基于原住民视角的智慧医疗框架

开发一个具有‘原住民透镜’的智慧医疗框架

摘要

智慧城市的概念自提出以来似乎受到了广泛关注。全球近200个与智慧医疗相关的项目正处于实施阶段 [1]，且这一数量正在逐步扩大。智慧医疗是建设智慧城市的重要组成部分，因为任何人都可能需要前往医院接受治疗。特别是在中国人口基数庞大、医疗条件不均衡的情况下，如何有效配置医患联系，最大限度地发挥医疗服务和医疗资源的作用，是一项重要任务。
本文研究了当前中国市场中智慧医疗的手机软件或医院官方网站，结合原住民视角分析其主要功能与缺点。我们尝试利用数据聚合筛选与分发技术来解决主流问题。通过数据聚合筛选与分发操作，确定并实施健康促进策略与方法，这也是原住民视角下的一个框架。不仅如此，该框架还将涉及其他相关因素。

相关服务：日本服务器

关键词 ：智慧医疗；聚合筛选与分发；原住民视角；框架与组件

1. 引言

目前，世界上许多国家已为其原住民建立了智能医疗框架。随后，信息技术正变得越来越智能，并能更高效地利用资源 [2]，且采用原住民视角。这也是各国打造终极智能星球的最佳趋势和基础，以便其能够控制世界经济甚至政治。例如，在农牧业领域，许多蔬菜种植温室配备了温度调节系统，牲畜养殖场则设有专用的自动喂料设备。在服务业方面，日本青森县实施了U城计划，向客户提供商业信息 [3]；巴西在阿雷格里港建设电子政务服务 [4]。在中国，大多数城市已实现智慧化目标，例如使用微信或支付宝的智能支付、共享单车的智能交通、在线辅导的智慧教育、扫地机器人等智能家居应用等。因此，在某些方面和发展方向上，智慧城市已经发展到了非常成熟的阶段，推动了城市的智能化管理。

根据原住民的不同情况，开发一个具有原住民视角的智慧医疗 outreach 框架是一个有效的程序。该框架包含10个组成部分。每个部分描述一个健康促进理念，我们将通过整合项目并以原住民视角呈现其中一些内容。智慧医疗是智慧城市建设中最重要的分支，是生命医学与信息技术的交汇点。它指的是利用物联网等技术实现患者与设备、医生及其他医务人员和医院系统之间的联动。通过构建新一代信息化治疗模式，人们最终实现随时随地的智能化、自动化医疗服务。其主要内容是：

• 基于医疗信息化，科学家利用物联网和射频识别等技术作为纽带。当患者信息通过传感器进行管理并形成患者索引时，将依据网络协议进行信息交换，实现智能识别、跟踪与监控 [5]。
• 以云数据为核心，基于电子病历和电子档案，集成物联网技术、数据聚合和云计算等集成应用技术，突破时空限制，构建医疗服务与管理优化的集成系统。
• 基于患者数据，通过多方面数据处理系统进行自动化和智能化表示，整合各类异构数据，实现包括监管系统 [6]、电子病历系统和设备监管系统在内的各类医院系统的综合处理与协同。当然，上述内容需要政府的科学政策支持以及各类专业技术应用支持，以惠及整个医疗生态系统中的每个群体。

2. 智慧医疗的价值与实践环境

在引言中，我们简要介绍了智慧医疗的内容。在本节中，我们将通过原住民视角简要分析智慧医疗框架内的指导价值观以及全球的实践环境。

2.1. 智慧医疗的实践环境

2009年，通过“智慧地球”提出了智能医疗服务的战略。将传感器和射频识别等网络信息技术嵌入并装备到医院设施、患者设备等各种物体中，形成物与物之间的连接 [7]。然后通过超级计算机和云计算进行整合，实现医院与患者的融合。

同年，日本拨款1万亿美元用于发展信息技术，并制定了“i-Japan战略2015” [8]，重点涵盖医院、三大公共部门政府和学校。

苹果公司于2014年6月推出健康套件，并于同年9月在iPhone上发布。其主要功能是为iPhone用户建立一个信息库，用于保存和整理来自苹果公司或其他应用程序的医疗设备上的健康数据 [9]。该功能一经推出，一些医院和公司便开始使用苹果公司的软件平台健康套件。

