大數(shù)據(jù)背景下智慧醫(yī)療的思考＊
——以睡眠監(jiān)測系統(tǒng)為例

張申全，葉金生，陳博雅，王夢瑤，王泰然，唐源遠

（新鄉(xiāng)醫(yī)學院，河南 新鄉(xiāng) 453003）

1 概述

隨著生活水平的不斷提高，人們對疾病的關(guān)注度不斷增加，目前已知的疾病許多都與腦電、心電、肌電等生理信息相關(guān)，因此監(jiān)測這些生理參數(shù)對于許多疾病都具有診斷學意義，如多導睡眠監(jiān)測（Polysomnography，PSG）是臨床診斷睡眠呼吸暫停綜合征的金標準，也是睡眠醫(yī)學發(fā)展過程中一項重要技術(shù)評價手段[1]。由于中國人口基數(shù)大、老齡化嚴重，現(xiàn)有的醫(yī)療資源略顯不足，尤其在新冠肺炎疫情以來醫(yī)療資源更顯緊張。為緩解醫(yī)療資源短缺，應用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能算法、5G網(wǎng)絡等新型信息技術(shù)，進而推動智慧醫(yī)療的發(fā)展將是一重要途徑。

2 智慧醫(yī)療的發(fā)展現(xiàn)狀與啟示

智慧醫(yī)療是基于互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)，為患者提供高質(zhì)量醫(yī)療服務的醫(yī)療模式，是傳統(tǒng)醫(yī)療的革命性升級，強調(diào)先進網(wǎng)絡信息技術(shù)與傳統(tǒng)醫(yī)療融合發(fā)展，從而實現(xiàn)更優(yōu)質(zhì)、更高效、更經(jīng)濟的價值醫(yī)療[2]。目前中國醫(yī)療資源供需不平衡，為解決這一供需矛盾，智慧醫(yī)療技術(shù)在其中將發(fā)揮重要作用。中國智慧醫(yī)療發(fā)展迅速，目前智慧醫(yī)療的框架已基本構(gòu)建，接下來的發(fā)展就是將其進一步完善。在復雜的醫(yī)學理論與抽象的經(jīng)驗中，人工智能對智慧醫(yī)療的發(fā)展可謂是巨大助推。人工智能是計算機科學的一個分支，能夠分析龐大而復雜的醫(yī)療數(shù)據(jù)，可利用數(shù)據(jù)挖掘算法挖掘醫(yī)療數(shù)據(jù)中有意義的關(guān)聯(lián)關(guān)系，用于多種疾病的臨床診斷、治療及結(jié)果預測[3]。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Neural Network，ANN）是人工智能算法的重要組成部分。ANN模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，其含有大量處理單元的非線性自適應動態(tài)系統(tǒng)[4]，具有自組織等功能。ANN可以模擬大腦，學習外界知識并存儲于網(wǎng)絡中。近年來大量試驗表明可用它來解決生物醫(yī)學信號分析處理中常規(guī)方法難以解決的問題，包括腦電信號分析、肌電和心電信號的識別處理等[5]。ANN是智慧醫(yī)療中最受歡迎的技術(shù)之一，可以應用于疾病的診斷和預后，目前臨床中已廣泛應用于醫(yī)學圖像的分析。醫(yī)學是一門經(jīng)驗性學科，相比傳統(tǒng)的線性處理方式，ANN更適宜處理醫(yī)學問題。

有研究顯示，通過分析心電圖和腦電圖可以客觀地評估人心理壓力水平[6]。在臨床上，醫(yī)護工作者在夜間很難兼顧到每一位病人的心理壓力水平，如果通過現(xiàn)有的設備與技術(shù)，將患者心理壓力水平以及一些身體參數(shù)指標以數(shù)字的形式及時推送給醫(yī)護人員，一方面可以減輕臨床工作強度；另一方面可以提醒醫(yī)護人員及時處理突發(fā)狀況，避免不必要的醫(yī)患糾紛。因此，這一研究為智慧醫(yī)療的發(fā)展打開一條新思路。

