引言：

新冠疫情期间，在医疗人员极度紧缺的情况下，物联网在医疗领域的应用为抗击疫情提供了极大的支持力度，两个最具代表性的应用场景如下：

第一，     在方舱医院的初始建设阶段，安装在工地附近的5G网络摄像头能够精准并实时记录医院建设进度状态，通过互联网及直播平台，向全国人民进行实时转播。

第二，     在后期医院运营期间，无人机器人代替人类在方舱医院进行并完成了病区消毒及物资配送的工作。

 物联网的定义：

物联网是对各类终端设备赋予网络功能，利用传感器、通信网络、软件、控制系统等设施设备，链接物、人、系统和信息资源，并将物理及虚拟世界的信息进行智能处理、分析及反应的服务系统。

 物联网的结构：

物联网的结构分为四个层面，即感知层、传输层、平台层及应用层。

 医疗物联网应用场景：

      近年来，大众居民对医疗及健康领域越来越关注，对于医疗质量及诊疗效率的重视程度也逐步加强，从2011年至2021年中国城镇居民在医疗保健领域的人均支出稳步提升，实现达到10%的复合年均增长率。然而，传统的医疗体系存在医疗资源不足或是资源倾斜不平衡、诊疗流程规范性较弱、医疗模式有偏差等情况，通过物联网技术与医疗的结合使得每一个传统医疗体系的痛点变成可切入的创新点，有很大潜在突破的空间以及未来市场。

城镇居民人均年医疗保健支出, 中国, 2011-2021

在医疗资源不足或倾斜的领域，其中一个典型的痛点例子就是挂号难，特别是挂专家号的难度较大。挂号难，体现出传统医疗体系当中医疗资源总量不足的现象。传统的挂号方式体现为要求个人实地到特定医院窗口进行挂号，由于无法掌控医生排班时间、挂号名额等信息，通常需要排队并进行较长时间的等待。由于专家人数有限，排班时间有限，经过漫长的等待时间，病人也有无法挂到号的可能性。由此，更衍生出“黄牛”的现象，将专家号提前预定，并以高价格出售给患者的情况。物联网针对该特定现象，推出互联网医疗服务平台，例如就医160、挂号网、微医等，有的医院也研发配备了量身定做的医疗服务小程序及APP。采用物联网升级后的医疗系统，在挂号方面，互联网医疗系统能够提前公示医生的排班情况以及每个时间段所分配的人数，患者可以根据自身情况进行预约挂号，节省了排队等待及人工处理挂号信息的时间，很大程度上提升了挂号的效率以及患者舒适程度。此外，对于完全不需要面对面问诊的病患，移动医疗系统例如春雨医生推出轻问诊产品，从源头节约并整合了医疗资源，给更需要的患者。对于病患不明确诊疗科室、诊疗医生的情况，互联网医疗服务平台可以根据患者提供的症状及历史病情说明，给出相应的建议，对症下药匹配诊疗科室及医生，避免医疗资源的浪费，也为患者节约了宝贵的精力和时间。在诊疗过程规范性薄弱方面，一个典型的案例是病患的过往病史零散化，碎片化，在不同医疗机构诊疗档案信息共享程度低，而医生需要掌握患者的历史病历情况来掌握诊断的正确性。针对这一痛点，医疗物联网技术的介入，例如医生端临床科研软件珍立拍，采用智能终端多媒体形式采集病历信息，在PC端及云端进行数据整理、统计、分析及汇总，将临床病历按照采集顺序导航。医生病历管理工具Practice Fusion将病人账单及健康记录整理汇总，形成云支持的电子病历。按照对象的不同，医疗物联网的应用场景可分为三类型，分别以患者、临床管理、医院设备为中心，进行管理。

      设备方面，医疗健康物联网将医疗健康器械，例如以皮肤贴片、胰岛素泵、血糖检测仪为代表的可穿戴式医疗设备、以起搏器和植入式心律转复除颤器设备为代表的植入式医疗设备以及以家庭监控设备、连接成像设备及扫描设备为代表的固定式医疗设备与互联网相连接，从医疗器械端，采集患者指标数据，并通过物联网系统对数据进行远程的整理分析，对患者健康状况进行实时监控，提高诊断的准确性以及治疗的速度效率。

