基于5G智能終端的居家養老健康監測管理系統構建*

史森中 張和華 周 超 黃 靖 向 華 段傲文

(中國人民解放軍陸軍特色醫學中心醫學工程科 重慶 400042)

1 引言

人口老齡化是近年來社會持續關注的焦點。根據《2022年國民經濟和社會發展統計公報》，截至2022年末，中國60歲以上的老年人口占比已達19.8%[1]，并且呈逐年上升趨勢，中國老齡化社會形勢嚴峻，老年慢性病管理、健康監測逐步成為大多數家庭時間、經濟成本的主要負擔，同時給醫療行業帶來嚴峻挑戰[2]。依托信息技術，實現老年人群居家健康管理監測，滿足智能高效的健康管理需求，將老年人群醫療活動從醫院管理，逐步分流至居家健康管理，將傳統以醫療救治為主，逐步轉化為以預防為主，是廣大老年人群的切實需求，也需要研究人員的不斷探索與研究。隨著信息技術的不斷迭代，5G、人工智能(artificial intelligence，AI)、微型傳感器、智能手機等新技術、新裝備得到持續發展，為實現國民居家養老健康監測管理系統設計提供技術基礎支持。

2 系統研究背景及開發需求

當前市場上陸續出現針對老年人健康監測的信息系統或智能可穿戴設備，但相關研究及其智能設備功能較單一，大部分局限于對生命體征數據的采集、監測及統計[3]，較少將這些數據結合老年人既往病史、歷史健康檔案等關鍵性診療依據做整體性深層次分析、生命體征數據規律性總結[4]，更難以將這些有效數據進行智能干預，因此無法及時針對性地預測和發現用戶潛在的疾病情況。本研究針對居家老年人的整體健康管理需求，結合既往病史等客觀信息，將老年人易患慢性病的特性納入系統研究與設計范圍，設計易于居家老年人持續使用的健康監測管理系統平臺，實現以簽約醫院為主體、社區為區域、家庭為基礎的居家老年人電子健康檔案管理、生命體征持續監測、疾病AI智能預測、生命體征異常報警、健康咨詢、醫患交流等居家老年人健康信息化整體管理，在人口老齡化趨勢下具有重要應用價值。

3 系統設計

采用軟硬件相結合的方式，充分結合智能手機、智能手環等自帶微型傳感器的可穿戴設備，提取居家老年人的生命體征數據，主要包括呼吸頻率、血氧飽和度、血壓、心率等多項人體重要生命體征數據。在本系統環境下，智能設備監測生命體征數據后，通過5G網絡或家庭Wi-Fi網絡上傳至生命體征監測服務器(醫院本地化存儲確保數據安全)[5]，該服務器是整個系統平臺的“大腦”，通過AI算法二次分析體征數據后[6]，根據用戶(居家老年人、簽約醫師、老年人家屬)需求以及相應指令，上行或下行反饋。軟件部分提供各類功能的智能手機系統平臺應用軟件，便于實現居家老年人自我健康管理。

3.1 系統平臺邏輯層次架構

采用邏輯層次體系架構進行設計，各相關組件之間具有低耦合性，能夠避免某些功能模塊故障導致的系統整體失控，具備較高的可用性和穩定性。整個層次體系架構分為3層，見圖1。

圖1 系統平臺邏輯層次架構

3.1.1 數據服務層 數據服務層作為整個系統架構的基礎，位于邏輯層級的底層，為其他邏輯層提供主要數據來源，除了存儲檢測到的生命體征數據外，還提供數據在通信鏈路中穩定轉發的功能，確保監測數據能夠在各邏輯層之間正常通信。更主要的是能夠提供AI數據分析處理能力，包括：系統日志解析、生命體征監測數據提取、數據處理、AI分析、健康預測等。其中，居家老年人的健康監測數據采集硬件終端選擇市面上常見的智能可穿戴監測設備。在硬件終端完成基礎生命體征采集，并通過內部集成的5G模塊上傳至本系統自定義接口后[7]，由該接口轉發至數據存儲分析處理服務器(數據服務器)，通過服務器AI分析后再為各邏輯上層提供數據查詢及調用。

3.1.2 系統應用層 系統應用層位于數據服務層與操作界面層之間，為各功能模塊提供邏輯處理的能力，主要包括：健康監測、緊急救援、醫患交流、健康咨詢等。還為各邏輯層提供調取和交換底層數據的通路，通過對數據服務層所涉及的相關數據正確封裝，確保數據服務層的各類業務數據能被該層的各軟件功能模塊正確調用，實現不同層級之間業務交互、信息互通。

3.1.3 操作界面層 操作界面層主要為人機交互提供數據接口、軟件操作界面登錄、實際操作界面應用等，包括將用戶具體的操作以業務請求調用函數的形式轉化，并將這些請求函數下發至系統應用層，應用層相應功能模塊收到調用請求后，進行處理并將結果返回至操作界面層，以可視化形式展示，便于用戶客觀掌握所需醫療數據、生命體征監測數據等。

