物联网环境下可穿戴式护理设备的社区应用模式研究

董淑娟，叶铭惠，陶箐⋆

（1.丽水学院医学与健康学院，浙江 丽水 323000；2.温州医科大学护理学院，浙江 温州 325035）

0 引言

要实现传统的医疗服务向医疗健康服务转变，必然要求服务的“关口前移、重心下移”。在分级诊疗和医疗联合体的建设中，社区卫生服务机构的重要性不言而喻。然而，在当前社区卫生服务机构的优质医疗、护理资源不足和社区居民日益增长的多样化的健康服务需求之间存在矛盾的情况下，如何突破资源瓶颈是值得思考的问题。面对我国疾病谱变化、医疗费用上涨、人口老龄化日趋严峻和家庭小型化等现状，探索社区护理新途径以适应社区健康服务发展的需要，极具现实意义。2015年3月国务院办公厅发布的《全国医疗卫生服务体系规划纲要（2015-2020年）》中指出要“积极应用移动互联网、物联网、云计算、可穿戴设备等新技术，推动惠及全民的健康信息服务和智慧医疗服务”[1]。《国务院关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》《“健康中国2030”规划纲要》等重要文件中进一步强调了运用新兴网络技术提升医疗健康服务水平的重要性。2018年4月国务院办公厅发布的《国务院办公厅关于促进“互联网＋医疗健康”发展的意见》明确了利用互联网技术满足人民群众日益增长的医疗卫生健康需求的具体路径及方向。本文就物联网环境下可穿戴式护理设备的社区应用模式进行研究，以期为改善社区的预防、医疗、康复、养老等健康服务提供助力。

1 物联网环境下可穿戴护理设备社区应用的意义

1.1 缓解基层护理人力资源短缺压力

世界卫生组织制定的标准为每2600人口需配置1名公共卫生护士，社区的医护比应达到1∶2～1∶4[2]。我国的社区护理人力资源严重短缺，2012年我国的社区护士数与城市居民人口数比例为1∶11114，且地区间存在着较大差异[3]。我国社区卫生服务机构普遍存在医护比例倒挂现象，平均医护比为1.47∶1[4]，仅在沿海经济发达地区这一比例基本持平，约为1∶1.1[5]。不论是护士数与城市居民人口数比例抑或是医护比，我国的社区卫生服务机构的护理人员数量与WHO的标准相去甚远。基层护理人力资源短缺不仅难以满足居民的健康服务需求，也制约了社区卫生服务机构发挥其优势。在社区应用可穿戴式护理设备，借“设备”代替护理人员完成日常健康数据监测等工作量大且相对机械的服务，能够在一定程度上缓解由护理人力资源缺乏带来的问题。

1.2 提升健康服务的连贯性和服务质量

传统的医疗服务一般是服务对象前往医疗卫生机构接受诊断、治疗的模式，服务的发生时间基本局限在医疗卫生机构内部。而应用具备人机交互功能的可穿戴式护理设备，理论上能够实现心率、血压、血糖、呼吸频率、体温等人体生理数据随时随地的监测，这些数据通过无线传感器传输至医疗中心，便于智能系统自动识别、预警和医务人员及时分析、处理，可以大大突破传统医疗服务在时间和空间上的限制，实现传统医疗服务向连贯的健康管理式服务转化。可穿戴式护理设备采集的实时动态信息是通过数据的形式呈现在信息系统平台之上，相较于传统的人工采集和录入的数据更加连续和客观，这样的健康数据对于医护人员而言更加可靠，对于提升健康服务质量也具有积极意义。首先，自动采集的生理信息的异常波动有利于常见慢性疾病的预防和早期发现，例如可穿戴式护理设备采集的动态心电数据与传统的一次性心电检查相比，更容易发现心肌缺血以及心律失常等病理情况，能够为早期心脏病的诊断提供更为可靠的依据。其次，可穿戴式护理设备结合人工智能分析功能，可以实现快速建议、预警等功能，缓解医务人员不足的压力，从而提升健康服务的可及性、准确性和质量。

1.3 积极应对人口老龄化带来的养老问题

本世纪初以来，我国的人口结构发生了较大变化。自1999年我国进入老龄化社会后，人口老龄化日趋严峻，截至2017年底，我国的60周岁及以上老年人口达到2.41亿人，占总人口的17.3%。伴随着人口老龄化加剧的是人口抚养比例的增长，这些都对我国的养老事业提出了巨大挑战。由于我国的文化传统、老年人经济水平和养老机构的发展状况等方面的原因，社区居家养老成为了城市老年人养老的主流选择。然而社区的专业护理人员短缺，难以满足社区居家养老刚需。而且目前的社区养老护理服务内容较为单一，服务供需之间存在不匹配的问题。在社区应用可穿戴式护理设备，让老年人将设备直接“穿”在身上，可以实现老年人的呼吸、心率、血压等生命体征和实时位置的监测，不仅便于在外工作的子女及时了解父母的安全、作息和运动等信息，信息实现与社区卫生服务机构互通，还能为社区的慢性病管理和老年人及时救治提供动态数据。这样在提升护理效率、改进社区养老护理服务水平的同时，还能使老年人及其家人在养老上的体力和心理负担得到减轻。

