韋浩然，趙思萌，羅 旭

（遵義醫(yī)科大學(xué) 醫(yī)學(xué)信息工程學(xué)院，貴州 遵義 563000）

0 引 言

物聯(lián)網(wǎng)（IOT）是在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的基礎(chǔ)上構(gòu)造的一個(gè)萬(wàn)物互聯(lián)的感知網(wǎng)絡(luò)，其主要支撐技術(shù)是傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，分別屬于物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的下層和上層。傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中最主要的是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，該技術(shù)涵蓋射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)、傳感器檢測(cè)技術(shù)、無(wú)線傳輸技術(shù)等，主要任務(wù)是感知信息并將信息通過(guò)網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)路由后發(fā)往匯聚節(jié)點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部以無(wú)線的方式組網(wǎng)，無(wú)線通信協(xié)議可以是ZigBee、WiFi、藍(lán)牙、LoRa等。當(dāng)然傳感器網(wǎng)絡(luò)也可以是有線網(wǎng)絡(luò)?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)是傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的外延與銜接，該網(wǎng)絡(luò)中一般以傳感器網(wǎng)絡(luò)中的匯聚節(jié)點(diǎn)為始端，將節(jié)點(diǎn)的感知信息通過(guò)Internet送到數(shù)據(jù)處理終端進(jìn)行分析。物聯(lián)網(wǎng)用途廣泛，遍及智能交通、環(huán)境保護(hù)、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工業(yè)監(jiān)測(cè)、健康護(hù)理、智能農(nóng)業(yè)、水利監(jiān)測(cè)、食品溯源等多個(gè)領(lǐng)域。

隨著時(shí)代的發(fā)展，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)已離不開(kāi)信息技術(shù)，逐步從信息互動(dòng)、存儲(chǔ)、傳輸?shù)然A(chǔ)功能走向深度融合，在臨床護(hù)理、疾病診斷、智能手術(shù)等領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越多的作用。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為信息技術(shù)的一項(xiàng)前沿技術(shù)，將其融入醫(yī)學(xué)，可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程體檢、遠(yuǎn)程醫(yī)療醫(yī)護(hù)、醫(yī)院智能管理等多項(xiàng)功能，尤其可以促進(jìn)“4P”醫(yī)學(xué)，即預(yù)防性、預(yù)測(cè)性、個(gè)體化和參與性醫(yī)學(xué)的發(fā)展。

對(duì)于如何將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與醫(yī)學(xué)更好地結(jié)合起來(lái)，國(guó)內(nèi)外一直在從事相關(guān)研究，并取得了一些成果，涉及到智能可穿戴設(shè)備、人體傳感器網(wǎng)絡(luò)、遠(yuǎn)程醫(yī)療監(jiān)護(hù)以及醫(yī)院管理多個(gè)方面。本文從醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)、涉及到的醫(yī)學(xué)信號(hào)處理技術(shù)以及應(yīng)用領(lǐng)域方面梳理了當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究進(jìn)展以及面臨的問(wèn)題。

1 醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)

可穿戴傳感器設(shè)備是人體物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)，其實(shí)際上是一類便攜式傳感器節(jié)點(diǎn)，基本組件包括傳感器、微處理器（MCU）、外圍電路、通信模塊以及電源模塊。傳感器節(jié)點(diǎn)組件結(jié)構(gòu)如圖1所示，傳感器節(jié)點(diǎn)通過(guò)傳感器采集信息，獲取信息后將信息送往微處理器，處理后的信息經(jīng)由無(wú)線通信模塊發(fā)送到外延數(shù)據(jù)終端進(jìn)行處理，其中最關(guān)鍵的即為傳感器部分。目前的傳感器節(jié)點(diǎn)可以監(jiān)測(cè)腦電、心電、呼吸頻率、姿態(tài)、體溫以及運(yùn)動(dòng)加速度等，文獻(xiàn)[3]中綜述了目前應(yīng)用的可穿戴傳感器節(jié)點(diǎn)。在已有研究中還融入了泛在物聯(lián)網(wǎng)的概念，除可穿戴微機(jī)電節(jié)點(diǎn)外，把一些較為復(fù)雜的醫(yī)療儀器設(shè)備，例如超聲檢查儀、核磁共振儀也作為醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)端。

