基于ZigBee技术的医疗设备使用状态无线监测系统的设计

刘学思 种银保 赵 鹏* 高 旺 余 进 张翔宇

基于ZigBee技术的医疗设备使用状态无线监测系统的设计

刘学思①种银保①赵 鹏①*高 旺①余 进①张翔宇①

目的：设计一个基于ZigBee技术的医疗设备使用状态无线监测系统，实现医疗设备使用状态的在线监测，为使用率统计提供一种新的方法。方法：建立医疗设备功耗与其使用状态的数学模型，通过数据采集终端实现医疗设备功耗数据的实时采集，采集的数据由ZigBee无线网络发送至服务器进行存储并结合所建模型进行统计分析。结果：通过对医院健瑞监护仪M8000和飞利浦V60呼吸机功耗进行测试，所测数据能够通过ZigBee无线网络实时准确的传输到服务器端；实验结果显示，所建模型有较好的适用性，使用时长统计精确度较高。结论：系统实现了医疗设备使用状态的在线监测，同时能够准确统计医疗设备使用时长，为医疗设备使用率统计提供准确的数据来源，对推动医院数字化发展具有重要作用。

无线传感器网络；ZigBee技术；医疗设备；使用状态；实时监测；功耗

刘学思,男,(1990- ),本科学历，实习生。第三军医大学新桥医院医学工程科，从事智能化医疗设备设计维修相关工作。

[First-author’s address]Department of Equipment Management, Xinqiao Hospital, The Third Military Medical University, Chongqing 400037, China.

目前，各医院的医疗设备日益增多，已占医院固定资产的50%～70%，很大程度上决定着医院医疗水平以及现代化发展[1-2]。然而，医疗设备使用率低、半闲置甚至闲置现象成为困扰医院发展的难题，不仅造成了医疗资源的浪费和资产的贬值，也严重影响了医院的经济效益[3-4]。究其原因，主要是管理者无法准确掌握现有医疗设备的使用情况，从而导致设备使用情况不明、管理滞后甚至决策失误[5]。目前的医疗设备使用率统计方法主要分为两种[6-7]：①传统统计方法，通过定期核查使用登记本或其他纸质记录进行统计，该方法工作量大、效率低而且统计结果不准确[6]；②软件统计方法，利用成本效益分析软件从医院信息系统(hospital information system，HIS)中提取医疗设备工作数据进行统计，该方法虽然克服了传统方法的不足，但仅适用部分已接入HIS的大型医疗设备，具有一定的局限性[7]。研究发现，医疗设备处于工作状态和待机状态下的功耗存在明显差异，若在此基础上建立起医疗设备功耗与其使用状态的数学模型，以一定的时间间隔对功耗进行采集，便能得到医疗设备各工作状态的使用时长，完成使用状态监测并为医疗设备使用率统计提供准确的数据来源。基于该模型，本研究拟设计一款基于ZigBee技术的医疗设备使用状态无线监测系统，实现设备使用状态的实时监测，进而实现使用率的统计，为医疗设备使用率统计提供一种新方法。

1 医疗设备使用状态无线监测原理与方法

1.1 单一工作模式医疗设备的使用状态

此类医疗设备的使用状态可以分为待机状态和正常工作状态，因此用以下数学表达式表示(公式1)：

式中f(x)为医疗设备的工作状态，x为医疗设备的功耗，a为该医疗设备正常工作状态下的最小功耗。

对于某一台医疗设备或同一品牌型号的一类医疗设备，公式(1)中的a可以通过实验确定，且为常数，因此医疗设备使用状态就仅是其功耗的函数。

1.2 多种工作模式医疗设备的使用状态

设该类设备正常工作状态下的每种工作模式都有最小功耗ai与其对应，且ai按从小到大的顺序排列，那么对于该类医疗设备用以下数学表达式表示(公式2)：

式中n表示该医疗设备的工作模式总数，n∈[2，∞]且n∈N*，即n可取任意＞1的正整数。i∈[1，∞]且i∈N*，即i依次取遍1到n之间的所有整数但不包括1。

1.3 单一或多种工作模式医疗设备的工作状态

综合公式(1)和公式(2)，可以得到满足以单一或多种工作模式的医疗设备工作状态的数学表达式表示(公式3)：

式中n表示该医疗设备的工作模式总数，n∈N*，即n可取任意正整数。i∈[1，∞]且i∈N*，即i依次取遍1到n之间的所有整数。各状态下对应的最小功耗ai需按从小到大的顺序排列且a0=0。

