基于物联网技术的远程智能医疗系统设计

金玮 潘伟华

摘 要：针对突发性疾病预防及常见慢性疾病规范管理对远程医疗的实际需求，设计了一套基于物联网技术的远程医疗系统。本着安全性、稳定性、智能化及实时性的设计原则，基于物联网技术设计了系统的整体架构。并进一步优化系统的物理架构和功能架构。为了提高系统的实用性，基于蓝牙传输技术设计信息采集模块，细化系统工作流程。测试诊断数据的统计和分析结果表明，文中所设计的远程智能医疗系统对于多类常见疾病的误诊率及漏诊率均较低，具有良好的鲁棒性。

关键词：物联网;远程医疗系统;蓝牙传输;信息采集

Abstract：In view of the actual needs of the prevention of sudden diseases and the standardized management of common chronic diseases for telemedicine， this paper designs a telemedicine system by using the Internet of things technology. Based on the design principles of security， stability， intelligence and real-time， the overall architecture of the system is designed. On this basis， the physical architecture and functional architecture of the system are further optimized. In order to improve the practicability of the system， the information collection module is designed based on Bluetooth transmission technology， and the workflow of the system is described in detail. The statistical and analytical results of the test and diagnosis data show that the remote intelligent medical system designed in this paper has low misdiagnosis rate and missed diagnosis rate for many kinds of common diseases， and has good robustness.

Key words：internet of things;telemedicine system;bluetooth wireless transmission;information collection

0 引言

随着人们对于医疗水平要求的不断提高，传统医疗系统的弊端越来越明显。工作效率低、成本高昂，不能对病人进行实时的远程医疗监护等问题已成为了医疗系统发展的瓶颈[1-3]。

物联网是指所有能被独立寻址的普通物理对象进行互联互通的网络。近年来，基于高速通讯技术得到了长足的发展[4-6]。物联网在医学中的应用已经有了较大的进展[7-8]。通常患者发病具有突发性，需要实时监控病人的身体状态，因此基于物联网的智能医疗监控系统具有重要的研究意义[9-11]。

部分学者在探索医疗物联网的方向上做出了努力。荀锦锦等对基于物联网的智能医疗监控系统进行了研究，通过监测体温与脉搏，将其信息发送给主机，由主机进行智能判决是否报警，从而提高工作效率[12-13]。吕峰等对移动医疗动态监护系统进行了分析，以物联网为基础采集病人生理信息并发送至医院。在医院健康监控中心的辅助下，实现对病人的实时监控[14-15]，且系统成本较低。

本文设计了基于物联网技术的远程智能医疗系统，利用生理传感器采集人体生理数据，并通过GPRS网络传回后台数据库进行分析。为了准确诊断疾病，系统利用人工智能神经网络学习算法对人体多项生理指标参数进行训练、匹配。通过数据统计和分析，验证了本文所设计系统对于多类疾病均有较高的诊断识别概率。

1 设计原则

远程智能医疗系统主要面向突发性疾病预处理与常规性疾病远程指导，考虑到远程医疗的特殊性及实际需求，远程智能医疗系统设计需要遵循安全性、稳定性、智能化及实时性的设计原则[16]。

（1） 安全性

远程智能医疗系统设计的第一原则为安全性，考虑到系统是对人体生理特征进行的检测。因此需要滿足无创伤检测的要求，保证接触式或非接触式检测均具有安全性。并对人体无伤害，满足《医用电气设备安全通用要求》的安全标准。

（2） 稳定性

远程智能医疗系统通过采集人体生理指标对人体健康进行有效分析。从采集人体指标到最后的数据分析，每一步都需要系统具有良好的稳定性。人体指标采集需要系统可以避免外界干扰，采集相对真实的人体数据。另外，在数据分析的过程中需要系统可以进一步滤除掉干扰信息，保证系统分析结果的可靠性。

（3） 智能化

远程智能医疗系统要面向不同职业、年龄段的用户，因此需要具有高度集成智能化与简易操作性的特点。智能化体现在系统数据采集方面，不需要采用介入式信息采集。另外，系统界面设计应遵循简洁易操作原则，且具有良好的交互性方便用户使用。