3 智慧醫(yī)療模式中睡眠監(jiān)測系統(tǒng)的發(fā)展構(gòu)想

ANN在睡眠監(jiān)測系統(tǒng)的發(fā)展中也具有重要的潛在應用價值。睡眠對中樞神經(jīng)系統(tǒng)具有重要的調(diào)節(jié)功能，會影響學習、記憶、注意力等，在人的日常生活中起到關(guān)鍵作用。目前睡眠疾病在我國十分常見，并且睡眠疾病與腫瘤的發(fā)生存在相互關(guān)系[7]，因此睡眠監(jiān)測發(fā)展具有重要意義，但目前常用的一些睡眠監(jiān)測方法存在一些缺陷，如費時費力、不能實時同步檢測等，無法滿足臨床診療的需要。近十年來，隨著人工智能和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，許多設備可以提供檢測者可視化的睡眠數(shù)據(jù)和睡眠報告，但在臨床實踐中，睡眠疾病往往與多種精神疾病或相關(guān)軀體疾病同時出現(xiàn)，從而使臨床醫(yī)師很難快速準確地判斷出睡眠疾病到底應該歸因于哪種疾病，是單獨存在或是與其他疾病并行。這些睡眠數(shù)據(jù)對于疾病診療的可靠性因算法不同和樣本量較小的問題依然存疑。因此，通過在現(xiàn)有設備與技術(shù)的基礎(chǔ)上結(jié)合ANN，提出一套睡眠監(jiān)測系統(tǒng)，旨在減輕臨床工作的強度，幫助改善醫(yī)患關(guān)系，同時作為數(shù)據(jù)采集終端，為醫(yī)學數(shù)據(jù)庫提供相應的原始數(shù)據(jù)。

該系統(tǒng)是以智能枕頭為依托、以生理信號為載體、以ANN等智能算法為處理手段、以個性化與日常化為服務要求的智慧醫(yī)療睡眠監(jiān)測系統(tǒng)，利用大數(shù)據(jù)和人工智能算法使服務需求主體（住院患者、老年群體）、服務供給主體（社區(qū)、醫(yī)院、護理院）、服務責任主體（政府、使用者）都能及時獲取完整的智慧醫(yī)養(yǎng)護數(shù)據(jù)，并基于數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘，為目標群體提供快速精準的智慧醫(yī)養(yǎng)護一體化服務，幫助建立完善的全周期監(jiān)管服務體系。

3.1 智能枕頭終端

智能枕頭終端通過內(nèi)置傳感設備，采集人體睡眠中的多項生理信息，如體溫、翻身、出汗、深睡眠時間、離枕時間等，并采用多協(xié)議進行信息傳輸，如圖1所示。外置腦電采集裝置使用低輻射藍牙協(xié)議進行傳輸，方便使用，減少使用過程中對使用者使用的不便。內(nèi)置的骨傳導、體位傳感器采用有線傳輸，在主控芯片外周還有一屏蔽盒，最大程度降低電磁輻射對人體的影響。

圖1 多功能智能枕頭

3.2 系統(tǒng)運作流程

該系統(tǒng)中智能枕頭終端通過多項傳感器設備采集原始數(shù)據(jù)，再經(jīng)過IoT網(wǎng)絡傳輸協(xié)議將數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)皆贫似脚_[8]，在云端平臺中利用ANN等智能算法進行數(shù)據(jù)分析，將分析結(jié)果轉(zhuǎn)存到數(shù)據(jù)庫，并將相應的預警信息通過應用推送到使用者，如圖2所示。使用者同時可以通過應用請求云端服務器，間接控制智能枕頭終端設備。

圖2 系統(tǒng)運作流程

3.3 系統(tǒng)運作要素

3.3.1 數(shù)據(jù)采集

醫(yī)學研究早已證明在人體睡眠過程中，往往伴隨著腦電、眼電、心電、呼吸等多種生理信號的變化，這些信號量是監(jiān)測睡眠質(zhì)量的重要依據(jù)[9]，例如腦電信號（EEG）反映的是腦神經(jīng)細胞在大腦皮層或頭皮的電生理活動。