建立该模型的意义在于利用该模型可以将以一定采样频率采集的医疗设备功耗映射成相应的各时间点下的使用状态，并用简单的数字表示，便于显示和统计处理。利用统计软件对同一使用状态下的使用时间进行累积计算便可得出一定时间内该使用状态的使用时长，用于使用率的统计。该方式不仅能实现对医疗设备总体使用率的统计，还能够实现对各工作模式的使用率的分别统计，对不同工作模式有不同收费标准的医疗设备十分有意义。

2 医疗设备使用状态无线监测系统总体设计

基于ZigBee技术的医疗设备工作状态无线监测系统的总体结构如图1所示。

图1 医疗设备使用状态无线监测系统总体架构图

本设计由数据采集终端、无线通信模块以及服务器处理模块3部分组成。其中数据采集终端包括条码扫描识别模块、数据采集模块、单片机控制模块、声光报警模块、电源模块以及无线发送模块，其内部结构如图2所示。

图2 数据采集终端内部结构示意图

条码扫描识别模块可获取设备ID号等基本信息，电流信号、电压信号、温度信号和湿度信号分别经过电流互感器、电压互感器、温度传感器和湿度传感器以及各自的放大滤波电路转换至A/D转换器的输入范围以内的低电压，由A/D转换器进行测量，并将测量结果发送至单片机。单片机将测量到的数据包括设备ID号、电流值、电压值、功率值、温度值以及湿度值以数据包的形式发送至无线发送模块，通过ZigBee无线网络最终将数据传输到远端服务器，由服务器对数据进行存储，再由管理中心结合所建医疗设备使用状态数学模型对数据进行处理分析，实现对医疗设备使用状态的监测。

3 医疗设备使用状态无线监测系统硬件设计

3.1 条码扫描识别模块

条码扫描识别模块基于激光扫描技术，用于首次使用时的医疗设备ID号的扫描。条码扫描识别器与单片机之间通过键盘接口和PS/2协议进行通讯，当条码扫描器扫描到有效条码时，会自动产生时钟信号，同时通过数据线按位将扫描码送到单片机[8]。

3.2 数据采集模块

数据采集模块主要负责电能数据采集和温湿度数据采集。其中采用DHT11集成温湿度测量模块采集环境温湿度数据，该模块可直接将采集的数据发送至单片机。电能数据的采集采用单相双向功率/电能集成芯片CS5463，该芯片内部集成2个Δ-Σ模数转换器，分别对应电压、电流测量通道，两通道的电压由1000∶1的电压互感器和电流互感器完成转换，通过放大滤波和相位补偿后，由芯片内部计算出电流有效值、电压有效值以及有功功率值等，每个参数均对应一个寄存器，单片机可以通过读取相应寄存器的值获取需要的电能参数[9]。

3.3 单片机及其周围电路

本设计采用基于51内核的8位单片机STC89C52RC作为控制芯片。STC89C52RC单片机采用5 V供电，11.092 MHz外部晶振[10]。单片机是该电路的核心器件，主要起到初始化、响应中断、发送命令和读取数据等作用。单片机外部存储器采用24C16芯片，该芯片是一个16 K位串行CMOS EEPROM，主要用于保存掉电易失数据和需要长期保存的数据如设备ID号[11]。

3.4 无线通信模块

无线通信模块是采用MC13213芯片为核心的ZigBee设备，用于实现系统数据的无线发送、中继以及接收。该设备的工作电压为5～24 V宽电压，可使用国内免费的2.4 GHz频段，最大数据速率可达到250 Kbps[12]。由于ZigBee网络传输速率低、数据量小而且又具有休眠模式等特点使其成为低功耗产品的首选无线网络之一[13]。

3.5 声光报警模块以及电源模块

声光报警模块采用红色LED灯和有源蜂鸣器组合，用于响应单片机的报警中断。本设计需要将220 V交流电转换成5 V的直流电，为各芯片供电。因此本设计采用220 V转5 V的开关电源模块JY-220S05E，其输出功率3 W，输出电流500 mA。

