医疗物联网在新冠疫情防控中的作用、演进及挑战

汤 婧

(江苏省疾病预防控制中心,江苏 南京 210000)

0 引言

自2019 年新冠肺炎爆发以来,全球已经感染超过2.4 亿人,造成超过500 万人的死亡[1],各国政府和医疗工作者都在寻找快速有效的办法来遏制新冠传播的速度。其中,医疗物联网在世卫组织所指导的保持社交距离和追踪感染者方面正被应用得越来越广泛。医疗物联网在此过程中也不断完善、适配及演进用以满足新冠防控的需求。本文旨在整合最新的医疗物联网技术和实际应用,总结医疗物联网在新冠疫情防控中的贡献以及当前面临的问题,并展望医疗物联网的未来发展。

1 物联网在疫情防控中的作用

1.1 物联网应用架构

医疗物联网技术在抗击疫情的部署中产生了一个应用架构,应用架构中包含传感器硬件模块、软件模块、数据提取与分析模块和监管模块。该架构能够有效控制和减少病毒的传播[2]。

传感器硬件是医疗物联网基础设施的重要组成部分,具体作用是负责收集各种应用场景中的数据。它可以是可穿戴设备或者是智能手机自带设备,例如定位、加速度、摄像头等都属于传感器。这些传感器可以将收集的温度、地理位置等信息与机器学习算法结合,快速筛查感染者。

软件模块具体作用是负责处理和过滤传感器数据。主要的研究内容包括提高能源效率轻量化、开发高效且侵入性较低的应用。智能手机的应用可以提醒用户潜在的新冠威胁、追踪阳性患者。各类远程交流工具的使用可以减少感染者与医疗工作者之间的接触,促进远程诊疗的发展。

数据提取与分析模块主要用以分析和决策传感器数据。管理者需要掌握感染者、患者的状态,地理位置信息,达到追踪密接以更好地管控疫情的目的。然而,随着传感器越来越多,技术人员需要从大数据中过滤出有用信息。人工智能和机器学习成为分析和决策传感器数据的一种新的解决方式。医疗物联网还可结合人工智能、机器学习来诊断新冠、分析预测新冠的传播。

监管框架负责解决一些医疗物联网在部署和使用中面临的伦理问题。例如传感器部署的区域需要符合道德规范。传感器的传输频段需要确保对人体是安全的。由于病毒的传染性强,规范患者与医疗物联网管理者之间的接触是很有必要的。因此,需要有一套智慧城市网络中的数据共享标准,来确保患者信息的数据隐私和安全,保证在数据收集方面更加安全、高效、合乎道德。

1.2 医疗互联网的贡献

1.2.1 保持社交距离

医疗物联网在新冠疫情防控中,保持社交距离这一方面起了重要作用,这也是医疗物联网演进的主要方面。医疗物联网与人工智能结合,通过一些智能应用来提醒公众避开高风险地区。医疗物联网通过无人机或智慧城市相关基础设施,收集人员聚集数据,帮助管理者监控和执行特定地区的封控。钉钉等远程会议软件使用,能够协助公众在家办公,保持社交距离[3]。

1.2.2 数据收集和监测

疫情防控期间物联网部署最重要的目的就是监测和收集数据。数据收集对于有效监测和控制病毒蔓延速度至关重要。

疫情防控期间监测和追踪的参数包括:发烧信息、位置信息、录像、电子支付信息。各种非接触式红外温度计、热成像相机、机器人温度扫描仪、可穿戴热传感器等测温设备作为物联网框架中的一部分部署,将收集的数据发送给监测系统。在发现高于正常温度的读数时便会触发警报,以便通过健康管理系统进一步调查。位置信息可以通过收集GPS、可穿戴设备、ITS 摄像头、手机网络等渠道获得。录像(如无人机视频)可以监测某个地区的人员聚集情况。最终通过电子支付信息来获取具体交易的时间和地点[4]。

大数据分析和建模能够模拟现实中新冠传播,在新冠病毒的检测、追踪、传播预测方面得以很好的应用。很多研究者研究利用大数据和人工智能来更好地分析数据和建立更高效的追踪机制。通过人工智能和各种数据(位置信息、社交媒体动态和政府消息)开发的实时数据可视化展示,来模拟全球病毒的传播。

2 医疗物联网在疫情防控期间的演进

2.1 无人机物联网技术

无人机可用来追踪密接者,帮助监督隔离。例如湖北、欧洲和美国利用无人机来确保管控区的居民能够严格遵守规定。无人机物联网技术还可用来向医疗部门提供医疗物资或帮忙运输样品至指定检测点。