心電：智能枕頭終端系統(tǒng)將創(chuàng)新性地采用石墨烯織物電極，解決傳統(tǒng)Ag/AgCl電極誘發(fā)人體皮膚過敏反應的問題，做到無毒無害，長期重復使用，同時也可達到了安全環(huán)保的效果。石墨烯電極具備優(yōu)良的電氣性能、高信噪比、高靈活性、良好的生物兼容性和耐磨損性，并且在長時間不間斷心電監(jiān)測采集設備上的應用具有明顯優(yōu)勢。

腦電：腦電信號包含了人體許多生理信息與疾病信息，挖掘這些信息對疾病的診斷與治療都有重要意義。腦電信息的采集容易受到外界干擾，因此智能枕頭終端將采用腦后貼片式和發(fā)帶式兩種采集方式，貼片電極置于智能枕頭終端的表面，通過有線連接進行信息傳輸，而發(fā)帶式采集裝置為外置，通過藍牙協(xié)議將信息傳輸?shù)轿⑿碗娔X。

為了提供更加有效、便捷地服務，這些采集到的信息首先在微型計算機中進行去除噪音，實現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢與實時監(jiān)控。這種邊緣計算的優(yōu)點在于提供便捷高效地服務的同時，在數(shù)字化信息層面打破了醫(yī)學數(shù)字信息的“孤島”狀態(tài)。在微型計算機中處理之后的數(shù)據(jù)會同步上傳到云端平臺。

3.3.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)的智能算法

現(xiàn)代醫(yī)學面臨著要獲取、分析和應用大量必要的知識來解決復雜臨床問題的挑戰(zhàn)。醫(yī)學人工智能的發(fā)展與人工智能程序的發(fā)展有關(guān)，智能算法可以幫助臨床醫(yī)生診斷、做出治療決定、合并預測結(jié)果。近二十年來在醫(yī)學領(lǐng)域中，ANN是最受歡迎的人工智能技術(shù)之一。ANN采用了與傳統(tǒng)人工智能和信息處理技術(shù)完全不同的機理，克服了傳統(tǒng)的人工智能在處理直覺、非結(jié)構(gòu)化信息方面的缺陷，具有自適應、自組織和實時學習的特點[10]。因此ANN等智能算法在臨床實際問題的解決中可以起到事半功倍的效果。

不同的應用場景宜采用不同的ANN模型，常見的ANN模型有BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡模型、線性神經(jīng)網(wǎng)絡模型等，在醫(yī)學診斷和預測中常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型是BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種按誤差反向傳播訓練的多層前饋網(wǎng)絡，其基本思想是梯度下降法，使網(wǎng)絡的實際輸出值和期望輸出值更為接近。目前腦電信號、心電信號處理算法可以采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡可以通過處理睡眠時期的腦電信號和心電信號，將睡眠準確分期，而睡眠分期是睡眠評估的基礎(chǔ)，在睡眠疾病中早期診斷和干預中起到重要作用。此外BP神經(jīng)網(wǎng)絡還可以用于醫(yī)學數(shù)據(jù)的挖掘，通過系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)，匯總之后可以通過此算法進行數(shù)據(jù)挖掘[11]。

睡眠監(jiān)測系統(tǒng)通過智能枕頭中的傳感器收集人體脈搏、腦電、心電等睡眠信息，之后這些信息會匯總到微型計算機中，微型計算機通過算法對數(shù)據(jù)進行篩選與過濾，把有效數(shù)據(jù)存儲于本地數(shù)據(jù)庫并上傳至云端服務器。在云端服務器中進一步處理數(shù)據(jù)。云端將會匯總大量的數(shù)據(jù)，之后可以進行數(shù)據(jù)挖掘，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，能夠從復雜的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)彼此之間的關(guān)聯(lián)，提取出更多有價值的信息，為用戶提供數(shù)據(jù)支撐和決策支持，通過分析大量用戶睡眠參數(shù)以及個人情況，進一步挖掘出睡眠信息與疾病的聯(lián)系。同時，大量的數(shù)據(jù)分析還為臨床的科研方向提供思路。