（4） 实时性

远程智能医疗系统是面向用户需求进行开发设计，因此更需要医疗实时性的特点。系统采集人体数据上传到后台数据库进行实时分析，并实时地将数据分析的结果反馈给用户端界面。因此，需要数据采集、数据上传和数据分析及反馈等过程均具有低时延的特性。

2 系统架构

2.1 系统总体架构设计

基于物联网开发和设计要综合考虑人体生理特征数据信息的采集、传输、存储及分析等过程。因此，系统必须包含人体生理特征信息采集模块、信息回传网络通信模块、通信终端存储模块及远程终端数据分析模块这4个核心部分。此外，面向用户需求，系统也要包含终端显示模块等交互性模块。基于物联网技术的远程智能医疗系统总体架构，如图1所示。

由图1可以看出，远程智能医疗系统的4个核心模块相互协作，构成整个系统的有机整体，系统工作流程在下文中介绍。

远程智能医疗系统的信息采集模块是基于移动终端的内置生理传感器，采用分布式结构可以有效采集每个用户的生理特征数据信息，并通过网络回传给通信终端存储模块进行存储。信息采集模块可以同时采集人体的多种生理信息。

信息回传网络通信模块包含：GPRS智能通信终端和GPRS网络两部分。其中，GPRS智能通信終端与信息采集模块相同，均集成在远程智能医疗系统的移动智能终端。其主要负责将信息采集模块采集的人体生理信息数据，通过GPRS网络回传至系统通信终端存储模块进行存储。

通信终端存储模块是集成于远程智能医疗系统的服务器后台，后端集成的GPRS通信机接收GPRS网络传输的人体生理特性数据信息，并将数据信息传输至系统后台数据库进行存储。同时数据库与远程终端数据分析模块进行交互，对人体生理特征数据进行分析。

远程终端数据分析模块是整个远程智能医疗系统的核心模块。主要负责人体生理特征信息数据的分析，通过利用人工智能神经网络学习算法对人体多项生理指标参数进行训练和匹配。从而实现对人体疾病的诊断，并将诊断结果反馈给用户。

基于物联网技术开发的远程智能医疗系统可以采用双向交互的工作方式，既可以面向用户进行常规疾病自查，也能面向医护工作者在线进行医疗指导。另外，由于移动智能终端内置了GPRS通信终端，因此可以利用网络获取用户所在的地理位置，为用户的突发性疾病提供及时的治疗。

2.2 系统物理架构设计

考虑到智能移动终端的兼容性及系统开发成本，本文基于Android平台对远程智能医疗系统进行开发，系统需要具备信息采集、用户定位、智能诊断等功能。因此系统必须内置传感器、兼容Google Map接口，具备短距离蓝牙通信能力，在Android平台可以有效实现对数据的分析与反馈。系统物理架构，如图2所示。

如图2所示，移动终端的Android平台可以同时兼容蓝牙通信、Google Map服务，并内置重力传感器。移动终端可以利用传感器对用户心电、血压、脉搏和体温进行监测，并对实时数据进行分析，给出相应的初步诊断结果与建议，情况严重时对用户进行报警。利用Google Map接口对用户进行定位，并与监控中心进行交互。

2.3 系统功能架构设计

根据远程智能医疗系统的实际需求，整个系统的功能设计应包含：蓝牙数据传输、数据交互显示、医疗中心数据交互和用户位置定位这4个部分，功能架构如图3所示。

蓝牙数据传输模块具有接收数据、存储数据和蓝牙传输的功能。数据交互显示模块可以支持人体生理特征数据的管理与查看。医疗中心数据交互模块主要负责用户与医院系统的连接与断开，支持两者之间的数据交互。用户位置定

位模块基本操作包括定位功能的开关操作，以及实时定位监控功能的开关操作。

3 系统实现

3.1 系统工作流程

基于物联网技术开发的远程智能医疗系统可以采用双向交互的工作方式。整个系统可以化为分3个子系统，分别为：人体生理信息采集节点、智能移动终端及后台数据分析中心。整个远程智能医疗系统的工作流程，如图4所示。