2.2 基于人工智能的医疗物联网

人工智能可用于评估新冠的感染风险,帮助进行居民筛查工作。

信息系统能够利用基于大数据的模型来识别、解析并预测疫情的发展态势。此外,人工智能部署还可用于优化药物和疫苗的临床试验。人工智能创建的机器人可对居民进行在线医疗检查、人工智能辅助诊断和环境消杀。人工智能辅助的智能摄像头可以安装在公寓门前,通过对居民活动的动态监测确保居民遵守隔离的相关规定。人工智能辅助的非接触式体温检测系统,可安装在公共场所识别感染者[5]。

2.3 基于大数据的医疗物联网

大数据分析也为医疗物联网对抗全球病毒大流行提供了驱动力,主要在以下4 个方面发挥了作用:病毒爆发、病毒传播跟踪、诊断/治疗和疫苗/药物的研发[6]。

医疗物联网收集了大量来自社交网站、智能手机和公共传感器(运输、环境、医疗保健部门)的数据。因此,需要协调、管理和分析这些生物医学大数据。

2.4 基于云辅助的物联网

云服务可以帮助解决医疗物联网设备存在的一些限制,如能耗不合理、计算能力不足等问题。传感器节点的主要任务就是收集数据并传输至云端。因此,这些设备的能耗主要消耗在传输和收发消息上。运用适当的节能算法,可延长物联网设备的使用寿命。

在欧洲和我国的智慧城市,手机内置摄像头和生物传感器负责将收集到的个人信息(如CT 图像、心率和咳嗽声)加密、压缩并发送到云端进行深度学习和训练[7]。基于云辅助的物联网在新冠爆发识别、治疗、感染者管理以及检测和诊断方面都能够提供帮助。

3 疫情防控期间物联网面临的挑战

3.1 物联网数据收集的问题

为充分监测和控制新冠,医疗物联网需要综合利用多个传感器节点以各种形式收集数据。传感器设备的异质性和供应商的特定性要求一个严格的网络管理系统。这就面临在已有的平台上部署一个新的网络策略或新程序需要考虑兼容性问题。另一个问题是医疗物联网需要数据共享模型,来支持高效同时又符合伦理的数据提取方式。很多医疗物联网方案在这个特殊的时期没有发挥出应有的作业,究其原因主要是人们不愿意分享个人数据,如位置信息和其他相关健康数据。黑客入侵和数据收集设备渗透的安全性担忧也导致一些相关单位不愿意在他们的设备和服务器上部署。

3.2 可扩展性、动态网络拓扑,计算和能耗限制

随着物联网设备数量的增加,需要将所有的设备放在一个通用的软件框架中以保证设备之间的数据连接。这对设备的存储和集成、标准化的访问和使用都带来挑战。医疗系统间的信息孤岛,通信和物联网基础设施的不足进一步加剧了数据连接的局限性。因此,需要公共卫生专家、数据处理专家和行业利益相关者提供针对医疗物联网挑战(包括可扩展性、安全性、数据集成、互操作性、伦理和隐私)的创新方案。另外,有限的计算能力、电池存储容量问题也影响了设备的复杂数据计算、连续工作时间和数据传输能力[8]。

4 未来展望

未来的医疗物联网架构需要满足连接异构设备的要求,用于相关参数的收集。通过软件自定义网络(SDN)来支持多个供应商设备和应用程序实现网络管理效率最大化,提升可扩展性和管理的灵活性,以适应像新冠这样需要快速改变的各项政策和治理方法[9]。

在未来的全球社区中,人们都可以因为普遍接受数据共享而受益。这需要进一步提高物联网架构的数据安全和隐私性,开发新的数据共享模型来支持这种以数据为中心的方法,从而提高社区之间数据共享的信心。

公共卫生系统将受益于智能手机的普及、云计算的提升、针对健康发展的移动应用程序开发。随着信息流行病学和信息监测领域的进步,医疗物联网提高了互联网上的健康信息搜索、公共交流和行为方面的分析能力[9]。加密技术(如区块链[10])的进步将增强医疗保健物联网的安全性。

5 结语

综上所述,在与新冠病毒的斗争中,医疗物联网在监测病毒传播速度和减少病毒传播途径中发挥了重要作用。随之而来的技术挑战推动了新型传感器部署和物联网技术的发展,促进了物联网与人工智能、大数据、云计算等技术的融合。同时,医疗物联网还需要继续优化安全、系统体系、技术、性能等方面,这样才能让医疗物联网得到公众的信任,发挥更大更高效的作用。