慢性疾病已经成为全球范围内备受关注的问题。据统计，全球每年死亡人数中，有约2/3是由慢性病所致。在中国，慢性病死亡人数已经超过了总死亡人数的86%[1]由于社会人口老龄化的问题日益突出，慢性病患者数量呈现上升趋势，给社会和家庭带来沉重负担，也对我国慢病防治工作提出了更为严峻的挑战。在物联网技术的广泛应用下，一系列前沿技术为慢性病管理带来了新的体验。其中，智能可穿戴技术通过连续动态记录生理参数，不仅为疾病诊断和治疗提供持续的医疗保健数据流，而且为慢病患者提供全面、积极的管理。此外，该技术实现了科学的管理模式，促进了健康状态的发展、延缓疾病进展以及降低致残率。同时，该技术也极大程度地减轻了医护人员的工作量，提高了工作效率[2]。
本文旨在构建一个用于慢性疾病管理的物联网平台，通过整合可穿戴设备等智能技术，为慢性病患者提供基于数据的智能化管理服务，实现对患者的全方位、全天候的监测和预警，从而降低因忽视、遗漏或延误而产生的高危风险和不良后果，同时也解决我国目前慢性病管理不足的问题。
1 业务流程
慢病管理物联网平台主要由随行监护系统、AI分析系统和可视化终端组成，其结构如图1所示。
图1 慢病管理物联网平台架构
随行移动监护系统旨在实现各种生理信号的采集、存储和传输，其中，系统可通过多种传感器采集患者的心电、呼吸、血氧、血压以及体位体动等生命体征信息。此外，该系统采用网络或蓝牙传输协议，可实现生命体征数据的实时传输，以便医护人员能够对慢性病患者进行实时监护。同时，生命体征数据也会进行本地存储，以避免因网络问题导致数据丢失，并确保数据的完整性。
AI分析系统是用于生理信号处理和分析的关键模块。该系统通过云计算平台对随行移动监护系统采集的原始生理信号进行滤波、去噪等预处理，以获取高质量的生理数据。接着，该系统利用先进的数学模型算法对处理后的生理信号进行分析，从而获取临床关注的重要生理指标参数。这些指标参数对于医护人员制定患者的诊断和治疗计划至关重要。
可视化终端主要用于显示临床所需的生理指标及临床信息等，通过各功能模块实现医护人员对慢病患者的疾病管理，如建立健康档案、实时监护、历史生理数据回顾、健康教育、随访、统计分析等。
2 架构设计
本系统采用三层架构，包括设备接入层、数据处理层和数据应用层。设备接入层通过网关设备将从可穿戴设备中采集到的生命体征数据按照传输协议传输至云端服务器；数据处理层负责存储和分析采集到的数据；数据应用层则通过数据可视化展示患者健康状态，并基于患者身体健康情况进行通知与报警，实现医护人员对慢病患者的管理，以避免患者发生不良事件。
图2 系统架构
3 应用程序
该系统提供了一个应用程序，用于医护人员对患者进行集中管理、实时监护患者的生命体征以及了解患者最新的病情，如图3-4所示。此外，该系统还能够根据患者的生命体征数据提供相应的报警提示，以引起医护人员的注意。医护人员可以根据患者的严重程度分析并确认是否需要采取措施，以避免不良事件的发生。医生也可以通过回顾患者的历史监测数据，对患者身体健康变化情况进行纵向分析。无论患者身在医院、居家或其他地方，只要佩戴可穿戴设备进行监测并处于网络环境中，数据即可实时上传至物联网平台，以方便医护人员对慢病患者进行管理。
图3 患者集中管理界面
图4 实时监护界面
4 机遇与挑战
4.1机遇
远程监测：远程监测是一种新兴的居家健康监测模式，其应用可穿戴设备的兴起为未来医疗模式带来了巨大的变革机遇。相对于传统的健康数据采集方式，可穿戴设备收集高质量的行为和生理数据更为方便快捷[3]，基于这些数据，专家可以更加精细化地为患者提供临床学科相关的高水平护理，以实现更好地疾病控制；同时，患者也能够更好地了解自身健康状况的变化趋势，从而为慢病患者健康管理和医学研究提供更广阔的空间。此外，相比于城市居民，农村居民前往就医的路程较长，获得高水平、高质量医疗服务的机会也更少，将可穿戴设备与远程监测系统相结合，则有可能将专家在城市地区的覆盖面扩大到农村地区，从而缩小城乡差距[4]。
自动分析和动态检测：目前，可穿戴设备在慢病管理方面的应用尚处于实时监测患者生理健康指标变化的较浅层次，离真正意义上的诊断和医疗理念仍有相当距离。为了提升慢病患者家庭健康监测的评估性能和决策支持水平，需要整合不同的监测方式和设备，引入自动分析和动态检测功能，以识别和预测具有患病风险的患者。通过实现更准确、更精准的诊断，并提供个性化治疗计划的支持，可增加慢病患者对居家监测的依赖性，从而降低再入院率。
数据传输：可穿戴设备所采集的大量生理数据需上传至云平台进行计算和分析，然后再将结果传输至终端，以供慢病患者或医护人员进行参考。当前，众多无线通信技术应用于可穿戴设备的数据传输，包括WIFI、数据网络、蓝牙、ZigBee和红外线等。其中，蓝牙技术因其低功耗、低成本的特点以及WIFI技术具备较高的传输速度和较远的传输距离，广泛用于可穿戴设备的数据传输