3.2 系統主要開發技術

3.2.1 系統5G移動終端開發平臺選擇 居家養老健康監測管理系統主要是為了給老年人提供24小時隨身監測以及疾病預測，操作終端需要一款移動系統操作平臺，并在此基礎上二次開發。當前市面常見的移動終端操作系統平臺主要有IOS和Android兩類。最近一項關于中國智能終端操作平臺的調查顯示，Android平臺已經占據90.1%的市場份額[8]，具有壓倒性優勢；在平臺應用軟件二次開發的開放性方面，Android平臺開放性、親和性更好，因此本系統軟件選擇在Android平臺二次開發。

3.2.2 系統疾病預測模型選擇 居家養老健康監測管理系統不僅對居家老年人生命體征進行實時監測，更要為其提供健康預測、疾病預測，以提升居家老年人自我健康管理質量及生活品質。分析當前可用于疾病預測的數據模型，主要包括基于時間順序的預測模型、馬爾可夫多態模型、基于神經網絡的預測模型等。以心血管疾病預測為例，研究[9]發現運用基于時間順序的預測模型和馬爾可夫多態模型預測心血管疾病的結果與實際疾病情況之間存在較大偏差，且預測數據的類型較單一，預測結果存在一定局限性。而神經網絡預測模型充分考慮到生命體征數據之間的隱含關系，能夠處理不確定問題，實現預測算法的深度學習[10]，預測精確性也更好。因此本系統以神經網絡預測模型為基礎，實現居家老年人健康監測與疾病的提前AI預測。

3.2.3 系統軟件架構技術 軟件架構在系統開發過程中至關重要，能夠直接影響系統整體運行穩定性和可用性等方面。目前客戶端/服務器(client/server，C/S)與瀏覽器/服務器(browser/server，B/S)是兩種常見的軟件系統架構。其中C/S系統架構具有高可靠性和安全性，并具備快速響應和穩定的交互能力等。特別適用于需要大量處理數據和實現數據通信的軟件系統。B/S 架構則依托于Web瀏覽器，因此更便于實時查詢及瀏覽等。系統涉及實時的生命體征數據監測、數據通信、事務處理等，因此在智能手機終端采用C/S架構進行開發。

3.3 系統功能模塊及其技術實現

本系統的主要目的是為老年人提供居家養老健康監測管理和疾病預測。在居家養老健康監測管理方面，當智能可穿戴設備監測到的老年人生命體征參數發生嚴重偏離時，簽約醫療中心以電話反饋核實，并根據實際情況由簽約醫療中心或家屬提供緊急救護。在疾病預測方面，系統能夠根據監測的生命體征參數，智能預測可能存在的健康問題或疾病類型，同時分別反饋并警示簽約醫療中心、老年人用戶及家屬，以便進一步確診。系統平臺的主要功能模塊，見圖2。

圖2 系統平臺功能模塊

3.3.1 系統用戶管理模塊 隨著醫療數據的隱私安全保護日益受到重視，設計對系統登錄使用權限角色管理的安全策略，包括簽約醫師及居家老年人系統用戶管理、權限管理與審核、系統管理等方面。為確保系統安全以及用戶信息的真實性，采用身份證注冊模式，并需要系統管理員驗證審核后才能獲取使用權限。

3.3.2 健康檔案管理模塊 主要實現對居家老年人疾病就診治療的既往史以及使用本系統后產生的實時健康監測數據統一管理，以便更好地為老年人健康管理與監測提供科學有效的佐證依據。

3.3.3 健康監測模塊 是整個系統的核心，也是其他模塊實現功能的基礎。分析老年人階段性的生命體征數據，具有輔助診療作用。以智能可穿戴設備(智能手環)作為生理數據采集端，確保在居家老年人睡眠以及戶外活動期間，能夠24小時持續不間斷地提供生命體征數據實時采集，隨后通過5G移動通信網絡或居家Wi-Fi網絡實現與數據服務器(簽約醫療中心服務器)之間通信、傳輸、存儲。日積月累的日常生命體征監測數據，將逐步形成量化且具有針對性的老年人健康狀態數據走勢圖，并以趨勢圖(曲線圖)的形式展示。簽約醫師、老年人及其家屬能夠通過安裝在智能手機端的本系統軟件 (智能手機系統平臺應用軟件)實時查詢系統監測到的生命體征數據趨勢。該功能模塊中，要實現對數據服務器中老年人健康生命體征監測數據的調用與查詢，需要通過預置的請求協議，見表1。