就中国而言，智慧医疗的建设仍处于起步阶段。目前，中国的医疗卫生体系呈现出从城市向农村地区发展的趋势，许多城市已经取得了一些智慧医疗的建设成果。例如，北京建立了智慧医疗急救系统，其功能包括急救指挥中心、救护车、医务人员和接诊医院的全方位、立体化协同运作；上海将整合医疗服务、医疗保障、药品监管、公共卫生等医疗功能；苏州推出了面向市民的“智慧医疗手机挂号系统”。

2.2. 原住民视角的价值观

从实践环境来看，智慧医疗在多个方面为原住民带来了极大的便利，并以原住民视角取得了显著成效：美国的 MEREK 公司利用网络信息技术构建了 GBS 医疗解决方案，帮助医院将住院费用减少了近一半；德国制药公司使用 UHF 标签追踪药品，使损失减少了近20% [7][10]。在意大利博尔扎诺，新方案的实施使老年人医疗保健相关成本节省了31%，80%的原住民参与者认为该方案是安全的。中国的医疗服务改革也具有重要意义：我国大多数城市已实施官方网络预约和电话挂号服务。只要使用移动设备，就能为患者及其家属提供快速门诊预约通道，并可查询门诊治疗流程、医生专家信息、门诊信息等 [11]。不仅如此，医院还启用了自助服务机。

3. 智慧医疗的证据收集与需求分析

调查原住民已经在使用的尝试，收集证据并明确具体需求和分析，是推动智慧医疗框架的首要操作。因此，基于证据从原住民的实践中获得，在本章中，我们提出了亟需用原住民视角解决的一些问题。

3.1. 推广框架下的证据收集

对于手机软件：
- 医疗功能极少：由于许多城市将智慧城市的各方面建设服务集中在手机软件上，因此每个板块仅提供少量服务。
- 响应速度较慢：软件采用集中式服务开发，会导致数据量过大。直接结果是软件后台运行压力过大，响应速度过慢。
- 操作不便：根据调查，目前市场上绝大多数智能医疗服务都是作为智慧城市软件中的一个功能存在。因此，针对智能医疗设计的界面过于简单，对用户而言不够人性化。
- 缺乏特殊时段（例如深夜）的应急预案：此类问题在许多智能医疗软件中并未涉及。因为在很多软件应用中，所提供的功能仅为在线预约，且有明确的时间限制。这导致许多患者，特别是需要在深夜接受治疗的患者，无法使用智能医疗的功能。

对于医院官网：
- 面向患者的有效信息过少：目前，许多医院（包括大型医院）在其官方网站上为患者提供的信息较少。调查显示，大多数医院官网的内容主要围绕医院本身介绍，而其他有效信息并不完整。
- 查询延迟：许多医院网站提供患者在线咨询和预约服务。如果患者无法识别自身症状或进行简单的非处方诊疗，可以在线咨询医生。
- 非人性化界面：这一缺陷对一些老年患者影响最大，尤其是那些文盲且不擅长使用互联网的患者。如果医院官方网站的界面非常不人性化，他们就无法使用在线预约功能。
- 患者就医平台不足：这与中国庞大的人口基数、医生与患者数量之间的不平衡以及资源状况密切相关，即医生资源短缺。当患者明确自身病情或希望预约专家时，可通过手机网站或应用程序进行在线预约，并选择医院地点。
- 无后续体检复查功能：如今，官方网站仅提供基本的医务人员信息和在线预约服务 [12]。然而，大多数医院并未提供后续复查服务。如果开发此类功能，不仅能极大方便患者治疗后的康复，还能为许多病情较轻的患者节省时间、精力和经济成本。

在新时代，网络信息技术的发展将各个领域推向了新的高度，而现状问题也激发了人们日益增长的需求，这要求对过去进行更高水平的改进。就智慧医疗而言，大数据时代的信息支持系统需要更高的数据存储容量和响应速度。这一要求旨在通过技术进步使医疗保健系统更加智能化和人性化，科学技术和方案创新，这是一种模式转变 [10][13]。本文针对当前现状和社会问题提出上述观点，并将服务器、路由等网络资源利用云计算技术整合为一个大型服务器集群。具体技术的实施将在下一章中描述。