圖1 傳感器節(jié)點(diǎn)組件結(jié)構(gòu)

將分散的可穿戴設(shè)備自組成網(wǎng)，即構(gòu)成了人體傳感器網(wǎng)絡(luò)，也稱為人體物聯(lián)網(wǎng)，這些設(shè)備節(jié)點(diǎn)常通過(guò)星型拓?fù)渎?lián)系在一起。圖2給出了人體物聯(lián)網(wǎng)的工作方式，各感知節(jié)點(diǎn)將信息發(fā)送給匯聚節(jié)點(diǎn)，然后由匯聚節(jié)點(diǎn)將信息發(fā)送給云端處理系統(tǒng)。

圖2 人體物聯(lián)網(wǎng)

人體物聯(lián)網(wǎng)是醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)的下層網(wǎng)絡(luò)，匯聚節(jié)點(diǎn)相當(dāng)于一個(gè)中繼路由節(jié)點(diǎn)，作為互聯(lián)網(wǎng)的終端機(jī)可以將人體物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)傳送到遠(yuǎn)程終端。當(dāng)然，人體物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)微機(jī)電系統(tǒng)，對(duì)于非微機(jī)電系統(tǒng)，例如一些大中型醫(yī)療設(shè)備可以直接接入互聯(lián)網(wǎng)傳送數(shù)據(jù)。

2 醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)中的信息處理技術(shù)

2.1 醫(yī)學(xué)信號(hào)處理技術(shù)

體征信號(hào)類型不同，其處理方法也不盡相同。按照信號(hào)的周期變化和組分復(fù)雜度，可以分為復(fù)雜成分信號(hào)、節(jié)律平穩(wěn)信號(hào)和穩(wěn)態(tài)信號(hào)。典型的復(fù)雜成分信號(hào)有腦電信號(hào)、心電信號(hào)，典型的節(jié)律平穩(wěn)信號(hào)有呼吸運(yùn)動(dòng)和氣流信號(hào)、脈動(dòng)信號(hào)，典型的穩(wěn)態(tài)信號(hào)有血壓、血糖信號(hào)。

2.1.1 復(fù)雜成分信號(hào)監(jiān)測(cè)與處理

腦電波是一種復(fù)雜成分信號(hào)，指示一些自發(fā)的、有節(jié)律的神經(jīng)電活動(dòng)，其頻率變動(dòng)范圍在1～30次/s之間，劃分為δ波、θ波、α波、β波、λ波、μ波、σ波等多個(gè)波段。與腦電類似，心電成分也較為復(fù)雜，有P波、PR間期、QRS波、ST段、T波、U波等多個(gè)波段。

腦電監(jiān)測(cè)：主要依托導(dǎo)電電極獲取腦部的自發(fā)性生物電，而后放大以監(jiān)測(cè)多個(gè)電位，因此腦電傳感器有多個(gè)電極。心電監(jiān)測(cè)：若僅監(jiān)測(cè)心率，即心臟每分鐘跳動(dòng)的次數(shù)，采用壓電傳感器即可；若要獲得心電圖以及監(jiān)測(cè)心率和心律的具體變化，則要依托生物電極采用心電導(dǎo)聯(lián)法進(jìn)行測(cè)量。

復(fù)雜信號(hào)分析中常要求對(duì)信號(hào)的多個(gè)成分進(jìn)行析取，涉及到波譜分析或特征分量分析。例如，正常的腦心電信號(hào)各頻率組分都在一個(gè)給定的頻率范圍（頻域）內(nèi)。若析取的頻率組分不在頻域內(nèi)，則判定當(dāng)前監(jiān)測(cè)到的信號(hào)可能有異?，F(xiàn)象；同樣，若電波信號(hào)可以分解為多個(gè)特征分量的和，當(dāng)某個(gè)特征分量的系數(shù)超過(guò)額定值時(shí)，也可判定為可能有異常情況。這里簡(jiǎn)介三種信號(hào)分析方法：

