物联网在医疗设备管理领域的应用与发展

张杰，张鞠成，徐洪良，王宏杰，黄天海，褚永华（通信作者）

浙江大学医学院附属第二医院临床医学工程部 （浙江杭州 310009）

随着科技的进步和探索，越来越多的新技术被应用到医疗设备中，使得医疗设备的技术水平和复杂程度逐渐提高，医疗设备的更新和换代速度也越来越快。同时，随着现代大型综合医院的规模不断扩大，医院中使用的医疗设备种类和型号越来越多。医疗设备的更新换代给临床诊断治疗提供便利的同时也给医疗设备的管理带来了挑战。

大部分医疗机构借助医疗设备信息系统进行全生命周期管理，然而医疗设备管理中仍存在一些亟待解决的突出问题：（1）医疗设备采购论证时，关于经济效益、使用率、故障率等方面的数据只能依靠估算，缺少真实数据的支撑；（2）医疗设备日常使用时，手术室和ICU 等临床科室的急救、生命支持类医疗设备较多且分布较为分散，医疗设备定位系统尚未普及，不利于相关医疗设备的巡检、定期维护等日常管理；（3）在设备开机率方面，由于缺少医疗设备实时监控系统，导致部分医疗设备闲置或过度使用，全院规模或多院区的调配协调也较为困难；（4）在设备故障响应方面，由于缺少对故障的预测，只能在出现故障后被动地进行维修，影响大型医疗设备的开机率。而物联网作为一种有效的解决方案，在解决上述问题上可以发挥重要作用。

医疗设备的逐渐引进，带来了医疗设备闲置和科室重复购置等问题。虽然已经有不少医院成立了备机中心，用于解决临床科室的临时设备使用需求，但这也加大了医疗设备的管理难度。医疗设备物联网作为医疗物联网的细分领域，可以用于日常的医疗设备管理、巡检、预防性维护和设备的故障预测，提高医疗设备的管理效率。目前，已经有不少关于医疗设备物联网的相关研究和应用，但是缺少系统性的综述研究。因此，本研究聚焦医疗设备物联网，从采购论证、设备定位、提高开机率、故障报警和故障预测等方面，综述医疗设备物联网在医疗设备管理领域的应用和进展。

1 医疗设备物联网介绍

物联网的概念最早由工程师Kevin Ashton 提出[1]。2005年，国际电信联盟正式提出了物联网的概念，并详细介绍了物联网的特点、关键技术、面临的挑战以及未来的发展方向[2]。物联网是通过射频识别（radio frequency identification，RFID）、无线网络、红外感应器、定位系统等信息传感设备，把各种设备物品组成局域网络或者连接到互联网上，通过人机交互实现对物品的智能识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络技术[3]。经过二十多年的发展，物联网已经在能源、电力等行业得到了广泛应用[4-6]，并引起了产业变革。

在医疗行业，以医疗信息化为基础，结合传感器、近距离通信、互联网、大数据、云计算和人工智能等技术，将医疗设备、患者、医护和信息平台组成互联网络，即医疗物联网[3]。目前，医疗物联网在全球呈现良好发展态势，拥有广阔的发展空间。有机构预测2025年全球医疗物联网的市场规模将达到1882亿美元，年复合增长率可达21%。

相对于互联网传统的OSI 七层网络模型和TCP/IP 四层网络模型，物联网只有感知层、网络层和应用层三层网络模型[8]。医疗物联网由于需要对大量的数据进行存储和分析，其应用层又可以细分出平台层和应用层两部分，因此医疗物联网包含四层网络模型[9]。医疗物联网各个网络模型包含的内容和功能见表1。

表1 医疗物联网网络模型和功能

医疗物联网的感知层使用包含RFID、一维码、二维码、传感器等在内的感知设备进行数据采集；网络层使用ZigBee、蓝牙、无线网络等短距离网络作为感知层的数据接入网络，通过蜂窝网络、有线网络等用于远距离的数据传输、通信；平台层将感知层采集到数据存储、分析，并结合大数据和人工智能对采集到的数据进一步处理，并在中央监护系统中展示；应用层则是根据用户的需求将处理后的数据提供给用户交互，用于设备管理等。

