基于可穿戴計(jì)算的智慧養(yǎng)老移動(dòng)服務(wù)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與挑戰(zhàn)

朱月蘭等

摘 要：基于傳統(tǒng)生理監(jiān)測(cè)設(shè)備的智慧養(yǎng)老系統(tǒng)存在設(shè)備價(jià)格昂貴、操作麻煩、便攜性差等問題。本文基于目前先進(jìn)的可穿戴計(jì)算技術(shù)，設(shè)計(jì)出一套無線的、低心理負(fù)荷的可實(shí)現(xiàn)多參數(shù)生理監(jiān)測(cè)的智慧養(yǎng)老移動(dòng)服務(wù)平臺(tái)。該系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)、連續(xù)、長(zhǎng)時(shí)間監(jiān)測(cè)被監(jiān)護(hù)人員的心電、呼吸、體溫等體征數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)及時(shí)傳輸?shù)皆贫?。云端的監(jiān)控系統(tǒng)依據(jù)接收到的數(shù)據(jù)，分析被監(jiān)護(hù)人的身體狀況，實(shí)現(xiàn)養(yǎng)老的個(gè)性化服務(wù)。

關(guān)鍵詞：可穿戴計(jì)算；智慧養(yǎng)老；生理監(jiān)測(cè)

中圖分類號(hào)：TP319 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

1 引言（Introduction）

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)[1]表明，中國(guó)已于1999年進(jìn)入老齡社會(huì)，到2020年，老齡化人口將占總?cè)丝诘?7.17%，達(dá)到2.48億，2050年將逾4億，老齡化比例將上升到30%以上，養(yǎng)老問題[2]迫在眉睫。慢性病，如糖尿病、充血性心臟衰竭、高血壓等構(gòu)成了老齡化社會(huì)最為重要的威脅。世界衛(wèi)生組織在報(bào)告《防治慢性病是一項(xiàng)極其重要的投資》中指出，目前心臟病、心血管病、癌癥和糖尿病每年造成全球約1700萬人早逝，尤其是在發(fā)展中國(guó)家，慢性病死亡人數(shù)占全部死亡人數(shù)的80%。針對(duì)老年人、慢性病患者等群體的治療都以醫(yī)院和康復(fù)中心的方式為主，這種方式不僅資源受限，而且成本費(fèi)用高昂，普通家庭很難享受到這樣的服務(wù)，即使在美國(guó)這樣的發(fā)達(dá)國(guó)家，慢性病的醫(yī)療費(fèi)用占到了醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)醫(yī)療成本的80%。

遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)系統(tǒng)[3]對(duì)老年人身體狀況的監(jiān)控是非常有效的。傳統(tǒng)的遠(yuǎn)程病人監(jiān)護(hù)系統(tǒng)包括家用心臟監(jiān)測(cè)設(shè)備、血糖儀，甚至還包括芯片藥片，芯片藥片被患者攝入后，實(shí)時(shí)傳送數(shù)據(jù)到電子病歷數(shù)據(jù)庫。遠(yuǎn)程監(jiān)控可以提醒醫(yī)生對(duì)被監(jiān)護(hù)人采取及時(shí)治療措施，防止緊急狀況發(fā)生。更多的好處是，通過對(duì)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的分析，可以減少病人住院時(shí)間，減少急診量，實(shí)現(xiàn)提高家庭護(hù)理比例和門診醫(yī)生預(yù)約量的目標(biāo)。

然而傳統(tǒng)的遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)系統(tǒng)在應(yīng)用于養(yǎng)老時(shí)，存在生理監(jiān)測(cè)系統(tǒng)價(jià)格昂貴、操作麻煩、便攜性差等問題，非常不適合老年人的監(jiān)護(hù)。當(dāng)務(wù)之急是設(shè)計(jì)出一套無線的、可穿戴的、低心理負(fù)荷的多參數(shù)生理監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)被監(jiān)護(hù)人員運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下實(shí)時(shí)、連續(xù)、長(zhǎng)時(shí)間監(jiān)測(cè)心電、呼吸、體溫和體動(dòng)參數(shù)?？纱┐骷夹g(shù)[4]的發(fā)展為該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)提供了可能。

可穿戴技術(shù)是一種具有信號(hào)檢測(cè)和處理、信號(hào)特征提取及數(shù)據(jù)傳輸?shù)裙δ艿挠糜谌梭w狀態(tài)非介入式監(jiān)測(cè)的新技術(shù)。它將生命信息檢測(cè)技術(shù)與人們?nèi)粘４┐鞯囊挛锵嗳诤?，可以在自然狀態(tài)下實(shí)現(xiàn)基本生命信息的獲取。近年來可穿戴設(shè)備得到了長(zhǎng)足的發(fā)展，出現(xiàn)了大量小型化、使用方便的設(shè)備，如三星的智能手表Gear、耐克的數(shù)字運(yùn)動(dòng)手環(huán)、Fitbit的智能腕帶、Jawbone UP的智能手環(huán)等。這些設(shè)備可監(jiān)測(cè)人體健康信息。