1.4 助力健康大数据发展

在社区应用可穿戴式护理设备，能够获取大量的健康数据，数据传输到系统平台并得以储存会带来健康数据的快速增长。如果平台得以打通形成一定区域内的数据平台，这些实时、动态、多维并且不断增长的海量数据就形成了健康大数据。健康大数据会带来一些典型的应用，就个人而言，对健康大数据进行深度挖掘可以形成一系列的疾病风险、发病和治疗模型，将采集的个人数据与模型进行比较，进而可以实现较高精准度的个体的保健、疾病预测、个性化治疗等。例如运用可穿戴式护理设备检测服务对象的心率，心率数据传输到平台后，系统自动将用户数据对照大数据形成的模型，当出现异常时能够判定异常程度乃至发展趋势，从而做出相应的建议、预警或者报警。对于卫生健康服务部门而言，平台上的健康大数据有助于服务人员深度学，从而获得服务经验、提升诊疗服务水平，也有利于服务机构提高服务效率、降低服务成本。对于疾病预防控制部门和卫生健康行政部门，深层挖掘由可穿戴式护理设备带来的区域健康大数据，可以发现甚至预测社会的疾病流行趋势，有助于提升卫生健康决策的科学性，将给卫生健康事业带来巨大价值。总之，借由可穿戴式护理设备的社区应用获取的健康大数据能够进一步释放健康服务的能量，符合大健康的发展需求。

2 物联网环境下可穿戴式护理设备应用的基本原理及关键技术

2.1 物联网环境下可穿戴式护理设备应用的基本原理

物联网（Internet of Things）顾名思义就是“物与物相连的互联网”。实际上，物联网的基础与核心仍然是互联网技术，但与互联网相比，物联网的用户端延伸到了任何物品和物品之间，物品间通过传感设备和互联网可以进行信息交换。在物联网环境下，可穿戴式护理设备可以集成多种不同的传感器，如运动、生物和环境等传感器，人体佩戴后监测到健康相关指标再经过芯片采集和处理，信息通过无线通信传输到数据储存和分析平台，进而满足医疗、健康服务的需求。

2.2 物联网环境下可穿戴式护理设备运行关键技术

2.2.1 传感器技术

在可穿戴式护理设备的运行过程中，传感器技术占据基础性的位置，相当于设备的“感官”。传感器作为检测装置，它可以感受到被测对象的信息，并将这些信息按一定规则转换成为电信号或其他形式的数据输出，从而满足存储、显示、分析等要求。可穿戴式护理设备可以使用的传感器主要可以分为运动传感器、环境传感器、生物传感器三类。应用于可穿戴式护理设备的运动传感器主要有陀螺仪（角运动检测装置）、加速度计、电子罗盘等；环境传感器主要包含空气温度湿度传感器、光照传感器、气体传感器和气压传感器等；生物传感器主要包括血压传感器、血糖传感器、体温传感器、心率传感器等。传感器技术的基本工作原理是可穿戴式护理设备通过内置的传感器，实现采集人体的运动、生理状态和人体周围环境的信号，经转换后再将数据传输到系统中进行储存、比对、分析等。

2.2.2 医疗芯片技术

医疗芯片技术是微电子学和生物医学交叉产生的研究领域，医疗芯片实际上是能够直接或间接实现一定医疗功能的集成电路。可穿戴式护理设备的应用中，医疗芯片技术主要是发挥处理传感器采集的运动、生理或环境信号进而获得相应信息的功能。医疗芯片技术的基本原理是将传感器采集的信号转换为电信号，通过放大、滤波等处理成为模拟信号，再经过模数转换成为数字信号，传输至信号处理器进行储存、比对或分析，结果可以在用户端得到显示或成为医疗处理的依据。当前，医疗芯片技术的主要研究对象是呼吸、脉搏、血压、心电、脑电等重要的人体生理信号。这些信息对于可穿戴式护理设备使用者的健康状况监测、慢性疾病的预防、突发疾病的诊治具有重要意义。对医疗芯片技术而言，进一步降低功耗、集成更多的功能单元、缩小体积、降低运行噪声、提升抗干扰能力等是关键。

