简述医疗物联网技术和构架

申 展

（中国中元国际工程有限公司，北京100089）

0 引言

物联网是新一代信息技术高度集成和综合运用的成果，也是继互联网之后又一轮的信息产业发展浪潮，其应用规模与水平不断提升［1］，在医疗健康、安全生产、能源管理、物流追溯、智能交通、车联网等领域已形成一批成熟的运营服务平台和商业模式，部分物联网应用达到了千万级用户规模。Gartner预测，至2020年全球联网设备数量将达到260亿，物联网市场规模将超过1.9万亿美元，IDC（International Data Corporation国际数据资讯）也预测规模将达到1.7万亿美元［2］。

在我国，随着医疗服务需求持续释放，患者、医护人员日益增多，医疗设备规模不断扩大，传统的人工管理方法逐渐显现出管理效率低下和差错率高等问题。建设和实施基于物联网的新型医院、智慧医院将有效解决现有医疗中存在的社会和成本方面的问题。

1 物联网主要技术

物联网是任何人，任何物体，任何时间，任何地点，任何服务和任何网络之间的链接所形成的网络。它是基于多种技术集成应用的互联网，物联网的主要技术有以下几个方面。

1.1 RFID技术（射频识别）

RFID是一种使用非接触式读写设备针对物品或对象的自动识别技术。RFID系统一般包含三部分：（1）附加到资产或物品的RFID标签，该标签包含有关该资产或物品的信息，并且还可能包含传感器；（2）与 RFID标签通信的 RFID读取器；（3）将RFID读取器连接到集中式数据库的后端系统。集中式数据库包含每个RFID标签项目的附加信息（如价格）。一般来说，RFID系统由一个或多个读取器和几个RFID标签组成。RFID标签与阅读器之间的通信采用电磁感应方式，因此不需要直接接触［3-4］。

1.2 传感器网络技术

无线传感器网络（WSN）是物联网的核心，具有可扩展性、可动态重新配置、可靠性高、尺寸小、成本低、能耗低［5］。它可以与RFID系统配合，更好地跟踪物品的状态，即它们的位置、温度、移动等［6］。

1.3 无线通信技术

物联网中可以包含许多电子设备，移动设备和工业设备。虽然不同的物品有不同的通信网络，数据处理能力、数据存储能力和传输能力也各不相同，但都可以通过网络和通信技术将其RFID标签中存储的信息自动发送到中央信息系统，无线通信技术是IoT的核心技术，几种常见的通信协议和标准包括 RFID（例如 ISO 18000 6c EPC class 1 Gen2）、NFC、IEEE 802.11（WLAN 无线）、IEEE 802.15.4（ZigBee）、IEEE 802.15.1（Bluetooth 蓝牙）、Multihop Wireless Sensor／Mesh Networks、IETF低功率无线个人区域网络（6LoWPAN）、NB-IoT（窄带物联网）、Z-wave、CoAP、可扩展通讯和表示协议（XMPP）、遥测传输协议（MQTT）、机器到机器（M2M）以及 IP，IPv6 等传统 IP 技术［3］［5］［7］。

1.4 大数据、云／雾计算

从传感器收集的数据采样量将会非常多且复杂，难以使用传统的数据管理系统来管理和处理这些数据，因此后端采用大数据技术的系统，可用于存储和处理从传感器获取的大量监控数据。后端平台可以运用云计算设施或传统数据中心，用于永久数据存储，最终用户可以通过互联网访问，添加或检索信息［8］。

由于云服务器与终端用户之间相距较远，而当传输距离超过一定数值时不仅会占用大量网络带宽更会使传输时延增大，因此应用于医疗大数据场景的云计算经常存在业务处理时延较高的情况。针对这一问题，雾计算的概念被提出［9］。雾是云和终端设备之间的中间计算层，通过为物联网领域的新兴需求提供额外的服务来弥补云计算的劣势，雾计算架构极大地降低了存储需求，最终降低了存储和维护成本以及云上的电力需求［1］［10］。