（1）小波分析

小波分析是常用的復(fù)雜信號(hào)分析方法，其基本思想與傅里葉變換類似，將隨時(shí)間變化的時(shí)域信號(hào)映射到頻域進(jìn)行觀察，基本原理如下。

設(shè)()表示采集到的腦電或心電離散信號(hào)，則()的離散序列小波變換定義為：

其中：()為小波基函數(shù)，數(shù)學(xué)形式已知，ψ()為小波基函數(shù)經(jīng)伸縮和位移變換后得到的函數(shù)簇；、分別代表頻率分辨率和時(shí)間平移量。調(diào)整分辨率即尺度值，可以觀察到不同成分的頻率信號(hào)，即不同的C序列值。

（2）稀疏分析

在調(diào)和分析中，信號(hào)()可分解為一組基函數(shù)的線性組合，即：

其中：(φ())是用于分解信號(hào)的基函數(shù)；={φ(),∈}即字典，是基函數(shù)的集合。

φ()可以認(rèn)為是信號(hào)()的特征分量；α即是特征分量上的系數(shù)。稀疏分析即是構(gòu)造字典，根據(jù)字典中的特征分量分解信號(hào)，并觀察特征分量對(duì)應(yīng)的特征系數(shù)是否超過(guò)經(jīng)驗(yàn)閾值。

對(duì)于稀疏分解，選取字典是關(guān)鍵步驟，字典不唯一。在當(dāng)前的信號(hào)處理應(yīng)用中，所用的字典都是過(guò)完備的，即字典中有冗余原子，原子之間并不是線性無(wú)關(guān)的。將上式轉(zhuǎn)化為矩陣形式，稀疏表示可以轉(zhuǎn)化為求解如下優(yōu)化問(wèn)題：

其中 ||||={,α≠ 0} 為的范數(shù)。

（3）時(shí)間序列分析

若信號(hào)()是平穩(wěn)的，按照平穩(wěn)信號(hào)分析方法，第個(gè)點(diǎn)的值()可用該點(diǎn)前面的序列值即(1),(2),(3), ...,(-1)來(lái)預(yù)測(cè)，自適應(yīng)自回歸模型（AAR）常用來(lái)作平穩(wěn)序列預(yù)測(cè)，具體有：

2.1.2 節(jié)律平穩(wěn)信號(hào)監(jiān)測(cè)與處理

節(jié)律平穩(wěn)體征信號(hào)也是時(shí)變信號(hào)，在正常的情況下有典型的周期性，波形變化平穩(wěn)。對(duì)此類信號(hào)的監(jiān)測(cè)一般有固定的采樣頻率，且采樣頻率滿足奈奎斯特采樣定律。相比于心腦電信號(hào)，此類信號(hào)的波譜成分較為單一，信號(hào)分析采用傅里葉頻域分析方法即可。

若信號(hào)()的周期為，即()=()，則該信號(hào)的離散傅里葉變換為：

這樣，就可以把時(shí)間序列信號(hào)()映射為頻域信號(hào)()進(jìn)行觀察。()的離散傅里葉逆變換為：

當(dāng)然，若身體機(jī)能出現(xiàn)某些異常，例如呼吸節(jié)律不一，則會(huì)影響信號(hào)的周期性，這時(shí)僅通過(guò)觀察序列信號(hào)的時(shí)間域變化即可。