2.2.3 无线通信技术

可穿戴式护理设备从佩戴对象上采集到的信息需要传递到数据分析、处理平台，而传递的“通道”有赖于通信技术。由于要实现随时随地的信息采集和传递，可穿戴式护理设备使用的通信技术主要是无线技术。可供可穿戴式护理设备使用的无线通信技术主要包括ZigBee技术、Wi-Fi技术、蓝牙技术和近场通信技术。ZigBee技术具有价格低廉、功耗低、数据容量高、安全性高、组网便捷等优点，以及传输距离近、传输速率较低等不足，故适用于可穿戴式护理设备数据传输；Wi-Fi技术应用广泛，具有传输速率高、功耗较低、覆盖范围广等优点；蓝牙技术的通信距离较远、抗干扰性较好、安全性好、传输速率高、功耗较低，目前已得到较为广泛的应用；近场通信技术通信距离短，但是具备识别速度快、传输速率高、操作简单、功耗较低等优点，可穿戴式护理设备使用近场通信技术再与智能手机等设备配合使用，可以便捷地实现数据传输。以上无线通信技术可以较好地满足可穿戴式护理设备使用灵活、自由的特点，这些技术的应用并不是单一的，将来可以实现融合多种通信技术后设备根据使用环境选择最优的通信技术进行数据传输。

2.2.4 嵌入式系统技术

嵌入式系统实质上是一种为产品特定需求而定制的计算机系统，包括硬件层、中间层、系统软件层和应用软件层。嵌入式系统的中断相应时间较短，软件功能已经模块化，不同模块之间也不存在交叉错误。对于可穿戴式护理设备而言，嵌入式系统技术就是设备在社区应用的硬件和软件的集合。嵌入式系统可以根据具体需求对软件和硬件进行剪裁，系统的功能、体积、功耗、成本、安全性等均可以调控。例如，一个资源有限的小型装置仅对完成任务、调度和通信有基本要求，嵌入式系统技术可以尽可能简化相应的硬件和软件，用微小内核就可以实现装置的功能。虽然嵌入式系统尽力追求小型化，因为面积越小则移动能力越强，但是嵌入式系统技术综合了许多复杂的技术，包括上述的传感器技术、芯片技术、通信技术等。简而言之，利用嵌入式系统技术，可穿戴式护理设备才能和中间件、数据库等有机结合，真正实现物联网应用。

2.2.5 数据挖掘技术

可穿戴式护理设备在社区应用中涉及健康数据的采集、传输、储存和分析等环节，这些数据是重要的资源，但一定要经过分析处理后才能体现出价值。健康数据的挖掘主要包括数据收集、数据预处理、数据挖掘和结果分析四个步骤。健康数据的收集除了直接的人体生理数据外还应包括空气、温度等外部环境数据；数据在被分析前要接受预处理，包括数据清洗、标准化、属性选择等，此步骤较为繁琐；数据挖掘要确定具体的模型算法和评价方法，这一步骤可能会经过多次的调整和优化；最后要对模型计算出的结果进行解释，这一步骤就是结果分析。传统的数据挖掘技术有预测、聚类分析、回归分析、相关分析、因子分析等算法，但在大数据时代健康数据规模超大且增长快速，传统的算法效率难以满足需求，故借助人工智能系统的新兴算法应用范围更为广阔。

2.2.6 人机交互技术

人机交互技术是通过计算机技术实现人与计算机的交互对话。在可穿戴式护理设备中应用人机交互技术的目的主要是更好地了解用户的需求以改进设备，使设备更加方便、舒适进而提升用户体验。可穿戴式护理设备是直接穿在用户身上的，与传统的电子产品相比，人机交互设计要更多地考虑安全性、便捷性、耐用性和舒适性，考虑到数据分析还需要有较高的信息传达准确性。人机交互技术中重要的应用就是交互界面的设计，在可穿戴式护理设备中，由于尺寸存在限制故输入方式要尽可能简化，保证操作简洁从而减少误操作的发生；可穿戴式护理设备应用的场景较为多变，故交互的设计中要注意不同场景之下的适用性；交互界面的菜单也应当减少层次性，为提高效率使用一级菜单较为合适。

3 物联网环境下可穿戴护理设备社区应用模式

3.1 社区居民健康信息的采集、储存

可穿戴式护理设备包括测量单元、传输单元，后台有储存和分析单元。测量单元主要是通过各类传感器采集佩戴者的各种生命体征数据、地理位置和所处环境的温度、湿度等信息。传输单元则整合了医疗芯片和无线传输技术，芯片将测量单元采集的信息转化为可供无线传输的电信号等，经无线传输至储存和分析单元。储存单元主要是健康信息平台，平台可以接入佩戴者的手机APP、社区卫生服务机构的各类卫生信息系统。可穿戴式护理设备与手机APP进行配对后，用户的健康信息可自动上传入个人档案内，登录个人账户即可进行查看信息；与社区卫生服务机构的各类卫生信息系统对接后，佩戴者的健康信息可以储存在机构的系统内，可供医务人员提供健康服务使用。可穿戴式护理设备的测量单元可以根据佩戴者的具体需求进行配备，除了记步、心率监测、睡眠监测等基本功能，还可配备体温监测、血压监测、心电图监测等基本生命体征的监测功能。健康信息的采集、储存是可穿戴式护理设备社区应用的最基本的模式，为个性化健康管理服务和大数据应用提供基础。