2 医疗物联网基本构架

在医院中，物联网由可寻址通信和传感器系统、医疗设备、医院信息系统和建筑系统组成。这些都通过企业服务总线进行集成，允许所有不同的系统相互交换数据，并与医院员工、医疗保健提供者和患者交换数据。医疗物联网从根本上改变了通过信息交流来提供医疗保健服务的方式，从根本上统一了通信，并从根本上保证了在正确的时间提供正确的医疗服务信息和资源。毫无疑问，物联网正在通过在应用程序，设备和人员之间进行连接和交互来提供医疗解决方案，彻底改变医疗行业。

医疗物联网需提供特定的编程工具和环境来快速创建应用以接入不同厂家的系统；除此之外，为满足不同用户服务需求，并保证无缝运行多种异构资源的情况，医疗物联网还能用分散和可靠的方式来支持大量用户的使用［11］。为满足以上需求，医疗物联网构架分为三层：感知层、网络层、应用层（图1）。

图1 医疗物联网基本结构

2.1 感知层

感知层分为两个子层，即数据采集层和数据接入层。

数据采集层用于识别、感知和获取医院网络中的各个节点：医护人员的身份信息；就诊者的身份信息和相应的用药信息；药品、医疗设备和医疗废物等医疗物资的基本信息和位置信息；住院病人的生命体征信息和位置信息；医院周边的环境信息等。数据接入层是将从子层获取的数据接入骨干网，接入层应有各种接入方式，如移动网络、无线网络、固定网络、有线电视网络等，其中，移动网络因具有覆盖范围广、施工成本低、安装方便、移动性好等特点，将成为智能医院的主要方式。但也要根据具体情况确定，如门诊管理系统和医疗技术管理系统等常应用于在固定位置或设备上，更适合采用固定网络接入；住院治疗系统则更适合接入移动网络或无线网络，如医生和护士使用的无线医疗用非固定工作站。

2.2 网络层

网络层分为两个子层，即网络传输平台和应用平台。

网络传输平台是医院网络的骨干平台，一般采用以太网、M2M（机器与机器通信）、移动通信等技术、可实时、无障碍、高可靠性地传输由感知层获取的信息。应用平台可实现各种数据的整合，并以此为基础构建一个服务平台，为应用层的各种服务提供开放的接口，用于第三方的接入并在这个平台上开发各种应用，供医护工作者及患者等相关人员使用。

2.3 应用层

应用层分为两个子层，即医院信息化应用层和管理决策与应用层。

医院信息化应用是应用层的第一层，其中包括医院管理、门诊管理、医疗技术（检查、放射学、病理分析、物理治疗等）管理、药物管理、设备和材料管理、医疗管理和财务管理等信息化管理。更高一层次的应用层是管理决策和应用，如：疾病分析（发病时间，各种疾病的地理分布和治疗费用）、患者分析（区域分布、年龄分布、免费医疗服务比例和患者访问时间）、临床分析（门诊访问，每次访问医院访问量）、药物分析（数量，各种药物的消费量和利润）、部门分析（不同时期各部门诊断和治疗费用）等［3］。

3 雾计算与医疗物联网

物联网引入了许多新的挑战，这些挑战无法由当今的云计算和主机计算模型得到充分解决：延迟要求严格，网络带宽有一定限制，设备资源受限，信息物理系统的接入，不间断服务间歇性连接到云端，新的安全挑战，在大量设备上保持安全凭证和软件的更新，设备资源受限（难以更换的设备），以可信赖的方式评估大型分布式系统的安全状态，在不中断的情况下解决安全漏洞等［12］。而医疗物联网则必须克服更多障碍，如：（1）分析越来越复杂的医疗大数据对云服务器上的数据存储需求不断增加；（2）数据传输时安全和隐私问题；（3）不间断的进行数据收集和传输不仅昂贵，而且极度消耗能源；（4）直接从云服务器上操作和维护传感器非常困难［10］。雾计算将计算、控制、存储和网络功能分配到更接近终端用户设备一侧。基于云计算的医疗物联网［1］主要由三个部分组成：传感器网络、互联网连接网关和云及大数据支持（图2）。