3.4 系統(tǒng)運作服務目標

本睡眠監(jiān)測系統(tǒng)的運作服務目標主要分為2個大類：（1）醫(yī)院對患者的輔助檢測治療。由于夜間醫(yī)生數(shù)量較少，不能兼顧到每一位住院患者，當睡眠監(jiān)測系統(tǒng)運用于醫(yī)院時，可充當醫(yī)生的“小幫手”，通過腦電—心電等技術(shù)監(jiān)測用戶的狀態(tài)，及時反饋并記錄數(shù)據(jù)，便于醫(yī)生對癥下藥；（2）養(yǎng)老院、社區(qū)診所等醫(yī)療設施較低的場所。由于養(yǎng)老院醫(yī)療設備較差，當睡眠監(jiān)測系統(tǒng)運用于養(yǎng)老院時，是每一位老人的私人醫(yī)生，能夠有效監(jiān)測老人的各項指標，通過分析指標是否正常，及時地反饋到負責人處，采取相應的治療措施。

3.5 系統(tǒng)運作難點分析

從技術(shù)層面來說，目前效果最好的腦電采集裝置為電極帽，貼片式與發(fā)帶式的腦電采集裝置雖然也達到采集腦電的作用，但是其采集的效果與電極帽采集的效果對比還是有一定的差距，與此同時多種信號的同時采集勢必會相互產(chǎn)生干擾，因此需要不斷修正各個模塊的采集算法，以去除干擾，進而獲取更為有效的數(shù)據(jù)。

從應用層面來說，睡眠監(jiān)測系統(tǒng)涉及設備眾多，數(shù)據(jù)的安全性應作為首要考慮因素。其龐大的運作體系需要制定一套完善的安全體系，該體系的建立不僅僅需要管理層面給予大力支持，同時還需要從技術(shù)層面一同助力。睡眠監(jiān)測系統(tǒng)是建立在智能枕頭終端之上的，與傳統(tǒng)枕頭對比，智能枕頭不僅含有眾多傳感器，其形態(tài)也與傳統(tǒng)枕頭不同，因此在使用智能枕頭時需要改變使用習慣，如何更好地改變習慣將傳統(tǒng)枕頭替換為智能枕頭將是一個難題，這不僅需要從枕頭的形態(tài)結(jié)構(gòu)上進行不斷改善，也需要從文化角度著手。

4 結(jié)語

中國目前正處于飛速發(fā)展時期，人工智能、可穿戴設備等技術(shù)依舊在蓬勃發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡對睡眠數(shù)據(jù)和睡眠疾病相關(guān)性的深度發(fā)掘和學習將進一步幫助實現(xiàn)遠程醫(yī)療，同時也對睡眠醫(yī)學的臨床和科研產(chǎn)生極大的影響。整個智慧醫(yī)療系統(tǒng)規(guī)模龐大，涉及政治、經(jīng)濟、文化等因素，并且具備系統(tǒng)的整體性、層次性以及動態(tài)發(fā)展性等特點，是一項復雜的系統(tǒng)工程。中國智慧醫(yī)療模式與一些發(fā)達國家智慧醫(yī)療模式在信息化建設、數(shù)據(jù)挖掘、就醫(yī)體驗、醫(yī)療保險等方面還存在較大差異[12]。雖然目前醫(yī)用智能枕頭尚未成熟應用于臨床，但隨著制度的完善與技術(shù)的升級，醫(yī)用智能枕頭作為臨床信息的采集裝置結(jié)合云端分析系統(tǒng)將會幫助減輕臨床工作強度、為臨床科研提供數(shù)據(jù)來源。在未來一定會成為傳統(tǒng)醫(yī)療體系的得力輔助和有益補充。