將可穿戴技術(shù)應(yīng)用于智慧養(yǎng)老系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)健康醫(yī)療的移動(dòng)化，節(jié)約醫(yī)療成本、縮短診療流程。本文圍繞可穿戴技術(shù)，設(shè)計(jì)了一套智慧養(yǎng)老移動(dòng)服務(wù)平臺(tái)，著重闡述了平臺(tái)研制面臨的挑戰(zhàn)。

2 智慧養(yǎng)老移動(dòng)服務(wù)平臺(tái)體系結(jié)構(gòu)（Architecture of

service platform for smart pension）

如圖1所示，智慧養(yǎng)老移動(dòng)服務(wù)平臺(tái)體系結(jié)構(gòu)由感知層、中間層和云端三層組成。感知層為佩戴在人體上的各種可穿戴設(shè)備，這些設(shè)備主要用于測(cè)量老年人的血壓、體溫、腦電圖、心電圖等數(shù)據(jù)?？纱┐鹘】当O(jiān)測(cè)設(shè)備的使用實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)、連續(xù)、長(zhǎng)時(shí)間的健康信息收集。表1總結(jié)了目前已經(jīng)研制出的各種可穿戴健康監(jiān)測(cè)設(shè)備。

中間層是一個(gè)體域網(wǎng)，負(fù)責(zé)將感知層采集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?。云端主要?fù)責(zé)感知數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析與發(fā)送服務(wù)。表2總結(jié)了體域網(wǎng)的硬件和網(wǎng)絡(luò)需求。

傳統(tǒng)的養(yǎng)老服務(wù)平臺(tái)主要使用各種專業(yè)的醫(yī)療儀器進(jìn)行各種人體指標(biāo)的采集，具有操作不方便、價(jià)格昂貴等缺點(diǎn)。我們的系統(tǒng)采用各種可穿戴設(shè)備采集數(shù)據(jù)。這些可穿戴設(shè)備具有小型化、操作接單和價(jià)格便宜等優(yōu)點(diǎn)，因此我們的體系結(jié)構(gòu)更適合于遠(yuǎn)程健康信息的采集。

3 面向健康信息采集的挑戰(zhàn)（Challenge for collecting

health information）

目前世界上有大量的可穿戴設(shè)備公司，這些公司生產(chǎn)的可穿戴設(shè)備涵蓋了智能手環(huán)、手表、眼鏡乃至醫(yī)療設(shè)備等多個(gè)領(lǐng)域。但是能做出來的可穿戴設(shè)備，和理想中的產(chǎn)品仍有不小差距。在智能手機(jī)和平板的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)早已經(jīng)轉(zhuǎn)移到系統(tǒng)和應(yīng)用層面的今天，研發(fā)可穿戴設(shè)備的本土公司們?nèi)匀辉谟布P(guān)口徘徊。

理想的可穿戴設(shè)備至少具備兩個(gè)特征[5]，其一是，甚至可以考慮做成一層產(chǎn)品有足夠的便攜性，既小又輕，最好能和身體的弧度盡量貼合薄膜貼到手腕上，其二是“無感”，現(xiàn)有的血壓儀在采集過程中是加壓的，雖然對(duì)血管和身體沒有直接的破壞性創(chuàng)傷，但人體的感覺并不好。

我們認(rèn)為可穿戴設(shè)備面臨如下挑戰(zhàn)：（1）工業(yè)設(shè)計(jì)上，可穿戴設(shè)備需要對(duì)外表觀感、人體工學(xué)和舒適度的考量更加側(cè)重，才能讓可穿戴設(shè)備更容易融入用戶日常生活中，而非成為累贅。（2）技術(shù)上，設(shè)備的續(xù)航時(shí)間與設(shè)備間兼容性，是用戶熟悉和習(xí)慣使用的基礎(chǔ)，也是可穿戴設(shè)備仍然面臨的主要技術(shù)短板。Google Glass產(chǎn)品化障礙重重，主要存在技術(shù)成熟度與用戶需求偏差的原因。智能眼鏡的元件高度集成、輕便與續(xù)航的平衡以及操作響應(yīng)方式，都對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)提出了很高的要求。（3）顯示屏幕的創(chuàng)新、突破和成本，比如柔性屏幕。