（1） 人体生理信息采集

人体生理信息采集节点利用传感器采集人体生理信息数据，并将其传输给移动智能终端。

（2） 人体生理信息回传

人体生理信息采集节点通过GPRS网络，将数据反馈给后端数据存储模块与数据分析模块。

（3） 人体生理信息分析

远程终端数据分析模块对人体生理信息进行分析，通过与训练集进行匹配判决对人体疾病进行诊断。

（4） 用户地理信息定位

系统通过对移动智能终端进行定位从而确定用户位置，并针对突发性疾病患者可以提供快速出诊。

（5） 数据分析结果反馈

系统将远程终端数据分析模块分析的结果反馈给用户，结果主要包含患病概率与种类等信息。

此外，系统还可以实现与当地医疗中心的数据交互。在系统判断用户存在重点疾病的情况下，对用户进行报警。同时，还可以联系当地医疗中心进行复诊。

3.2 信息采集模块

信息采集模块使用生理传感器对人体生理特征信息进行采集，主要使用心电、脉搏、血压及体温等传感器，本文使用集成的医疗生理传感器实现生理信息采集。信息采集模块的原理，如图5所示。

信息采集模块使用便携式移动可充电电源对整个模块进行供电，保证智能医疗移动终端可以在户外使用。同时，信息采集模块也支持家庭220 V电源用电。信息采集模块由集成的医疗生理传感器、A/D转换模块、处理器与蓝牙无线通信模块组成。

集成生理传感器负责采集人体生理健康指标参数，集成的传感器可以有效测量脉搏、血压、血糖和心率等信息，并将采集到的信息经过A/D转换成数字信号。经过采集模块的处理器调度，信号通过无线蓝牙模块传输至物联网平台。

3.3 系统功能设计

基于物联网技术开发远程智能医疗系统，需要考虑用户的实际需要，必须具备智能监控、智能报警、人工复诊、紧急定位等功能。

智能监控主要是用户可以利用互联网技术，使用蓝牙、WIFI实时监控自身或其他授权用户的生理数据。物联网可以监控不同的仪器，形成物联网感知层，用户使用智能终端即可进行监控。

智能报警功能主要是针对智能监控中的异常情况。当用户生理指标存在较大疾病隐患时，系统会向用户或其他监控者进行报警，提醒用户及时关注身体健康，进行进一步检查。

人工复诊主要针对用户对系统诊断结果存在疑问时，用户可以选择在线进行预约。在线对医生进行咨询，对可能存在的疾病做进一步诊断。

紧急定位功能是针对存在突发疾病的情况下，用户可以选择在线报警，向当地医院进行求助。医院根据用户端提供的定位，对用户进行救助。

4 仿真验证与性能分析

为了验证本文所设计的远程医疗系统的有效性，对1 000名志愿者进行测试。通过统计远程智能医疗系统对高血糖、高血脂、高血压等疾病的误诊率与漏诊率，以验证系统的实用性。

本文统计了远程智能医疗系统对高血糖、高血压、高血脂、骨质疏松、心律不齐及糖尿病等6种疾病的診断识别误差概率。6类疾病的误诊率和漏诊率均在7%以下，系统对于多种疾病的误诊率和漏诊率基本相当，说明本系统对于不同疾病的诊断识别概率均较高，具有良好的适应性。同时，除了骨质疏松外，其他疾病总的识别误差均在10%以内，说明系统对于皮肤外表接触式诊断方法识别概率更高。

如表1所示。

5 总结

基于远程医疗的发展前景及实际需求，本文研究并设计了基于物联网技术的远程智能医疗系统。文中基于安全性、稳定性、智能化及实时性的设计原则，分别设计了远程智能医疗系统的总体架构、物理架构和功能架构。在此基础上，本文进一步设计了系统工作流程、基于物联网的信息采集模块及系统功能。通过对多组志愿者进行测试，可以发现本文所设计的远程智能医疗系统对于多类疾病均有着良好的诊断识别概率。

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（收稿日期：2019.09.27）