2 医疗设备物联网研究进展

2.1 医疗设备采购论证

医疗设备采购流程包括科室上报、临床医学工程部汇总整理、医学装备管理委员会讨论论证等环节，论证内容包括需求的合理性、经济效益评估等[10]。但是，当前医疗设备采购论证考虑更多的是设备的价格和功能[11]，对于成本核算等方面缺少足够的重视，同时也缺少相关数据用于成本分析。陈捷茹等[12]提出了一种基于物联网的医疗设备经济成本管理方法，该方法将设备的单次使用价格等信息集成到二维码中，在手术前通过扫描设备和患者腕带的二维码实现账务关联，结合账务数据用于医疗设备的使用成本核算，实现了每台设备经济效益的准确计算，为设备采购论证提供了可靠的数据支撑。

2.2 医疗设备定位

医疗设备定位是医疗设备物联网应用最普遍的功能之一。通过物联网解决了医疗设备的定位问题，方便了设备查找。黄捷和潘愈嘉[13]提出了一种基于物联网和无线网络的定位管理方式，该方式可以实时追踪设备的位置和查询历史移动轨迹，同时还增加了电子围栏用于设备离开规定区域的报警；在定位精度上，黄载全等[14]使用RFID 标签，利用分块检测技术构建高值医疗设备全局定位的物联网节点部署模型，通过聚类融合处理提高了医疗设备物联网定位的准确率。

目前，基于RFID 等方式的室内设备定位只能保障在同一楼层等小范围内使用，一旦医疗设备出现跨楼或跨院区的流动，则无法实现定位作用。因此有人提出了在物联网中使用5G 网络用于医疗设备的定位和管理[8，15]，但这种方法也存在定位不够精确的问题。根据相关技术的发展趋势，设想未来在医疗设备定位方式上更优秀的方案应是采用复合的定位和传输方式，即在室内通过RFID 等方式实现对设备的精确定位，通过5G 网络或其他远程网络用于远程定位信息的传输。

2.3 提高医疗设备开机率

针对医疗设备使用率不高的问题，焦洋等[16]构建了基于物联网技术的医疗设备临床业务评估模型，通过对比的方式证明该模型在提高使用频次、开机率等方面均有一定效果；苏晓舟等[17]将物联网引入腔镜设备管理中，通过对多台腔镜设备开机时间的监测，优化腔镜设备的资源调配，有效提高了设备使用率。通过物联网监测医疗设备，可获取设备的使用状态、开机时间和闲置情况，进一步分析这些参数能够得出设备的使用强度，帮助临床科室和备机中心做出适当的资源调整，使医疗设备使用频率达到动态平衡。多院区医院可以根据各个院区医疗设备的实际使用情况，合理部署院区内的医疗设备，提高医疗设备使用率。

2.4 医疗设备故障报警和故障预测

故障是影响医疗设备使用率的另一重要原因，因此通过物联网对医疗设备进行运行状态监测和故障预测具有重要意义。通过物联网对医疗设备运行日志、运行参数、运行环境和报警信息等参数的获取，能够实现预防性维护，防止设备带“病”运行。对医疗设备运行环境的监测，可以确保设备处在合适的工作环境下，减少设备故障的发生。娄海芳等[18]的研究显示，医疗设备故障有一定的季节性变化趋势，对医疗设备运行环境的统计分析也有利于预防性维护计划的制定。缪吉昌等[19]提出了一种基于物联网的医疗设备状态监测方案，通过采集医疗设备的开关机状态、运行声音、环境温湿度等数据，利用无线网络实现了对医疗设备运行状态的远程监测。但该方案功能较为单一，只能用于监测，无法提供异常报警等功能。