4. 构建一个智能医疗促进框架

4.1. 基于本土视角的需求分析

鉴于上述主要问题，我们提出的新方案需要解决甚至开发一个智能医疗促进框架。例如，当患者感觉不适时，会首先根据自身情况判断是否需要立即前往医院。如果症状并不严重，尤其是在节假日或深夜医院无法提供服务时，患者可通过手机软件上的远程视频让医生在线查看病情，并推荐非处方药。这种方式通过视频直接连接医生与患者，不仅解决了患者突发轻微疾病急需治疗的问题，也节省了患者等待救护车前往医院所耗费的时间和精力。

除了远程视频外，电话预约或请求也是手机软件中最广泛的功能部分。当医生视频功能无法满足患者需求时，热线医生上门服务则是一种更为直接的方式。例如，对于一些夜间无法快速到达医院的患者，以及一些行动不便的患者，医生可提供上门服务。新方案中提出的手机软件开发服务包含急救热线，这些热线可确保医生在两小时内抵达患者处。这种方法解决了患者生病时需前往医院挂号、排队、买药等问题。根据数据估算，该方式将节省近一半的时间、精力和医疗资源，最大限度地优化医院资源与患者需求的匹配。

此外，当部分患者可用于非处方诊疗时，建设24小时医院以随时随地为患者提供药品供应等医疗资源，也是新方案中提出的一项在线功能。当这些功能完善后，也将对方便医疗服务和缓解医患紧张关系发挥重要作用。这些功能的进一步改进需要政府资金和技术人员的双重协调。

具体解决方案如下表所示：

对医院官方网站的探索与移动设备上的软件解决方案类似，因此这里不再赘述。

4.2. 智慧医疗的推广策略与方法

4.2.1. 数据聚合

数据聚合是指整合来自不同基础设施传感器网络的数据的过程 [14]。这里的源节点包括射频识别、传感器、地理信息系统、GPS监控等传感技术。

4.2.2. 数据聚合框架

以下是一个基于Web服务的异构数据库示例，用于介绍智慧医疗中数据聚合的简单过程。我们主要通过此示例构建一个数据聚合的框架。

当患者或源节点提供数据时，无论何种数据，均可按提示提交。适配器获取提交的数据，将数据建立为队列，按照优先级进行调度，然后存储到缓冲区中。当达到一定数量的数据时，即进行数据聚合。通常该模块由Web服务编写，并建立系统模块图的框架 [15]。

从数据接收处理到异构数据库的合并主要过程如下：

目前，我们仍然使用异构数据库作为主要的聚合媒介。以智能医疗服务为例，我们将许多医生的信息（如专科科室、出诊时间、预约联系方式等）聚合到后台数据库 [16] 中。当患者希望通过应用程序或在线查询进行预约时，将通过SQL语句或其他搜索方式检索数据库中收集的数据。

4.2.3. 基于原住民视角的筛查方法

当在异构数据库中聚合数据源信息时，如何在后台选择并显示我们所需的数据即为筛选操作。这里我们主要采用K-均值算法作为主要的筛选方法。K-均值算法是一种常见的聚类算法。为了获得所需的数据，聚类算法是最关键的部分。我们以糖尿病数据集为例。该糖尿病数据集包含年龄、体重指数、胰岛素、葡萄糖和血压等九个属性。例如，如果一位医生想要了解不同年龄糖尿病患者的胰岛素含量，我们可以进行如下说明：

这张图可以清楚地显示年龄与胰岛素之间的关系。橙色和蓝色的点表示患者是否患有糖尿病。我们发现，患者年龄越大，患糖尿病的风险越高，而胰岛素水平越低。如果你想了解某一部分患者的情况，可以选择性地进行描述。

例如，医生想要知道44岁患者的胰岛素含量。设计草图是二次筛选：此时，通过选择的方式可以准确显示一个患者的具体情况，效果如下：

上述图片展示了推广框架的优势。医务人员可以根据想要查询的属性找到所需的患者数据。同样，如果患者想要了解医疗机构的具体信息，也可以通过异构数据库筛选出所需的数据。

4.2.4. 数据分发

通过数据筛选获得具体信息。在这种情况下，医生或患者可以通过关键词搜索所需的信息。然而，如何展示这些信息，包括在线咨询、推荐信息、视频诊疗及其他功能，则需要数据分发的支持。