图1·：不同种类的可穿戴式医疗设备

 医疗健康物联网技术是什么？是如何支持场景应用的呢？

图2：医疗物联网基础架构

 医疗健康物联网基础架构

      医疗与健康物联网能够起到数据标准化、数据预处理以及网络连接的能力，物理联网网关起到至关重要的作用，为智能物之间的通信起到重要意义。物联网网关是将传感器、智能设备、云和数据系统相互连接的物理设备或软件程序。数据和云/数据系统之间的传输都需要通过网关，数据采集端通常收到的数据由于传感器的不同，数据格式也是不同的，网关将各种数据收集并合并起来，转换成标准数据格式。从采集端收到大量数据后，在上传至云之前，会执行数据预处理，筛选出有效数据，降低传输、处理和储存的要求。在数据采集端，传感器无法直接连到广域网，物联网网关使用Wi-Fi、移动数据等媒介将传感器连接至外部网络。

 医疗物联网网关架构

      医疗及健康物联网网关系统通常由中央处理器（CPU）和无线现场连接器（WFC）组成。虽然网关本身一般不包括传感器，但是网关使用蓝牙、NFC、ZigBee等现场连接器，从无线传感器采集数据，并以小数据包的形式发送至CPU进行预处理，该部分可以定义为系统的核心组件。网关包含的嵌入式软件也是系统的关键组成部分。网关软件具备数据处理、预处理和数据管理等功能。从感知层传感器采集数据后，网关在预处理阶段判断储存或丢弃数据。同时，网关负责处理可能导致网关处理终端的外部障碍以保证系统稳定运行。例如，在停电的情况下，嵌入的软件确保系统能够在电源恢复时自动启动并从停电时的中断点继续程序处理。网关使用Wi-Fi、蜂窝数据、卫星、LTE等长距离WFC将经过预处理及过滤的数据传输至云端或是数据中心进行更深入的分析及处理。

 医疗物联网感知层（数据采集）

      针对不用用途，医疗健康领域的传感器的主要任务是对使用由单一传感器组成的传感器网络，如心电监测传感器、呼吸传感器、血压血糖传感器等医疗仪器设备的患者或使用者的生命体征数据进行采集，并在治疗与调整的过程当中对进行持续性的自动化收集，以达到对医疗过程实时监控，对异常行为即使修正，提高医疗系统的安全性及治疗效果。针对药品方面，传感器能够跟踪药品实时动态，掌握从采购到终端用户的全流程管理。

      芯片是感知层的重要组成部分，芯片的功能是用于处理通信、视频及图像，同时可以定位保证安全。 芯片中最具知名度的功能即定位，我国有自主发展并且独立运行的全球卫星导航系统北斗卫星导航系统，与美国GPS、俄罗斯GLONASS和欧盟Galileo同为全球四大卫星导航系统。2020年6月发射的北斗三号卫星全球定位范围精度优于10米，测速精度优于0.2米/秒、授时精度优于20纳秒、服务可用性优于99%，在极大程度上赋能、增益医疗健康物联网的室外功能应用。物联网的主要应用之一为通信基带芯片，而目前，市场中性能最好的基带芯片为5G基带，主要制造商为高通和海思，其中高通最先进的5G基带芯片为晓龙X70，2022年2月发布的首个5G AI 处理器，在调制解调器及射频系统中引入全球首个5G AI处理器，进一步提升连接的灵活性。在发布晓龙X70之前，高通分别推出了晓龙X50、X55、X60和X65。巴龙5000是业界标杆的5G多模终端芯片，单芯片支持2G/3G/4G/5G网络制式，支持业界标杆5G速率，在5G网络Sub-6GHz频段下，巴龙5000峰值下载速率可达4.6Gbps，mmWave（毫米波）频段峰值下载速率达6.5Gbps，如果叠加LTE双连接最快可达7.5Gbp，是4G LTE可体验速率的10倍，带来5G疾速通信联接体验。

 医疗物联网网络层（数据传输）

医疗健康物联网网络层的接入网有多种短距离无线网络标准，例如Wi-Fi、ZigBee、蓝牙、UWB（Ultra Wide Band）、Z-Wave、RFID/NFC及IrDA等。网络层的核心传输网包括有线网络技术、以5G为首的蜂窝网络技术、低功耗广域网技术（LPWAN）例如NB-IoT、EC-GSM、LoRa、SigFox及eMTC等。当前，我国医疗健康物联网主要应用的无线技术为RFID/NFC、WiFi和蓝牙等短距无线技术。