表1 調用查詢數據的部分請求協議

3.3.4 疾病AI預測模塊 疾病AI預測模塊是本系統的創新功能，根據老年人歷年就診記錄、既往病史、定期體檢結果掌握其身體基本健康狀態。結合本系統持續采集到的生命體征監測數據，一方面及時掌握居家老年人最新的身體健康狀態，另一方面通過AI自學習預測技術，及時預測其身體健康發展方向，以及可能面臨的疾病問題。登錄手機端的本系統應用軟件，選擇相應功能模塊選項，可實時查看疾病預測結果，便于醫師及時提出健康管理策略或提供治療策略，達到預防疾病、控制病情惡化以及確保生命質量的目的。

為了實現疾病AI預測，需要對應的疾病預測數據對照指標，以及根據預測模型結合相應的預測算法。其中預測數據的數據集基于人工智能機器學習數據庫(UCI machine learning repository，UCI)標準。結合該數據集的相關輸入屬性，將可穿戴設備的部分生命體征監測數據(包括呼吸頻率、血氧飽和度、心率、血壓等)通過5G或Wi-Fi網絡通信協議傳送到數據服務器[11]，并在“t_olduser_health”日常健康監測數據表中存儲。以心臟病預測為例，數據指標以及相應的參數表達形式，見表2。

表2 疾病AI預測數據指標以及相應的參數表達形式(以心臟病預測為例)

3.3.5 緊急救援模塊 結合生命體征異常報警功能，當系統監測的生命體征數據異常時，通知簽約醫師對居家老年人當前狀態給予反饋確認。根據嚴重程度進行狀態評估、自救指導、緊急救護等分級救護策略。同時提供一鍵撥號求救功能，多模態地確保居家老年人健康管理階段的緊急求救。

3.3.6 健康資訊與醫患交流 居家老年人往往存在與社會脫節、健康知識獲取渠道匱乏的問題。在健康資訊模塊，定期推送與居家老年人健康管理密切相關的醫學知識、保健知識、養生經驗等，能夠提升其自我健康管理的意識和能力。醫患交流也為居家老年人提供了更多的溝通渠道，避免長時間的居家過程導致心理障礙。

3.4 系統安全設計

主要包括數據存儲安全和數據通信安全。數據存儲方面，在研發前期充分考慮安全因素，將數據服務器設計為本地化數據存儲服務器，并直接部署到系統簽約醫療中心，降低三方存儲可能存在的數據風險問題。因此，本系統面臨的安全風險主要來自5G網絡通信過程中所存在的數據竊取、截取風險。5G網絡在4G網絡基礎上，理論通信速率下載峰值由100Mbps提升至1Gbps，理論速率約提升6倍[12]。在完全滿足本系統通信需求的前提下，確保通信安全。因此在5G網絡通信協議中采用流量處理安全策略。將醫療業務的訪問流量分流后接入專用的邊緣網絡通信節點，本地獲取的監測數據信息以及簽約醫療中心和老年人基本信息，均以專用5G通信鏈路以及相應的IP傳輸協議實現通信。各通信鏈路相互獨立，邏輯上實現醫療數據通信隔離，以數據加密策略確保醫療業務數據在專用5G通信網絡安全傳輸[13]，防止醫療數據泄露。

4 系統應用效果

通過功能測試和非功能測試，本系統基本實現居家環境下對老年人實時健康監測、生命體征數據采集，以及AI疾病預測等功能需求，使居家老年人能夠獲得疾病“早發現、早治療”的健康管理渠道。通過緊急救援、健康資訊等功能模塊，使老年人居家期間能夠更加安全、有品質地獲得健康醫療管理以及居家養老，達到預期的研究目標。

5 結語

目前中國人口老齡化持續加劇，國家不斷出臺相應政策以保證老年人群的生活權益[14]，配套的產品和服務不斷推行完善。本研究設計基于5G智能終端的居家養老健康監測管理系統，該系統的應用實現了老年人居家生活中動態健康生命體征數據監測的連續性和可用性；改善了醫療資源與居家健康管理需求的協調與平衡；將居家老年人健康管理由被動式管理逐步轉化為主動式參與管理；逐步消除了與醫師交流咨詢中存在的時間與空間障礙。但當前階段，本系統仍存在不盡完善的方面。一是AI技術在醫療領域存在法律層面空白[15]，因此，目前包括本系統在內的AI醫療信息系統，僅停留在輔助診療層面，尚不能直接進行醫療診斷，還須結合臨床醫師經驗最終判斷。二是系統還面臨數據精確性標準衡量問題，目前行業也缺乏標尺和依據。隨著國家法律、政策、行業標準的進一步落地，以及相關監管制度和醫療服務系統的不斷完善，這些問題將得到優化和解決。當前應抓住國家大力支持信息化醫療健康養老的契機，鼓勵更多優質醫療機構、優秀醫師參與線上診療活動，打造更加完善的居家管理健康平臺，在緩解老年人健康管理難題的同時，促進國家衛生醫療事業發展。