2.1.3 穩(wěn)態(tài)信號(hào)監(jiān)測(cè)與處理

部分體征信號(hào)在相當(dāng)長(zhǎng)的一個(gè)時(shí)段數(shù)值穩(wěn)定，例如一天、一個(gè)上午，甚至是一個(gè)小時(shí)。常測(cè)的此類體征信號(hào)有：血氧飽和度、血壓、血糖、血脂。血氧飽和度一般采用光電傳感器測(cè)量；血壓一般采用壓電傳感器測(cè)量；血糖和血脂傳感器需要微創(chuàng)采血，然后利用電化學(xué)法或光化學(xué)法測(cè)量。相比于復(fù)雜成分和平穩(wěn)節(jié)律信號(hào)，此類信號(hào)的變化相對(duì)緩慢，變化周期和采樣間隔也相對(duì)較長(zhǎng)。對(duì)此類信號(hào)，進(jìn)行長(zhǎng)間隔采樣序列的時(shí)間域觀測(cè)即可。

2.2 遠(yuǎn)程信息處理

2.2.1 數(shù)據(jù)通信

數(shù)據(jù)通信主要是網(wǎng)絡(luò)通信通用技術(shù)和數(shù)據(jù)壓縮通用技術(shù)。在當(dāng)前第五代通信技術(shù)（5G）逐步成熟的背景下，通信速率大大增強(qiáng)，可以將云端信息實(shí)時(shí)發(fā)往遠(yuǎn)程后臺(tái)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)生的實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)。例如在慢阻肺診治應(yīng)用中，整套系統(tǒng)由患者的手機(jī)端、便攜式遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)肺功能儀、云端智能信息分析系統(tǒng)以及醫(yī)療服務(wù)端構(gòu)成；由便攜式遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)肺功能儀采集受測(cè)客戶肺功能生理參數(shù)，所采集的數(shù)據(jù)被傳輸至云計(jì)算框架下的智能信息分析系統(tǒng)；該系統(tǒng)分析客戶數(shù)據(jù)，并傳輸至醫(yī)療服務(wù)端，醫(yī)務(wù)人員根據(jù)需要給出建議，通過(guò)軟件傳回受測(cè)客戶的手機(jī)端。

2.2.2 數(shù)據(jù)融合

在一些應(yīng)用中，物聯(lián)網(wǎng)不僅作為信息采集的工具，而且還對(duì)監(jiān)測(cè)到的多個(gè)節(jié)點(diǎn)或終端的信息作綜合分析，主要采用的是數(shù)據(jù)融合技術(shù)，具體如下：

（1）數(shù)據(jù)層面上的數(shù)據(jù)融合，即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、濾波、壓縮和特征提取等較低層面的處理操作。

對(duì)于離散信號(hào)()，其實(shí)際表達(dá)為：

對(duì)于離散信號(hào)()，可以映射到頻率域，如式（5）所示的周期信號(hào)離散傅里葉變換表達(dá)中的2π/，∈{0, 1, 2, ...,-1}即頻域范圍。濾波即讓信號(hào)通過(guò)一個(gè)選擇濾波器，僅僅關(guān)注某一頻域(2π/)，∈[,]內(nèi)的信號(hào)信息。

壓縮處理即減小信號(hào)在通信過(guò)程中的數(shù)據(jù)量。在壓縮處理中可以用一組基來(lái)分解原信號(hào)（包括圖像），突出系數(shù)較大時(shí)對(duì)應(yīng)的分量，而忽略系數(shù)較小時(shí)對(duì)應(yīng)的分量，采用2.1.1節(jié)提到的稀疏分解或小波分解可實(shí)現(xiàn)。

特征提取即提取信號(hào)的主體特征，可以通過(guò)2.1.1節(jié)提到的小波分解、稀疏分解實(shí)現(xiàn)。若用一組信號(hào)基來(lái)分解信號(hào)，那么各信號(hào)基分量的系數(shù)即為信號(hào)的特征。當(dāng)某監(jiān)測(cè)信號(hào)來(lái)源于多個(gè)信號(hào)源的信號(hào)混疊時(shí)，例如在腦電監(jiān)測(cè)中腦電信號(hào)除腦電本身外還含有肌電成分，特征提取?；讵?dú)立分量分析的方法實(shí)現(xiàn)，目的是提取不同的信號(hào)源信息。獨(dú)立分量分析方法亦可用于來(lái)源于多個(gè)信號(hào)源的信號(hào)去噪處理中，即去除多源信號(hào)中噪聲源的影響。