4 医疗设备使用状态无线监测系统软件设计

4.1 系统工作流程

ZigBee技术具有多种组网模式，其中树型网络能够较好的适应医院医疗设备的分布特点。树型网络中ZigBee协调器和ZigBee路由器都是全功能设备，ZigBee终端是半功能设备[14]。组建网络时，首先与服务器通过串口连接的全功能设备上电初始化，开始组建一个新网络，并为自己分配一个PAN ID和短地址，标记为ZigBee协调器，并进入无线监听状态。当监听到有节点申请加入网络，则给每个加入的节点分配一个固定的节点号和短地址，并根据实际情况将节点分配为ZigBee路由器或者ZigBee终端设备，被标记为路由器的设备亦可继续监听有其他节点申请入网请求，以此自发建立起树型网络，网络组建之后，ZigBee终端发送数据采集和上传请求[15]。若接收到节点数据，则处理监测数据信息，并通过异步接口将数据发送到服务器，用于进一步处理。ZigBee树型网络组网的流程如图3所示。

图3 ZigBee网络组网流程图

4.2 数据采集终端的工作流程

系统初始化后使用条码扫描器扫描该医疗设备条码，再根据不同医疗设备设定适合的采样频率，既不会对使用状态的监测造成影响，也能够缓解网络压力和数据库的增长压力。数据采集终端的工作流程如图4所示。

图4 数据采集终端工作流程图

该数据采集终端作为一个新的节点设备欲加入网络，首先需要在特定的频率通道中发送信标请求以找到PAN。当PAN检测到信标请求后，PAN将回应相应的信标来向设备标识自己。节点设备发出入网申请，PAN将判断是否具有足够的资源接受新的设备，并且决定是否接受节点设备加入网络。若被拒绝则重新搜索PAN，若超过3次被拒绝则触发声光报警器，提示网络故障[15]。若被允许则PAN会自动为其分配网络地址，执行数据采集，按数据包的格式进行打包并发送数据(见表1)。ZigBee终端判断数据发送是否成功，若发送失败，则适当延时后重新尝试发送，若失败次数超过3次，则触发报警中断，单片机控制声光报警器进行报警，提示故障。若发送成功，则继续执行数据采集，进行下一次的数据发送。

表1 数据包格式

表1为数据包所采用的具体格式，每包48个原始数据，带协议数据包总长度。其中“STX”为16进制0x02，是ASCII码的正文起始标志。“Data”是数据内容，其中包括：①第0～17字节，为医疗设备ID号数据；②第18～23字节，为电流有效值数据；③第24～28字节，为电压有效值数据；④第29～34字节，为有功功率值；⑤第35～38字节，为温度值；⑥第39～43字节，为湿度值。“CRC”为校验和。校验和是此前各位数值之和低8位，不包括“STX”和“CR”；“ETX”为16进制0x03，是ASCII码的正文结束标志。“CR”为16进制0x0D，是回车的ASCII值。

4.3 数据统计软件

服务器接收到的功耗等数据通过软件结合所建数学模型进行处理，主要用于各工作模式的使用时长的统计。软件工作流程为：结合所建模型对接收的功耗数据进行处理计算，得到各时间点下医疗设备所处的使用状态，最后计算出相同使用状态下的使用时长。

5 实验及结果

为验证单一工作模式和多种工作模式的医疗设备使用状态模型的适应性，本设计利用医院只有一种工作模式的健瑞监护仪M8000和有多种工作模式的飞利浦V60呼吸机进行实验测试，实验时间为2014年4月1-5日，每日9-12时，采样间隔为5 min，监护仪和呼吸机在待机状态下工作约为45 min，其余时间监护仪处于正常工作状态，呼吸机工作于PSV模式、IMV/ SIMV模式和CMV模式各45 min左右，具体工作模式切换时间由实验过程中手动统计。通过ZigBee无线网络传输回的数据采集终端所测得的各采样点数据处理后分别见表2、表3。

利用统计软件对表2和表3的数据进行统计处理，并分别对软件统计所得结果与实验中手动统计的结果进行对比，软件统计时长和手动统计时长数据基本保持一致，时长统计偏差＜5 min，表明本研究所建的医疗设备使用状态数学模型具有较好的适应性。该医疗设备使用状态监测系统不仅可以准确的反映出设备实际的使用状态，还能够精确地计算出各工作模式下的使用时长，为医疗设备使用率统计提供可靠的数据来源。