无线现场连接器（WFC）是广泛应用于医疗健康物联网的通信协议，通信设备及通讯协议通过在不同的网络交换数据将感知端各类型设备连接起来，无线连接器是智能设备之间的通讯桥梁。根据应用场景的不同，无线现场连接器可以分为两类，封闭区域网络及广域网络。短距离无线网络连接，相较而言，耗能更小，以小数据包的形式交换数据。

封闭区域网络指的是设备在近距离内相互连接的网络，比较典型的有短距网（PAN）、家庭区域网（HAN）、局域网（LAN）。短距网中的设备通常在10-15米距离范围内相互关联，例如笔记本电脑、手机、打印机、扫描仪等。家庭区域网络是在用户家周围一定范围内为智能设备及电器，例如智能电视、家庭安全系统、洗衣机、空调等，提供通信连接的网络。局域网（LAN）是一种用于连接在一栋建筑物或特定范围内建筑物群中的计算机等设备的通讯网络。建筑物群需要位于几平方公里以内，例如大学校园、小型住宅区或是医院等。

 医疗物联网平台层（数据处理）

 服务器/云，数据和信号处理技术

从感知层面传感器采集到数据后，网关将其发送至服务器或云端进行数据挖掘，服务器是物联网系统的核心部分，这部分能够检测异常并进行分析。数据处理包括信号的识别、增强及特征的提取及分类，并形成结果分析。数据挖掘，是对生物信号等关键信号进行分类的过程。信号具有特征提取能力，分为时域和频域。当传感器收集到的生物信号随着时间推移被记录下来，此时的信号成为时域信号。时域信号提供在某个时间点的幅度信息，能够进一步提取其他例如信噪比（SNR）等特征，用于执行事件检测。频域信号包含每个频率的功率信息，从频域信号中可以提取例如质心频率、子带能量和频谱带宽等特征。

 数据挖掘

      数据挖掘通常分为两种模型，有监督的及无监督的。有监督模态中，分类算法通过标记数据进行训练，对未标记的数据进行分类。在无监督模态中，没有标记数据。无监督分类算法将数据聚集分类到不同组，并分析数据组之间的关系。比较常见的数据挖掘算法包括群体智能（SI）、线性判别分析（LDA）、K-means聚类（K - C）、决策树（DT）、朴素贝叶斯（NB）、向量量化（VQ）、人工神经网络（ANN）、模糊逻辑（FL）。

群体智能（SI）是一种用于设计诊断模型的分类算法，诊断心律失常疾病。通过粒子群优化可以有效的找到大型搜索空间中的最优解。线性判别分析（LDA）是一种标准分类技术，可生成判别函数用来有效的分离两个或多个数据样本。他也被成为降维技术，用于将高维特征投影至低维空间，最大化两个或多个类之间的分离，在医疗方面，该技术广泛应用于人脸识别系统，也能够用来预测甲状腺疾病。K-Means是用于聚类分析的无监督学习技术，将输入数据点聚类到K个组中，基于欧式距离加权函数将数据分配给封闭聚类中心。这种技术能够对心电图信号进行分类进而分析心血管疾病。采用基于颜色的K-Means技术能够聚类分割，检测大脑中的肿瘤。人工神经网络（ANN）是具有许多相互关联的神经元学习网络。一般由输入层、隐藏层及输出层组成。由用户输入示例进行训练，学会为特定输入生成特定输出，反向传播是训练ANN较为常用的算法，也能够最小化误差。ANN被广泛应用于ECG和EEG信号分类，检测心脏病；MRI图像中的脑肿瘤分割等。模糊逻辑用于查找近似但不确定的模式，基于“真实度”，更接近人类推理逻辑。该技术的应用主要集中在麻醉领域，包括动脉压控制、术后血压控制、肌肉松弛和麻醉期间机械通气。

 医疗物联网现状及趋势：

 安全和隐私

安全和隐私是医疗物联网领域最受瞩目的研究重点之一。人工智能需要训练和实际案例的积累才能够达到高性能状态，所以很难检测到罕见的网络攻击，星级文件系统（IPFS）是区块链替代方案，使用相同的文件系统连接所有网络，是一种可内容寻址的P2P超媒体分发协议，是一个安全的点对点（P2P）分布式系统。在当前及未来，医疗物联网面临的重要挑战之一就是对数据安全及隐私的保护，各类措施及技术需要进一步加强研发、巩固及完善。