4.2.5. 数据分发框架

数据分发是指数据生产者（如源节点）以各种方式将数据传输给用户的过程 [17]。接下来，我们将介绍分布式分发系统。

在分布式分发系统中，几乎每个源节点都是独立的，也就是说，每位已注册的患者都是已发布数据的备份。当患者完成注册、登录、搜索等操作时（此时源节点也完成了异构数据集成），数据分发将由中间件完成。医疗程序被写入源节点后，分发服务平台根据相关患者的异构数据将其分发到各个应用程序。

分布式分发系统的结构如图所示：

4.2.6. 采用原住民视角的策略与方法

由于DDS本身具有持久性、优先级和良好协调性的特点，因此我们将制定的策略和方法也与DDS相关。DDS是大多数智能医疗框架中最主流的数据分发系统。

在医疗领域，每天都会产生大量的患者数据，这些数据数量众多且杂乱。通过研究与开发，我们发现市场上的一些智能医疗应用程序存在一些问题。基于所发现的问题，我们根据前几章设计的方案和技术，提出了关于智慧医疗的新场景。具体数据对比如下表所示：

我们使用传输延迟和平均延迟的公式来测试数据延迟：
$ t_{\text{delay}} = (t_2 - t_1)/2 $，
$ \bar{t} {\text{delay}} = \sum {i=1}^{n} t_i / N $，其中 $ t_i $ 是第 $ i $ 次在 $ n $ 次传输延迟中的测量值 [20]。

如图6所示，在当前基于MMS的智能医疗应用中，数据在1秒内接收，仅有60%的数据包在1秒内发送和接收，数量在3800到4200个之间，满足实时性要求。然而，在基于DDS的智慧医疗新场景下，近95%的发送和接收数据包在1秒内达到3900至4000个，数据延迟达到标准（90%余量实时性要求）。

由此可见，DDS分发技术在实施新的智能医疗方案中更为重要，因为DDS在数据聚合与分发、实时通信以及患者注册、数据检索、查询与咨询、在线预约、视频诊断和治疗等方面具有更低的延迟和更高的可靠性。

5. 智慧医疗的前景与总结

5.1. 前景

从智慧医疗的发展历程和现状来看，智慧医疗的发展趋势总体上已经从纸质化发展到无纸化，从有线发展到无线，从人工发展到智能，从单一化发展到多元化。具体的发展趋势可以从以下几个方面结合原住民视角进行总结：

• 更广泛的人口覆盖 ：在高效利用卫星和电缆后，当前的网络信息技术已大大突破了地域限制。2015年，白宫通过数据科学家和网络公司等专家，在这些地区建设基本医疗设施，从而聚合并存储所有数据，以支持智能医疗发展并改善民众生活。
• 更敏感的数据感知 ：智慧医疗的快速发展在很大程度上归功于传感器及其他硬件的迅速发展。目前，传感器等数据系统正快速向微型化、灵敏化、高效化和自动化方向发展，同时成本逐步降低，已渗透到医疗保健乃至整个城市系统中。
• 更深层次的智能 ：21世纪的硬件已进入“大数据”时代，所谓“大数据”是指在数据访问点存在大量数据。智能医疗需要合理处理这些数据并进行智能传输。例如，美国医疗组织凯撒医疗集团通过将病历数字化并整合患者数据，形成多维度、多方面的数据。

5.2. 总结

智能医疗服务是人们生活中不可或缺甚至迫切的需求。其推广框架表明，改进和完善使原住民能够方便地就医成为可能。同时，它也是一件新事物，我们在未来智能医疗促进框架的发展中仍需大量探索。总的来说，智慧医疗在智慧城市建设中迈出了重要一步，使生活更加便捷、有序和协调。唐内拉在《增长的极限》中指出，未来对人口和资源枯竭越脆弱。因此，对城市发展进行全面分析不仅对智慧医疗，而且对整个城市都具有重要意义。