图2 基于云计算的医疗物联网［1］

医疗传感器网络：通过识别、感测和通信能力，从病人和房间分别获取生理和环境信号，然后通过无线或有线通信协议将数据传输到网关。

智能网关：该层由分布在多个地点的智能网关构成，即形成雾。支持不同通信协议的每个网关充当传感器网络和本地交换机／因特网之间的动态节点。它接收来自不同子网的数据，执行协议转换，并提供其他较高级别的服务，如数据整合、筛选和降低数据维度。

后端系统（云数据中心）：由具有广播、数据存储和数据分析功能的云计算平台组成。它为客户端提供了用于最终可视化和反馈的图形用户界面。收集的健康和环境大数据可以用于统计学和流行病学医学研究。

4 医疗物联网的发展方向和挑战

我国计划到2020年，在医疗领域，组织实施重大应用示范工程，用以推进物联网集成创新和规模化应用，并支持物联网与医疗领域深度融合：推动物联网、大数据、雾计算等技术与现代医疗管理服务结合，开展物联网在药品流通和使用、病患看护、电子病历管理、远程诊断、远程医学教育、远程手术指导、电子健康档案等环节的应用示范；积极推广社区医疗+三甲医院的分级诊疗模式；利用物联网技术实现对问题药品快速跟踪和定位、医疗废物的追溯，以降低监管成本；建立临床数据中心，开展基于物联网和大数据的精准医疗应用；开展智能可穿戴设备远程健康管理、老人看护等健康服务应用，推动健康大数据创新应用和服务发展。

但其中依旧面临如下几个主要的挑战：传感器产业的基础能力薄弱；缺乏大规模示范应用；物联网平台发展处于初期，物联网生态的操作系统环节基础薄弱等挑战。

［1］ A.M.Rahmani， et al.， Exploiting smart e-Health gateways at the edge of healthcare Internet-of-Things A fog computing approach［J］.Future Generation Computer Systems．2017.

［2］中华人民共和国工业和信息化部.信息通信行业发展规划物联网分册（2016-2020 年）.http：／／www.miit.gov. cn／n1146295 ／n1652858 ／n1652930 ／n3757016 ／c5465203／content.html.

［3］ L Yu，Y Lu，XJ Zhu.Smart Hospital based on Internet of Things［J］.Journal of Networks， 2012， 7（10）：265-268.

［ 4 ］ Wen Hao.RFID， EPCand Things of Internet［J］.RFID Technology and Application．No.5， 2009， pp.17-20.

［5］ J Lin et al.， A Survey on Internet of Things：Architecture， Enabling Technologies， Security and Privacy， and Applications［J］.IEEE Internet of Things Journal， 2017， pp （99）：1-1

［6］ L Atzori，A Iera，G Morabito.The Internet of Things：A survey［J］.Computer Networks， 2010， 54 （15）：2787-2805.

［ 7 ］ LD Xu，W He，S Li.Internet of Things in Industries： A Survey［J］.IEEE Transactions on Industrial Informatics，2014， 10（4）：2233-2243.

［8］ TC Arcadius，B Gao，G Tian，Y Yan.Structural Health Monitoring Framework Based on Internet of Things：A Survey［J］.IEEE Internet of Things Journal， 2017， pp 99：1-1

［9］何秀丽，任智源，史晨华等.面向医疗大数据的云雾网络及其分布式计算方案［J］.西安交通大学学报，2016，50（10）：71-77.

［10］ SU Khan， et al. （2017） Handbook of Large-Scale Distributed Computing in Smart Healthcare［M］.Germang： Springer， pp.281-321.

［11］ JGubbi， R Buyya， SMarusic， M Palaniswami.Internet of Things （IoT）： A Vision， Architectural Elements， and Future Directions［J］. Future Generation Computer Systems， 2013， 29（7）：1645-1660.

［12］ M Chiang， T Zhang.Fog and IoT： An Overview of Research Opportunities.IEEE Internet of Things Journal，2017， 3（6）：854-864.