（2）特征層面上的數(shù)據(jù)融合：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更進(jìn)一步的模式識(shí)別，即對(duì)表征事物或現(xiàn)象中蘊(yùn)含的各種形式的（數(shù)值的、文字的和邏輯關(guān)系的）信息進(jìn)行處理和分析，以對(duì)事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類和解釋的過(guò)程，其中又以特征分類最為典型。常采用支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或目前慣用的深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)。

（3）決策層面上的數(shù)據(jù)融合：即對(duì)數(shù)據(jù)所反映的信息作最終判斷，例如所患何種疾病、病人健康狀態(tài)或病情發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)。決策層的數(shù)據(jù)融合方法多樣，結(jié)合具體的應(yīng)用有不同的方法，慣用的方法如下：有時(shí)間序列分析方法，即已知某個(gè)傳感器隨時(shí)間變化的多個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)(1),(2), ...,()來(lái)推測(cè)即將發(fā)生的第+1個(gè)值(+1)；證據(jù)理論方法，即通過(guò)已知的不同監(jiān)測(cè)對(duì)象的多個(gè)傳感器監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)(),(), ...,s()，推測(cè)患病、發(fā)病或惡化等事件發(fā)生(()=1)還是沒(méi)有發(fā)生(()=0)。

2.3 RFID輔助管理技術(shù)

無(wú)線射頻識(shí)別即射頻識(shí)別技術(shù)（Radio Frequency Identification, RFID）是自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的一種。通過(guò)無(wú)線射頻方式進(jìn)行非接觸雙向數(shù)據(jù)通信，對(duì)記錄媒體（電子標(biāo)簽或射頻卡）進(jìn)行讀寫(xiě)，從而達(dá)到識(shí)別目標(biāo)和數(shù)據(jù)交換的目的。RFID系統(tǒng)由讀寫(xiě)器、電子標(biāo)簽和數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)三部分組成。

在RFID輔助管理中，事先將病人或設(shè)備信息寫(xiě)入標(biāo)簽；在巡查過(guò)程中，由手持RFID讀寫(xiě)器讀出標(biāo)簽中的信息，以達(dá)到獲取初始輸入信息、定位病人或設(shè)備對(duì)象的目的。例如：通過(guò)給新生兒佩戴一個(gè)代表身份的RFID電子標(biāo)簽，對(duì)新生兒進(jìn)行區(qū)域定位以及身份識(shí)別管理；給特殊病人佩戴RFID電子標(biāo)簽，有針對(duì)性地設(shè)定病人的各個(gè)權(quán)限以及活動(dòng)范圍；給醫(yī)生和醫(yī)護(hù)人員的工作卡加裝遠(yuǎn)距離的RFID電子標(biāo)簽，可以獲取位置信息以便更好地提供服務(wù)；在每個(gè)需要進(jìn)行資產(chǎn)管理的房間及走廊安裝RFID識(shí)別器，一旦帶有RFID標(biāo)簽的移動(dòng)設(shè)備進(jìn)入某一房間或區(qū)域，立即被房間或區(qū)域內(nèi)的RFID識(shí)別器識(shí)別以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)跟蹤每一臺(tái)設(shè)備。

3 醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)應(yīng)用

3.1 體聯(lián)網(wǎng)技術(shù)案例

目前的可穿戴傳感器設(shè)備有呼吸氣流傳感器、腦電傳感器、心電傳感器、血氧飽和度傳感器、呼吸運(yùn)動(dòng)傳感器、血壓計(jì)、血糖儀、血脂儀等方面的可穿戴節(jié)點(diǎn)。文獻(xiàn)[3，18-31]中研究了一些目前的可穿戴節(jié)點(diǎn)類型和技術(shù)。多個(gè)可穿戴節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)不同的體征信息，這些節(jié)點(diǎn)便構(gòu)成了體聯(lián)網(wǎng)，并且可以集成在一套智慧衣上。體聯(lián)網(wǎng)的主要目的是實(shí)現(xiàn)體征信號(hào)的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)，以用于對(duì)病人遠(yuǎn)程隨訪觀察、看護(hù)和輔助診療。