4 面向健康信息的大數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)（Challenges of

big data analytics for health information）

我們的平臺(tái)通過各種可穿戴設(shè)備，能把數(shù)據(jù)統(tǒng)一發(fā)布到數(shù)據(jù)中心，從而帶來醫(yī)療數(shù)據(jù)的大量的增長(zhǎng)。大數(shù)據(jù)會(huì)帶來一些典型的應(yīng)用[6]，比如治療方案的有效性，根據(jù)每個(gè)人基因、地域、人種不一樣，會(huì)選擇不一樣的治療方案。甚至對(duì)于同樣的藥在不同的時(shí)間對(duì)不同的人應(yīng)該有不同劑量，如果能實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)就依賴于大量的治療方案的采集和分析，通過醫(yī)藥機(jī)構(gòu)和醫(yī)療機(jī)構(gòu)大量分享數(shù)據(jù)，才能做到治療方案的個(gè)性化。

概括來講，通過利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)[6]，我們將實(shí)現(xiàn)預(yù)防（如何保證不得?。?、預(yù)測(cè)（根據(jù)每個(gè)人體征可以預(yù)測(cè)這個(gè)人有哪些疾病風(fēng)險(xiǎn)）、個(gè)性化（每個(gè)人的生理特征不一樣，因此治療方案不一樣，甚至說得了同樣的病，吃的藥的劑量不一樣），還有就是參與性（患者要積極參與到醫(yī)療過程當(dāng)中）。然而要想真正做到預(yù)防、預(yù)測(cè)、個(gè)性化以及個(gè)人參與，目前的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的分析面臨很大的挑戰(zhàn)[7]。

挑戰(zhàn)1：數(shù)據(jù)量巨大

我們的平臺(tái)最終必須與醫(yī)療機(jī)構(gòu)現(xiàn)有的信息系統(tǒng)對(duì)接，共享數(shù)據(jù)才能充分挖掘數(shù)據(jù)的功能。然而在對(duì)接以后，醫(yī)療數(shù)據(jù)是持續(xù)、大量增長(zhǎng)的大數(shù)據(jù)。根據(jù)估算，中國(guó)一個(gè)中等城市（一千萬人口）50年所積累的醫(yī)療數(shù)據(jù)量就會(huì)達(dá)到10PB級(jí)。并且，隨著時(shí)間的推移和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的不斷升級(jí)換代，醫(yī)療數(shù)據(jù)模式的一致性也無法保證。因此，每天都會(huì)有大量的數(shù)據(jù)持續(xù)不斷的導(dǎo)入?yún)^(qū)域醫(yī)療數(shù)據(jù)中心，并且每當(dāng)有數(shù)據(jù)模式的更改，相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)也需要做相應(yīng)的調(diào)整。所以，區(qū)域醫(yī)療數(shù)據(jù)中心并不是簡(jiǎn)單的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫概念。相比之下，它的模式更靈活、寫入和更新的操作更多，而對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的水平可擴(kuò)展性的要求也更高。

挑戰(zhàn)2：醫(yī)療數(shù)據(jù)是關(guān)系復(fù)雜的多維數(shù)據(jù)

由于醫(yī)療數(shù)據(jù)是多種數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的匯總，數(shù)據(jù)之間的關(guān)系非常復(fù)雜。比如：一個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)檢測(cè)值，必須同時(shí)記錄這個(gè)值對(duì)應(yīng)的編碼系統(tǒng)和編碼、單位、檢測(cè)時(shí)間、檢驗(yàn)項(xiàng)目、標(biāo)本編碼，以及相關(guān)聯(lián)的患者主索引號(hào)、就診機(jī)構(gòu)、申請(qǐng)科室、申請(qǐng)醫(yī)師標(biāo)識(shí)號(hào)、報(bào)告醫(yī)師標(biāo)識(shí)號(hào)、審核醫(yī)師標(biāo)識(shí)號(hào)、正常值參考等等。一條檢測(cè)記錄就可以把患者、醫(yī)生、醫(yī)療機(jī)構(gòu)多個(gè)實(shí)體在不同層次上關(guān)聯(lián)起來。而不同的醫(yī)療信息服務(wù)更需要從不同的視角來觀察這些數(shù)據(jù)?？傊?，醫(yī)療數(shù)據(jù)的多維度多粒度為各種信息服務(wù)的多角度多層次分析提供了可能，但同時(shí)也為大數(shù)據(jù)分析帶來了挑戰(zhàn)。因?yàn)槲覀儾豢赡転槊恳环N信息服務(wù)存儲(chǔ)一份特定的優(yōu)化模式的數(shù)據(jù)，況且我們也無法枚舉出所有可能的信息服務(wù)需求。這就需要醫(yī)療數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)模型能夠適應(yīng)靈活多變的多維統(tǒng)計(jì)分析需求。

通過上述的分析可見，簡(jiǎn)單地將現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)套用在我們平臺(tái)的云端數(shù)據(jù)上是行不通的。