为了实现医疗设备的故障报警和故障预测，皇甫德俊等[20]设计了一种基于物联网的医疗设备运行状态监测系统，该系统除了提供常规的设备监控服务之外，还可以进行采集数据的存储和分析，通过对采集数据的分析比对，实现了异常报警和简单的故障预测；Farhat 等[21]提出了一种预防性维护策略，该策略通过物联网采集医疗设备数据，并将实时采集的医疗设备数据与正常运行时建立的逻辑回归模型进行比较，实现了医疗设备的故障预测；Maktoubian 和Ansari[22]提出了一种基于物联网的医疗设备预防性维护方法，该方法可以用于大规模生成实时数据的医疗设备，通过对设备数据的存储和分析生成实时的监控数据，结合大数据在设备发生故障之前给出预防性维护建议。目前，医疗设备故障预测主要是通过与正常运行数据比对的方式实现的，缺少对运行环境等参数的分析，存在一定局限性。未来，结合设备运行参数、运行环境等多种数据复合的物联网人工智能医疗设备故障预测将是重要的发展方向。

3 医疗物联网面临的问题和挑战

根据目前医疗物联网在设备管理中的研究和应用进展，以及医疗物联网在采购论证、设备定位、提高使用率、故障报警和故障预测方向的发展情况分析，医疗物联网在未来拥有巨大的发展潜力，但是在发展的过程中，也将面临一些挑战。

首先，构建一个医疗物联网系统将会耗费大量的人力、物力和财力，但由于部分医疗机构设备数量相对不多，应用场景需求较小，传统的医疗设备管理和使用方式可以满足他们的使用需要，使用医疗物联网带来的效果并不明显，因此会阻碍医疗物联网的推广和应用；且由于各个医疗设备生产厂商和医疗物联网服务商使用的协议不统一[23]，不同服务商之间存在兼容问题，因此同样的模式很难向其他医疗机构推广和复制，导致应用成本高昂。

其次，随着医疗物联网的逐渐应用，将会产生大量数据，如何在大量数据中提取有用的信息将变得至关重要[24]。目前，平台层作为交互中心及数据的存储和处理中心，只实现了数据存储、信息展示和简单的报警功能，日后还需要提供更加丰富的功能，通过大数据实现对信息的梳理和提取，提供设备管理员、医师、护士、患者、平台之间完善的交互等功能。

再次，医疗物联网将会推动人工智能在医学领域的发展。目前，关于医疗领域人工智能的研究多集中在辅助决策上[25]，即通过前期的机器学习训练，建立合适的模型，用于后期对医疗设备的故障预测或是临床的辅助决策。但是这种方式存在较大的局限性，除了训练样本数量的限制，也缺少患者或设备实际情况用于辅助分析。随着医疗物联网大量数据的获取，未来医疗领域人工智能的研究方向更多的是结合实际数据实现自学习的过程，一方面可以通过大量的样本数据用于人工智能的学习更新，另一方面可以结合患者或设备实际情况进行辅助分析，提高人工智能辅助决策的全面性。

最后，安全问题也是物联网未来面临的一大挑战。医疗物联网中包含了大量的患者隐私信息和医疗设备信息，一旦被攻击将会有系统瘫痪和患者隐私泄露的风险，严重时将会威胁患者的生命安全。同时，医疗设备本身也包含系统漏洞，物联网的接入使得医疗设备更容易被攻击[26]。在法律层面上，包括中国、美国、欧盟等在内的世界各大经济体均出台了医疗物联网安全相关的法律法规，用于保护医疗物联网的安全。目前，已经有人提出了多种医疗物联网安全方案[27-28]，包括利用物理不可克隆功能（physical unclonable function，PUF）和区块链的方式进行加密[29-31]。但是由于物联网的低功耗需求会导致处理器性能受限，同时复杂的加密算法会占用大量的处理器资源加大电量消耗，影响物联网效率和使用寿命[32]。因此，如何在有限的资源下进行安全和效率的取舍也将是一个重要的研究方向。

4 小结

物联网在设备管理和临床应用上均拥有巨大的发展潜力。目前医疗物联网方面的研究还比较单一，研究目的主要是解决某一方向的问题，缺少系统的解决方案研究。医疗物联网涉及设备管理、临床、生产企业等多个部门，需要加强产业的整合。随着医疗物联网的不断发展和应用，未来构建一个涵盖设备管理、故障预测、远程医疗、人工智能等多功能的监测平台成为可能。