3.2 物聯(lián)網(wǎng)輔助遠(yuǎn)程醫(yī)療應(yīng)用

醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)在臨床中的一個(gè)重要目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程診斷、遠(yuǎn)程處方、遠(yuǎn)程治療等遠(yuǎn)程醫(yī)療。物聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程醫(yī)療建立在體聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)之上，利用物聯(lián)網(wǎng)中的傳感器節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)采集醫(yī)療現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，并通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)將信息遠(yuǎn)程送往醫(yī)聯(lián)體遠(yuǎn)端，進(jìn)行遠(yuǎn)程疾病診療和醫(yī)護(hù)指導(dǎo)。但在此應(yīng)用領(lǐng)域中，涉及到的物聯(lián)網(wǎng)概念通常為泛在物聯(lián)網(wǎng)，末端端點(diǎn)既可以是微機(jī)電傳感器節(jié)點(diǎn)，也包括計(jì)算機(jī)，亦可以為核磁共振儀、超聲或B型超聲波診斷儀等大中型醫(yī)療信息采集設(shè)備。文獻(xiàn)[36]探討了如何利用醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)于腦卒中的遠(yuǎn)程診療；文獻(xiàn)[37]討論了如何將醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)用于睡眠呼吸疾病的輔助診療，開(kāi)發(fā)了一套物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)以觀察帕金森癥；文獻(xiàn)[38]介紹了如何將醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)用于呼吸系統(tǒng)疾病的診治和管理；文獻(xiàn)[39-40]針對(duì)心血管疾病的監(jiān)護(hù)設(shè)計(jì)了基于物聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)系統(tǒng)；文獻(xiàn)[41-43]針對(duì)心臟疾病的監(jiān)測(cè)設(shè)計(jì)了基于物聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)；文獻(xiàn)[44]探討了基于物聯(lián)網(wǎng)的慢性病監(jiān)護(hù)和管理；文獻(xiàn)[45]介紹了如何利用物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)護(hù)手術(shù)病人；文獻(xiàn)[46-47]針對(duì)帕金森病的監(jiān)測(cè)設(shè)計(jì)了物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)護(hù)系統(tǒng)；文獻(xiàn)[48]討論了如何利用物聯(lián)網(wǎng)的監(jiān)測(cè)信息來(lái)判斷用戶是否患有阿爾茲海默病。在文獻(xiàn)[49]中綜述了基于物聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)程醫(yī)療研究現(xiàn)狀和相關(guān)技術(shù)，提出了新的研究方向、建議和挑戰(zhàn)。

3.3 醫(yī)院物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用

醫(yī)院物聯(lián)網(wǎng)是指運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)解決醫(yī)院管理問(wèn)題，例如：通過(guò)RFID設(shè)備保存用戶的醫(yī)療檔案和個(gè)人信息，并由醫(yī)院服務(wù)器處理、存儲(chǔ)這些醫(yī)療數(shù)據(jù)；醫(yī)護(hù)人員在對(duì)病人做醫(yī)護(hù)處理前，可通過(guò)PDA讀取患者RFID醫(yī)療卡上的信息，了解患者的病史和血型等；利用物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)環(huán)境監(jiān)測(cè)功能，通過(guò)傳感器節(jié)點(diǎn)上裝備的濕度、溫度、空氣質(zhì)量、光電、圖像等傳感器監(jiān)測(cè)房間濕度、溫度、空氣質(zhì)量、消防情況，并且能夠獲得醫(yī)院環(huán)境的監(jiān)控視頻。醫(yī)院物聯(lián)網(wǎng)主要是借助了物聯(lián)網(wǎng)中感知節(jié)點(diǎn)的信息采集、信息轉(zhuǎn)發(fā)功能。

