可穿戴及便携式设备在健康医疗领域的应用研究
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[摘要] 可穿戴及便携式设备是未来医疗领域发展的必然趋势，是健康医疗适应社会发展的体现。该文将通过可穿戴及便携式设备形态、分类、服务等多个角度，研究可穿戴及便携式设备在健康医疗领域中的应用。
[关键词] 可穿戴设备;便携式设备;健康医疗领域
[中图分类号] R-05 [文献标识码] A [文章编号] 1672-5654（2019）02（c）-0172-02
以往，传统的医疗照护过程中，将医院作为中心，真实反映了诊疗环节对大型且固定的专业检测设备的依赖性，于院内收集相关的数据，辅助临床诊断。近年，在信息技术及现代通信推动下，传统医疗照护方式发生了变化，由“以医院为中心”向“以患者为中心”转变，这得益于可穿戴及便携式设备的研发与应用。
1 可穿戴及便携式设备分类
健康医疗可穿戴及便携式设备（以下简称“可穿戴设备”）通过光学、MEMS、生物电以及温湿度传感器等不同的传感器，配合处理器芯片与通信模块，对人体相关数据进行采集，同时进行分析处理并传输，以满足健康医疗需求[1]。
现目前，市面上的可穿戴设备主要包括以下几种形态：①智能头带：主要作用在于调节大脑活动;②智能隐形眼镜：可连续监测血糖;③智能项链：可实现运动监测、跌倒检测及位置跟踪;④智能马甲：心衰患者肺积液重量与流动情况监测;⑤智能腰带：运动与坐姿监测;⑥智能衣服：监测心率、呼吸与情緒;⑦智能手环/手表：监测运动、睡眠、心率、体温、血氧、血压，环境参数（紫外线）监测;⑧体征指标采集设备：采集血压、血氧和心电;⑨生化指标采集设备：采集血小板、血糖、红血球及白血球;⑩智能脚环：监测婴儿睡眠环境参数（湿/温）[2]。以采集数据的类型不同可分成影像数据、生理参数、综合数据与生化数据等;以采集模式不同可分成不间断采集、定时采集与需要时采集;根据功用形式可分成监测、筛查、诊断及干预与治疗等[3]。
2 可穿戴及便携式设备在健康医疗领域中的应用
现目前，临床照护路径的各个方面，都已经贯彻落实了基于可穿戴设备的医疗服务及应用。在促进健康这一环节中，通过跟踪调查用户的饮食、营养摄入、日常运动和睡眠等情况，及时提供反馈信息，注重行为激励，有助于用户养成健康的生活方式。在慢性疾病管理环节中，定时监测血压及血糖等各项体征指标，动态掌握体征变化形势，督促患者自己管理自己，自觉采纳对身体有益的生活方式，养成良好的生活饮食习惯，达到健康管理的目的。在诊断治疗这一环节中，利用可穿戴设备，实时采集生化指标、生理指标与影像数据等各方面信息数据，传输到专业人员手中，专业人员以此为据，进行远程诊断，提高疾病诊断效率。另外，针对院外康复环节，医院医护人员根据可穿戴设备反馈的关键指标，提供针对性指导，延伸院内医疗服务至院外。
3 案例
3.1 检测睡眠障碍与质量评估
《2015年中国睡眠指数报告》显示，中国31.2%的人都出现了严重的睡眠问题，5 000万人左右存在潜在的呼吸暂停综合征，呼吸暂停综合征是猝死、高血压、冠心病等问题的重要因素之一[4]。睡眠健康远程监护系统，由智能手机APP、移动健康创新平台（CM-mHiP）、智能节点等构成，且配备有相应的智能处理及分析算法，检测睡眠质量并进行质量评估。见图1。
图1 睡眠障碍检测与质量评估
用户佩戴上智能节点后，在睡眠的状态下，采集各方面数据，通过低功耗蓝牙或USB传输到智能手机中。智能手机的麦克风将采集到的睡眠期间鼾声与环境音根据特定智能分析算法进行分析，识别鼾声与环境音，检测并判断呼吸暂停事件，分析结果及智能节点监测的数据一并上传至CM-mHiP中。CM-mHiP中，采用智能分析算法，依据智能节点采集的数据，对患者的睡眠姿势进行准确判断，对患者的睡眠结构进行评价。在此基础上，睡眠中心专业医生对这一结果进行反复确认之后，提出科学的睡眠指导与建议，并反馈给用户。
3.2 筛查心律不齐并评估严重程度
目前，我国心血管疾病患病人达2.9亿，每年5个成年人中平均1人患心血管疾病，每年5例死亡病例中平均2例死因为心血管疾病[5]。为筛查心律失常并评估严重程度，学术界研发了远程心脏监护系统，目的在于筛查心律不齐并评估严重程度。见图2。
用户佩戴上智能心电节点，通过单导联或三导联，对心电数据进行准确采集，并通过蓝牙将相关数据实时传输到智能手机中。智能手机按照事先预设的信号质量检测算法对心电数据进行分析，得出结果，评价心电数据信号质量是否合格。用户根据这一结果调整佩戴的位置。心电数据信号质量合格之后，保存30 s左右的数据，通过智能算法分析对心律失常情况进行检测，评估严重程度。基于移动健康创新平台，将原始心电数据及算法分析的结果一并传输至服务中心，服务中心的医生根据这一结果，判断是否存在异常，若是有异常，及时通知用户到医院接受进一步的全面检查。
3.3 检测异常计步并分析运动行为
运动监测类可穿戴设备，不仅可量化运动数据，而且可应用智能算法，对用户的行为进行深入分析，提出具有针对性的运动建议，改善运动方式，调节身体健康状态。除此之外，竞赛性质健步走比赛中，也可使用运动类可穿戴设备，避免作弊，精确计步。基于此要求，研发出相应的智能运动监测系统与相关智能处理及分析算法。用户佩戴上计步器，及时收集用户的加速度相关数据，利用嵌入式智能算法对异常计步情况进行检测，将异常计步去除之后，便得出了精准运动步数。计步器智能算法以加速度数据为准，对活动频率进行统计分析，利用内置SIM卡，统计动频，上传精准运动步数到移动健康创新平台中。移动健康创新平台根据动频统计结果，采用行为分析算法，对用户的运动行为类型进行有效识别，提出与用户相符的运动建议。
[参考文献]
[1] 寿文卉，王义，王博，等.可穿戴及便携式设备在健康医疗领域的应用分析[J].互联网天地，2015（8）：26-32.
[2] Zhang Feng，Marten Smith.便携式及可穿戴设备的心率和血氧水平测量技术[J].今日电子，2014（9）：45-47.
[3] 陈婷，王丽娇，唐芬玲.便携式或可穿戴医疗设备中锂电池负极材料的性能研究[J].医疗卫生装备，2016，37（6）：20-24.
[4] 崔宇儇，金环.便携式可穿戴医疗健康设备市场分析[J].时代金融，2018（17）：297.
[5] 裴立军，周倩.浅谈可穿戴计算技术及其应用的新发展[J].网络安全技术与应用，2015（2）：150，152.
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