表2 各采样点健瑞监护仪M8000部分功耗数据

表3 各采样点飞利浦V60呼吸机部分功耗数据

6 结论

本设计成功地将功率等数据通过无线网络传输回服务器，结合所建医疗设备使用状态数学模型实现了医疗设备使用状态的监管，较为准确的反映出医疗设备在用状态。使用状态统计的准确性与采样频率相关，采样频率越高其精确度也越高，但采样频率过高会造成无线网络拥堵以及数据库压力过大，因此需根据医疗设备实际工作情况具体选定合适的采样频率。医疗设备具有一种或多种工作模式，对每种工作模式下的使用时长分别进行统计可以更加准确的反映出该医疗设备各功能的利用情况，能够为后期的医疗设备成本效益分析和论证提供更加准确、具体的数据，成为医院管理者决策的依据，有利于医院现代化的发展。医院的医疗设备众多，要完善该医疗设备使用状态无线监测系统需要大量的实验数据及庞大的数据库做支撑，因此有待进一步进行大量实验并完善数据库。

[1]汤黎明，吴敏，陈锐华.医院医疗设备企业化管理探索[J].医疗卫生装备，2007，28(9)：46-50.

[2]任艳鸿，张明刚.关于大型医疗设备使用率的调查分析[J].科学管理，2007，22(11)：61-63.

[3]种银保，罗鑫.医疗器械成本效益分析在HIS上的研发与应用[J].医疗卫生装备，2009，30(1)：59-61.

[4]王宁.低使用率大型医疗设备的调研分析与建议[J].医疗卫生装备，2012，33(5)：102，107.

[5]种银保，戴钢.大型医用设备成本效益分析在HIS上的研发[J].医疗卫生装备，2004，25(10)：35-36.

[6]周闻博.基于射频识别技术的医疗设备管理系统的开发与应用[J].中国医学装备，2012，9(3)：24-29.

[7]黄良谋，唐通军.医疗设备管理与评价[J].医疗设备信息，2005(2)：65-67.

[8]李建国.条码扫描器与单片机的接口设计[J].中国自动识别技术，2008(6)：97-99.

[9]孙春志，孙静，王威廉.基于CS5463智能单向电表设计[J].电子测量技术，2012，35(3)：28-31.

[10]高博.基于单片机的智能小区信息采集系统设计[J].电子测试，2013(3)：99-100.

[11]黄建兵，段明亮.I2C总线及其在MCS-51单片机系统中的应用[J].陕西科技大学学报，2008，26(1)：103-109.

[12]瞿雷.一种新的无线网络通信技术Zigbee[J].单片机与嵌入系统应用，2006(1)：87-89.

[13]胡仕萍，李思敏.浅谈基于Zigbee技术的无线传感器网络的应用[J].中国科技信息，2008(3)：85，87.

[14]于洪波.基于ZigBee的无线传感器网络节点的设计与实现[J].计算机光盘软件与应用，2008(16)：220-222.

[15]赵鹏，吴太虎.基于ZigBee技术的冷链无线监测系统的研制[J].中国医疗器械，2008，32(6)：61-63.

The design and implementation of wireless monitoring system based on ZigBee technology in the medical equipment usage state/

LIU Xue-si, CHONG Yin-bao, ZHAO Peng, et al// China Medical Equipment,2014,11(9):71-75.

Objective:To design the wireless monitoring system based on ZigBee technology in the medical equipment usage state for on-line monitoring of the medical equipment usage state, and to supply a new method for the statistics of medical equipment usage rate.Methods:To establish a mathematical model between power consumption and usage state of the medical equipment, achieving real-time acquisition of the medical equipment power consumption, those data will be send to the server by ZigBee network, then saved and dealt with.Results:By testing the power consumption of the Jian Rui monitor M8000 and the Philips respirator V60, the data can be accurate send to the servers by ZigBee wireless network and dealt with, the results shows the model has good applicability.Conclusion:This system achieved on-line monitoring of the medical equipment usage state, if data was dealt with by servers, we can accurate count the length of using time, providing accurate data source for medical equipment usage rate statistics, it's important for promoting the development of digital hospital.

Wireless sensor network; ZigBee technology; Medical equipment; Usage state; Real-time monitor; Power consumption

1672-8270(2014)09-0071-05

R197.324

A

10.3969/J.ISSN.1672-8270.2014.09.024

2014-05-16

①第三军医大学新桥医院医学工程科 重庆 400037

*通讯作者：zhaop9@gmail.com