4.2挑战
数据可靠性可穿戴设备的数据采集灵敏度较高，然而许多不可预见的因素如情绪、药物、睡眠状态、环境温湿度和皮肤静电等因素均会对数据产生扰动，从而影响数据的精度和准确性。这些因素的存在不可避免。此外，至今尚未出现标准化协议以规范数据的测量、存储和传输，以支持整合各种来源的输入。即便出现了这样的标准化协议，从特定患者数据中确定的模式也可能不适用于另一患者。学科间的可变性增加了分析的复杂性，限制了分析结果的通用性[5]，这些因素合起来导致医院对这些数据缺乏认同感。
患者依从性：可穿戴设备所采集的数据是在患者的真实自然环境中收集，能够反映出其身体状况的全貌。然而，这种数据采集方法仅仅是对患者身体健康状况的初步评估，缺乏个性化的治疗方案。此外，慢病患者普遍年龄较大，可穿戴设备的配置和操作相对复杂，患者的依从性较低，难以长期佩戴监测。因此，患者对数据的重视程度较低。
与现有的医疗模式相结合：可穿戴设备作为监测慢性病的新兴工具，必须与现有的医疗模式相结合，以实现更有效的监测和治疗。简单的数据采集功能难以持续激发慢病患者和医护人员的兴趣。只有将其应用于临床，并成为医疗服务模式的组成部分，结合人工智能算法或专业医务人员的深入解读，才能为慢病患者提供临床意义的信息反馈和相应解决方案。这样的应用方案不仅可以实现可穿戴设备的可持续发展，也能被广泛接受。[6]
信息安全：电子信息的传输容易受到黑客和其他安全漏洞的影响，可穿戴设备记录的数据量逐渐增加，从而使得信息存储和传输的风险进一步升高。因此，为确保患者个人信息和生理数据的保密性和完整性，需要建立健全的信息安全保护机制，采用先进的加密技术和完善的访问控制策略来防范未经授权的访问、数据泄露以及其他非法行为，以保证患者信息的安全性、隐私保护和合规性。
5 结论
传统的医疗保健模式面临着诸多挑战，因此需要不断创新以适应现代医疗服务的需求。随着物联网技术和可穿戴设备的不断发展，智能慢病管理物联网平台成为了一种有望应用于医疗服务领域的新型技术架构。本文提出了这一平台的技术架构，并探讨了平台如何帮助医护人员管理慢病患者。该平台的应用将成为慢病管理的关键，为患者和医护人员提供更加便捷的医疗保健服务，提高医疗保健服务的质量和效率。
参考文献：
[1]任庭苇. 基于可穿戴设备的移动医疗慢病管理系统对社区中老年高血压与糖尿病患者的管理效果评估[D].重庆医科大学,2019.
[2] Xie Y, Lu L, Gao F, et al. Integration of artificial intelligence, blockchain, and wearable technology for chronic disease management: a new paradigm in smart healthcare[J]. Current Medical Science, 2021, 41: 1123-1133.
[3] Coravos A, Doerr M, Goldsack J, et al. Modernizing and designing evaluation frameworks for connected sensor technologies in medicine[J]. NPJ digital medicine, 2020, 3(1): 37.
[4] Patel S, Park H, Bonato P, et al. A review of wearable sensors and systems with application in rehabilitation[J]. Journal of neuroengineering and rehabilitation, 2012, 9(1): 1-17.
[5] Zhu X, Cahan A. Wearable technologies and telehealth in care management for chronic illness[J]. Healthcare Information management systems: cases, strategies, and solutions, 2016: 375-398.
[6] Li X, Lu Y, Fu X, et al. Building the Internet of Things platform for smart maternal healthcare services with wearable devices and cloud computing[J]. Future Generation Computer Systems, 2021, 118: 282-296.