3.2 社区的个性化健康管理服务

第二种服务模式建立在社区健康信息采集和储存的基础之上，在形成个人健康档案的同时进行个性化健康管理服务。在社区应用可穿戴式护理设备，可以在发挥第一种服务模式的优势的同时，根据服务对象或社区卫生服务机构的医务人员设定的相应监测指标进行个性化监测，并将从该服务对象身上采集到的信息进行处理分析。一方面，依据服务对象自身的健康情况，嵌入专属于服务对象的相关程序，从而有针对性地设置相关生理指标的提醒、预警；另一方面，社区卫生服务机构的医务人员可以根据精准获取的服务对象的健康信息，分析服务对象的健康状况，提出个性化的健康干预措施，形成个性化的健康管理方案，实现服务对象的健康管理服务“私人定制”。例如高血压患者应用可穿戴式护理设备，嵌入式系统可以突出高血压相关指标并设置血压阈值提供报警功能，可以提示患者、患者家属和负责健康管理的医务人员采取相应措施，可穿戴式护理设备收集的高血压相关数据连续、精确，对于医务人员开展高血压患者的健康管理是非常有利的。

3.3 健康大数据的应用

3.3.1 医疗服务应用

医务人员与患者间的医疗信息不对称，是医患矛盾发生的重要原因之一。同时，患者对自身健康信息掌握不足是造成患者忽视疾病的早期症状、进而延误就诊的最佳时期的重要原因。当今基层健康服务人力资源短缺，难以充分满足日益严峻的人口老龄化和慢性病发病形势带来的健康服务需求，而可穿戴护理设备所采集的真实数据，能够实时地反映个人的健康信息，并在物联网技术支持下，减轻健康服务人员的工作压力，也能帮助用户进行自我干预、自我管理，及早发现自身存在的健康风险，充分发挥采集的信息的价值。此外，可穿戴护理设备采集的实时、连续的健康信息，可以在用户就诊或转诊时为医生的诊疗行为提供更为全面的参考，可以避免一些检查、降低医疗费用支出，还可以促进健康服务机构间的信息互通。

3.3.2 医学科研应用

医学研究的基本工作包括确定研究的总体以及样本、制定观察指标等，而这里的研究样本是要符合纳入研究标准、服从医学研究，由此样本数据的准确性影响着整个医学研究。一项科学研究的背后有着数以万计乃至数以亿计的数据，数据的收集工作需要耗费大量的人力物力。人工收集和整理数据较容易造成数据的缺失或重复，从而影响研究的真实性。可穿戴护理设备可以在一定程度上代替人工完成数据采集工作，而且较传统收集数据的研究方法具有更高的真实性、准确性和连续性[6]。例如在药物效果的测试中，需要收集和分析大量信息，应用可穿戴护理设备采集受试者的数据，能够完整地反映受试者连续的指标变化信息，这样临床试验就可以规模更小、时间更短、成本更低。

3.3.3 政府公共健康应用

用于决策分析的数据越全面，决策分析的结果越接近真实。可穿戴护理设备的采集的数据能够做到完整、实时记录，获得的信息比某一时间点或时间段采集的信息要更真实。如果信息不完整，政府决策时就存在着依靠经验办事、直觉判断等弊端。可穿戴护理设备采集的数据具有多样性、规模性的特点，可以使决策更加精确、更加科学，更加充分地利用社会相关资源，为政府卫生事业决策提供更加可靠的支持。例如在流行病防控中，如果社区卫生服务机构大面积应用可穿戴式护理设备，可以获取海量的健康数据，经过分析后就能获得特定疾病的流行信息，进而准确预测流行趋势，相关机构就能够采取更有针对性的措施防控流行病，政府部门在制定政策或是财政预算时也能有更加真实的依据。

面对着人民群众日益增长的健康服务需要和需求，我国的健康服务供给还存在着总量不足、质量不高、结构性不均等问题。将可穿戴式护理设备应用于社区，有利于改善基层医疗机构的服务效率和水平，有利于促进传统的疾病治疗向健康管理发展，有利于提升政府卫生健康事业决策的科学性。随着技术的进步和人民健康素养的提升，可穿戴式护理设备将为“健康中国”提供更大助力。