國(guó)內(nèi)外在醫(yī)院物聯(lián)網(wǎng)方面展開(kāi)了一些研究。文獻(xiàn)[51]結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了后勤智能化管理與綜合運(yùn)維管理的全方位整合，將醫(yī)院后勤保障與服務(wù)有機(jī)結(jié)合成一個(gè)整體，有效提升了醫(yī)院后勤管理效能。文獻(xiàn)[52]中為了提高資產(chǎn)管理的效率、保護(hù)資產(chǎn)的安全與完整以防止資產(chǎn)流失，提出了一個(gè)在醫(yī)院資產(chǎn)管理中采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的解決方案。文獻(xiàn)[53]結(jié)合醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)集成平臺(tái)系統(tǒng)，討論了病患服務(wù)、物品管理以及業(yè)務(wù)流程管理在內(nèi)的醫(yī)院管理模式的創(chuàng)新。文獻(xiàn)[54]提出了一類基于物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境和云網(wǎng)的醫(yī)療設(shè)備信息物理系統(tǒng)（medical cyber-physical system），以便于遠(yuǎn)程與設(shè)備穿戴或使用者之間實(shí)現(xiàn)直接和實(shí)時(shí)的交互。為了應(yīng)對(duì)新冠疫情，文獻(xiàn)[55]提出借助于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)輔助實(shí)現(xiàn)及時(shí)發(fā)現(xiàn)、隔離、管理新冠肺炎確診、疑似、可疑患者或潛在傳染源。國(guó)外的一些研究提出了智慧醫(yī)院（Smart Hospital）的概念，討論了如何將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)用于包括病人、病房、各類設(shè)施在內(nèi)的醫(yī)學(xué)綜合管理。

4 問(wèn)題與挑戰(zhàn)

醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)的研究和應(yīng)用中遇到的問(wèn)題和挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)用于臨床醫(yī)學(xué)，即物聯(lián)網(wǎng)與醫(yī)學(xué)的深度融合中。雖然目前已有物聯(lián)網(wǎng)用于臨床醫(yī)學(xué)的案例，但較成熟的還是在體征監(jiān)測(cè)方面，針對(duì)具體病型的輔助觀測(cè)和診療的研究還在初級(jí)階段，且存在如下問(wèn)題：①受傳感技術(shù)的制約，部分體征信號(hào)缺乏便攜式傳感器設(shè)備；②由于傳感器節(jié)點(diǎn)的處理能力有限，大多數(shù)情形下數(shù)據(jù)還是要返回給云終端進(jìn)行處理，大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)還有待提升；③目前雖然報(bào)道的技術(shù)很多，但大多是在實(shí)驗(yàn)室中實(shí)現(xiàn)的，離成熟的市場(chǎng)應(yīng)用還有一定的距離；④針對(duì)具體病型的物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)通常是在已知患病病型的情況下進(jìn)行的，根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行較為深入的健康評(píng)估或疾病預(yù)測(cè)的應(yīng)用還亟待拓展研究。

但總的來(lái)說(shuō)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，尤其是微機(jī)電芯片技術(shù)的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)中傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)處理能力越來(lái)越強(qiáng)，通信速度和可靠性越來(lái)越強(qiáng)，后續(xù)醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)依然是信息技術(shù)與醫(yī)學(xué)結(jié)合的一個(gè)研究熱點(diǎn)。

5 結(jié) 語(yǔ)

本文綜述了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的當(dāng)前研究進(jìn)展。首先介紹了醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)；然后根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)中的三種用途類型，即體聯(lián)網(wǎng)、遠(yuǎn)程醫(yī)療和醫(yī)院管理三方面闡述了醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)中的信息處理技術(shù)，結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)介紹了上述三個(gè)方面的技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀；最后在現(xiàn)有研究進(jìn)展之上提出了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)，尤其是與醫(yī)學(xué)深度融合中面臨的一些問(wèn)題和挑戰(zhàn)。