远程医疗监护系统体系结构研究

远程医疗监护系统体系结构研究
摘要：远程医疗监护系统以便捷的方式解决患者的医疗护理问题，患者足不出户就能在家进行体检、监护和诊断，推动医疗护理从医院到居家的转变。

本文研究远程医疗监护系统体系结构，并提出其所面临的关键问题，有助于推动远程医疗监护技术的发展。

关键词：远程医疗；健康监护；体系结构；躯域传感器网络
中图分类号：tp393
老年人口在社会所占比重越来越大，老年人患病率高，慢性病患者多，且有相当一部分人行动不便，尤其空巢老人的健康管理问题越来越突出[1]。

因此，如何利用现有的医疗资源，为病人提供更为高效的医疗和监护服务成为一个亟待解决的问题。

近年来，随着信息技术、电子技术的发展，远程医疗监控系统[2]随之迅速发展起来，西方发达国家已广泛开展了远程医疗监控系统的研究。

哈佛大学开展了“code-blue”项目[3]，该项目提供紧急救助或灾难情况下的现场医疗监控。

研究人员自行开发设计了便于携带的小型血氧仪、心电监护仪，并结合zigbee通讯协议[4]，将信号传输给医疗救助人员。

lin等人介绍了一套以pda技术和无线网络技术为基础的移动病人监护系统[5]，用pda来持续采集病人的生理信号，pda与远程控制中心通过无线连接。

1 体系结构
远程医疗监护系统的体系结构如图1所示，主要包括：生理信号采集传感器节点、躯域传感器网络（body sensor network，bsn）、
健康监测服务终端、远程医疗服务系统四大部分。

生理信号采集传感器节点实现人体多种生理信号的准确无创伤采集功能；bsn实现生理信号采集传感器节点与监测服务终端的自组网和无线传输；健康监测服务终端将采集到的各种生命体征数据通过无线技术传送至远程医疗服务系统；远程医疗服务系统对数据作进一步的解析、保存，为医院、医生、患者提供服务。

（1）生理信号采集传感器节点实时监测人体生理信号，具体包括：心电信号、血氧饱和度（spo2）、血脂、血压、人体体温、呼吸等生理信号的监测；并将采集后的结果无线发送给健康监测服务终端。

（2）躯域传感器网络是实现人体生理信号获取与处理的基本平台。

生理信号采集传感器节点与健康监测服务终端组成一个bsn，健康监测服务终端是该bsn的汇聚节点，生理信号采集传感器节点通过一跳或多跳的自组织网络把数据发送到健康监测服务终端。

（3）健康监测服务终端主要实现用户与远程医疗服务系统的交互功能。

目前有两种形式的服务终端：一是研发健康监测专用服务终端；另一种是利用用户已有的智能手机、平板电脑等作为服务终端。

服务终端的功能具体包括：
存储并以图形方式显示采集到的各种生命体征数据；
对接收的数据进行实时分析，检测健康状况；
通过gprs、wifi等无线通信技术将监测数据传送至远程医疗服务系统；
实时下载远程医疗服务系统上最新诊断信息，查看历史诊断、和处方信息；
病人自感不适时可手动触发紧急事件按钮，通过远程医疗服务系统请求医生进行远程诊断。

（4）远程医疗服务系统是面向社区服务中心、医生、医院、家庭用户的综合服务系统。

该系统对用户健康数据实现存储、管理及分析功能，具体包括：
接收健康监测数据，并保存到数据库，为每个人建立健康信息档案；
远程终端控制，医生通过该系统可以控制患者的终端，例如：启动生理参数测量、启动生理信号的传输、向特定用户推送处方及诊断结果等；
海量监测数据的挖掘，协助医生做出诊断；
对多类用户进行管理，并提供服务；
诊断信息以短信形式发送到病人用户的手机中，或者发布到健康监测服务终端。

2 面临的关键问题
虽然目前在远程医疗监护技术已经取得了大量的研究进展，但也面临着如下关键问题：
抗干扰生理信号检测技术。

生理信号的连续监测对掌握患者全面的身体情况尤为关键。

虽然远程医疗的出现使连续监测成为可能，但由于家庭用户的生理信号检测容易受到运动等因素的干扰，目
前，抗干扰的生理信号连续检测技术仍处在研发过程中。

生理信号智能诊断。

智能诊断是远程医疗的难题之一，可采取在服务终端对健康监测数据进行实时分析，运行时间复杂度及空间复杂度较低的智能诊断算法，例如：异常阈值检测、心率计算、异常自动报警等；在远程医疗服务器上利用数据挖掘等方式对大规模健康监控数据实现复杂的智能诊断。

bsn关键问题研究。

用户在日常生活中，所处环境多变，要求bsn 具有良好的抗干扰能力：运动抗干扰能力、电磁辐射抗干扰能力、数据传输抗干扰能力等。

另外节点间的时间同步，区分服务的网络拥塞控制也是bsn要解决的关键问题。

3 结论
远程医疗技术已成为一个重要研究领域，发展远程医疗技术，越来越被证明是大幅降低医疗和就医成本、改善医疗资源分布及提高医疗整体水平的重要手段。

本文设计了远程医疗监护系统体系结构，并提出其面临的关键问题，有助于推动远程医疗监护系统的实施和研发。

参考文献：
[1]穆光宗，张团.我国人口老龄化的发展趋势及其战略应对[j].华中师范大学学报（人文社会科学版），2011，5（3）：29-36. [2]周笑，李明，卜佳俊.移动远程医疗监护系统的设计与实现[j].计算机工程，2010，10（6）：251-253.
[3]s.patel，k.lorincz，r.hughes，n.huggins，et al.monitoring
motor fluctuations in patients with parkinson’s disease using wearable sensors [j].ieee transactions on information technology in biomedicine，november 2009，13（6）：864-873.
[4]p.baronti，p.pillaia，et al.wireless sensor networks：
a survey on the state of the art and the 802.15.4 and zigbee standards[j].computer communications，2007，30（7）：1655-1695.
[5]y.lin，i.jan，p.ko，et al.a wireless pda-based physiological monitoring system for patient
transport[j].ieee transactions on information technology in biomedicine，2004，8（4）：439-447.
作者简介：张足生（1980-），男，湖南衡阳人，博士，助理研究员，主要研究方向：无线传感器网络、智能交通系统。

作者单位：东莞理工学院，广东东莞 523808；中国科学院深圳先进技术研究院，广东深圳 518055。