5 安全與隱私（Security and privacy）

智慧養(yǎng)老移動(dòng)服務(wù)平臺(tái)需要通過各類傳感器收集與人類社會(huì)活動(dòng)緊密相關(guān)的情境數(shù)據(jù)。這些情境數(shù)據(jù)屬于敏感信息，可以分析人類的移動(dòng)和交互特性，幫助人們解決很多社會(huì)問題，但是在享受情境數(shù)據(jù)帶來利益的同時(shí)，要最大限度地保護(hù)用戶的隱私。因此，服務(wù)平臺(tái)的設(shè)計(jì)需要考慮保護(hù)用戶的隱私，確保情境數(shù)據(jù)的正確使用。

目前在可穿戴計(jì)算領(lǐng)域存在以下幾個(gè)典型的信息安全問題[8]。

（1）工具式信息泄露

帶有定位功能的可穿戴設(shè)備，如相機(jī)，允許用戶創(chuàng)建并分享每一個(gè)生活瞬間。這種微型、永遠(yuǎn)開機(jī)的照相機(jī)能夠在每日自動(dòng)拍攝并存儲(chǔ)成千上萬的照片。用戶只需將相機(jī)別在衣領(lǐng)、領(lǐng)帶或身體其他部位、便可以隨意拍攝進(jìn)入鏡頭中的人或物。這些照片將會(huì)被上傳到設(shè)備制造商的網(wǎng)站，并以種種方式進(jìn)行回放。顯而易見的危險(xiǎn)便是假如可穿戴設(shè)備用戶創(chuàng)建詳細(xì)的生活日志，將會(huì)侵犯那些在不知情情況下被拍攝到的朋友或其他人的隱私。

（2）設(shè)備泄露

像google glass這類智能眼鏡最大的隱私問題是佩戴者能夠私下拍攝并上傳視線中出現(xiàn)的人或物。并且，光學(xué)鏡片、隱形眼鏡也將很快具備這一功能，這將導(dǎo)致智能眼鏡更加隱蔽，難以辨認(rèn)。再加上面部識(shí)別軟件、智能眼鏡可能會(huì)成為一項(xiàng)令人頭疼的隱私大問題。

（3）安全攻擊

當(dāng)今許多可穿戴式醫(yī)療設(shè)備，比如胰島素泵、葡萄糖監(jiān)測(cè)和心臟起搏器，帶有無線支持，導(dǎo)致這些設(shè)備容易受到黑客攻擊。兩年多前，一位研究人員曾在黑帽安全會(huì)議上演示攻擊者如何在半英里外通過控制胰島素泵，給使用者輸送潛在致死劑量的胰島素。另一位研究人員也展示了如何利用無線協(xié)議在用戶佩戴的現(xiàn)代起搏器上做手腳。正是因?yàn)檫@方面的擔(dān)憂導(dǎo)致前副總統(tǒng)迪克-切尼的醫(yī)生禁止在切尼的心臟泵上使用無線功能。美國(guó)食品及藥物管理局對(duì)此也表示擔(dān)憂，并敦促設(shè)備制造商解決無線漏洞。

概括起來講，上述安全問題主要涉及到數(shù)據(jù)機(jī)密性、數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)認(rèn)證與新鮮性，安全定位，可用性等方面?？纱┐髟O(shè)備與一般設(shè)備相比，具有通信信道開放，資源有限的特點(diǎn)，因此其他領(lǐng)域的相關(guān)安全技術(shù)不能直接應(yīng)用于我們的智慧養(yǎng)老移動(dòng)服務(wù)平臺(tái)，必須對(duì)現(xiàn)有方案進(jìn)行改進(jìn)與優(yōu)化。

6 結(jié)論（Conclusion）

本文所設(shè)計(jì)的智慧養(yǎng)老移動(dòng)服務(wù)平臺(tái)，在信息采集端采用了體型小、價(jià)格低、舒適感強(qiáng)的可穿戴設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)、連續(xù)對(duì)被監(jiān)護(hù)人的監(jiān)測(cè)。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)所采集的信息進(jìn)行分析，從而為被監(jiān)護(hù)人提供個(gè)性化養(yǎng)老服務(wù)。本文進(jìn)一步闡述了開發(fā)該服務(wù)平臺(tái)所面臨的挑戰(zhàn)。下一步的主要工作是研制挑戰(zhàn)的解決之道。

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作者簡(jiǎn)介：

朱月蘭（1968-），女，碩士，高級(jí).研究領(lǐng)域：醫(yī)療信息系統(tǒng).

林 楓（1963-），男，碩士，教授.研究領(lǐng)域：衛(wèi)生管理.

閆國(guó)華（1984-），男，碩士，中級(jí).研究領(lǐng)域：醫(yī)療信息系統(tǒng).

王 勇（1991-），男，碩士生.研究領(lǐng)域：軟件開發(fā).