健康管理APP研發（醫生端）。

2.項目完成情況

項目完成情況包括軟著、論文、培養研究生等。

（三）科研未來展望

內分泌科：依托5G+網絡架構，以血糖管理為中心的慢病患者健康全周期健康指標跟蹤；心內科：5G遠程監控決奈達隆與胺碘酮對房顫射頻消融術成功率的影響；呼吸科：搭建互聯網+呼吸康復遠程，監測管理模塊，形成一支高素質的以全科醫生為骨干的社區慢阻肺服務隊伍，采用5G+虛擬現實技術實現快樂肺康復訓練。

五、項目的應用成效及案例

（一）緊急醫療服務適當轉診

心肌梗死和腦卒中患者的恢復質量取決于從癥狀到干預的時間。人工智能可以幫助縮短這一時間窗口并改善治療效果。然而，存在技術障礙，包括獲取用于模型預測的實時患者數據，這使得該領域在實施方面變得復雜。例如，在Potter及其同事的一項研究中，他們使用計算機算法開發了一種人工智能輔助系統，以便在急診期間更及時地識別和轉診患者進行心導管插入術。使用這種方法進行“無醫生”心導管穿刺實驗室激活，在改善治療延遲方面是安全有效的，并且隨著時間的推移具有可持續的結果。為此，對人工智能這一新興應用的投資可以幫助挽救生命，同時降低系統范圍內的成本，減少因患者殘疾和死亡風險較高導致的醫生倦怠。

（二）診斷急性

ML是一個重要的工具，指導醫生對急性心腦血管疾病的診斷。現在大多數心電記錄設備都具有計算能力，可以計算測量值并以可變精度實時“讀取”心電圖。隨著算法的最新進展，機器學習已被用于開發先進的診斷系統，可以對急性冠狀動脈綜合征進行預測和指導院前診斷。及時診斷缺血性和出血性中風，雖然對醫生來說是一個挑戰，但對患者來說是無價的。研究人員已將ML用于腦卒中篩查、CTA成像檢測腦卒中和大血管閉塞、出血性腦卒中CT掃描檢測和分型以及預測腦卒中后死亡率。5G技術的發展為遠程醫療提供了技術支持.在療養中心遠程會診與遠程急救中應用5G能有效縮短因傳輸慢帶來的很多技術問題[4]。

（三）急性成像

近年來，機器學習，特別是深度學習在成像領域的應用呈指數級增長，從而提高了預測和診斷能力。對于心血管疾病，ML已被用于輔助急性和亞急性冠狀動脈狹窄的診斷和分類。有的研究者利用心電圖數據識別需要緊急血運重建的胸部不適患者。有的研究者已經開發了算法，在緊急情況下根據心肌灌注成像、CT血管造影以及臨床和實驗室數據進行類似的診斷和分類。檢測中風的兩種主要成像方式是CT掃描和MRI。盡管機器學習在急性成像中的應用在這兩個領域都取得了重大進展，但與心血管成像的標志物相比，機器學習在腦生物標志物的量化中得到了更廣泛的應用。該領域正處于向前瞻性試驗過渡的階段，并在多種場景治療中有效實施。

（四）分診和急癥治療

雖然心腦血管疾病領域的診斷是入院后的第一步，但分診過程中的風險分層可以幫助優化可用資源和定制護理管理。然而，對快速響應的需求也要求這些工具能夠與成像設備和電子病歷數據的輸出實時交互。因此，這些工具的驗證可能是復雜的，并且經常需要在不同層次上進行協調。例如，使用決策樹預測院內心搏驟停的風險，而其他ML算法已用于使用冠狀動脈CTA數據對胸痛患者進行風險分層。這些工具一旦得到外部驗證并在臨床環境中實時實施，就可以幫助縮短治療時間并幫助挽救生命。

近年來，在腦血管疾病領域，利用技術改善急性期的分診已經取得了較大的成果。ML已被用于臨床對缺血性腦卒中的識別和鑒別，并用于預測90天MRS評分以輔助取栓。MRI數據已被用于缺血性腦卒中發病時間的分類和急性缺血性病變的分割和表型分析。在現實環境中，患者的初始記錄可以補充事件前信息，用于識別有中風風險的患者，并提醒醫生采取符合“指南”的措施來改善結果。然而，臨床記錄的處理需要高級自然語言處理（NLP），這是為臨床應用精心定制的，應用于臨床筆記的NLP在提高識別患者主要血管事件方面具有臨床效用。

六、結語

隨著我國新基建戰略的實施，5G智慧醫療產業發展將迎來新機遇，信息共享將打破傳統的實體醫院模式，虛擬醫院醫療服務的廣度和深度也將逐步提升，移動醫療、遠程醫療、互聯網醫療和未來智慧醫療等業務形態必將更加豐富。依托5G通信技術構建遠程醫療信息服務網絡化平臺，以解決醫療資源匱乏地區看病難的問題。

我們已經看到人工智能在心腦血管領域針對患者管理的不同階段均無所不在。其中，在心血管疾病領域，研究規模更大，有更多的前瞻性和多中心研究。在腦血管疾病領域，研究大多是單一中心的回顧性研究，患者代表性和規模有限。通過加強合作，未來的腦血管疾病研究可以延長隨訪時間，以更好地了解患者的長期預后。心腦血管疾病領域也可以從增加數據多樣性、患者代表性和整合不同數據模式（如成像生物標志物和遺傳信息）的合作中受益。

總的來說，5G支持下的智慧醫療（遠程醫療）在心腦血管疾病領域可以發揮巨大價值，包括：疾病診斷和患者監測，特別是在高影響領域；通過掃描圖像和報告進行預防保健的偶然發現；一級或二級預防的風險分層；利用管理數據優化資源和工作流程。

參考文獻

[1]鄒坤健.5G網絡技術在醫療領域的應用前景研究[J].科學與信息化，2020（04）：139.

[2]袁寧，屈高超，顏帥，等.基于5G網絡的人工智能與物聯網在智慧醫療領域的應用[J].中國研究型醫院，2019，6（06）：58-62.

[3]王小平，張定發.5G技術在智慧醫療領域的應用場景研究[J].現代臨床醫學，2020，46（01）：62-64.

[4]孔祥溢，王靖，方儀.5G網絡技術在醫療領域的應用前景[J].醫學信息學雜志，2019，40（04）：17-20.

作者單位：天津市第四中心醫院

■ 責任編輯：尚丹