陳先輝，孫國(guó)平，羅建業(yè)，黃 鴻，朱偉梁，徐 蕓，何 強(qiáng)，張 玲，楊秀芳

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·健康管理·

基于物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算的缺血性腦卒中早期識(shí)別預(yù)警健康管理模型構(gòu)建研究

陳先輝，孫國(guó)平，羅建業(yè)，黃 鴻，朱偉梁，徐 蕓，何 強(qiáng)，張 玲，楊秀芳

腦卒中是嚴(yán)重危害我國(guó)中老年人生命與健康的主要疾病，但其二級(jí)預(yù)防的落實(shí)狀況亟待改善。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在家庭健康監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用，以及云計(jì)算的普及有助于缺血性腦卒中的早期識(shí)別，為卒中高危患者提供了智能化、人性化、預(yù)防性的醫(yī)療健康服務(wù)。本研究提出構(gòu)建基于物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算的缺血性腦卒中早期識(shí)別預(yù)警的健康管理模型，探討其內(nèi)涵、構(gòu)建思路及研究?jī)?nèi)容，從而為其健康管理提供參考和借鑒。

卒中；健康管理；物聯(lián)網(wǎng)；云計(jì)算；二級(jí)預(yù)防

陳先輝，孫國(guó)平，羅建業(yè)，等.基于物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算的缺血性腦卒中早期識(shí)別預(yù)警健康管理模型構(gòu)建研究[J].中國(guó)全科醫(yī)學(xué)，2015，18(13)：1560-1563.[www.chinagp.net]

Chen XH,Sun GP,Luo JY,et al.Construction of health management model of ischemic stroke′s early recognition based on the Internet of things and cloud computing[J].Chinese General Practice，2015，18(13)：1560-1563.

腦卒中(stroke)又稱(chēng)腦中風(fēng)，是一種突然起病的腦血液循環(huán)障礙性疾病，分為缺血性腦卒中和出血性腦卒中，其中缺血性腦卒中大約占所有腦卒中的80%[1-2]。腦卒中是嚴(yán)重危害我國(guó)中老年人生命與健康的主要疾病，其發(fā)病率、復(fù)發(fā)率、致殘率、致死率極高，不僅危及患者的生命，同時(shí)該病也給患者家庭和社會(huì)帶來(lái)沉重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)[2-3]。國(guó)家衛(wèi)計(jì)委腦卒中篩查與防治工程委員會(huì)在全國(guó)范圍開(kāi)展了腦卒中高危篩查項(xiàng)目，明確了高危群體，后續(xù)工作就是針對(duì)高危人群進(jìn)行進(jìn)一步卒中預(yù)防，重點(diǎn)應(yīng)放在對(duì)腦卒中患者的早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療(即二級(jí)預(yù)防)上[4]。但國(guó)內(nèi)外調(diào)查均顯示腦卒中的及時(shí)就診率十分低，二級(jí)預(yù)防落實(shí)狀況亟待改善[3，5]。鑒于我國(guó)腦卒中發(fā)病率的不斷升高，對(duì)卒中早期識(shí)別落實(shí)狀況不樂(lè)觀(guān)，本研究提出借助物聯(lián)網(wǎng)和在遠(yuǎn)程家庭監(jiān)護(hù)下利用多目標(biāo)數(shù)據(jù)收集、多終端信息互通連接、云計(jì)算智能數(shù)據(jù)處理、多因素與體征信息綜合評(píng)估的腦卒中早期識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)下，建立健康管理模型，即構(gòu)建基于物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算缺血性腦卒中早期識(shí)別預(yù)警的健康管理模型，解決缺血性腦卒中早期識(shí)別困難的問(wèn)題。

1 基于物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算的缺血性腦卒中早期識(shí)別預(yù)警健康管理模型的內(nèi)涵

1.1 物聯(lián)網(wǎng) 物聯(lián)網(wǎng)作為一種新興網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)模式[6-7]，是指通過(guò)信息傳感設(shè)備(射頻識(shí)別、紅外感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器等)，按照約定的協(xié)議，把任何物品與互聯(lián)網(wǎng)連接起來(lái)，進(jìn)行信息交換和通訊，以實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)[8]。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用體現(xiàn)在藥品、遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)和家庭護(hù)理、醫(yī)療信息化、醫(yī)院急救等多個(gè)領(lǐng)域[9]。本研究應(yīng)用該技術(shù)，如：肌力采集傳感器、語(yǔ)音采集傳感器等，為數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測(cè)提供著力點(diǎn)。

1.2 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)是系統(tǒng)的“四肢和五官”，云計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)的“大腦”。云計(jì)算實(shí)質(zhì)上是指大量用網(wǎng)絡(luò)連接的計(jì)算資源統(tǒng)一管理和調(diào)度，構(gòu)成一個(gè)計(jì)算資源池(資源包括網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲(chǔ)、應(yīng)用軟件、服務(wù))向用戶(hù)按需提供服務(wù)。在具體方法上，云計(jì)算利用互聯(lián)網(wǎng)的傳輸能力使數(shù)據(jù)的處理過(guò)程由個(gè)人計(jì)算機(jī)或服務(wù)器轉(zhuǎn)到互聯(lián)網(wǎng)上的計(jì)算機(jī)集群中來(lái)完成數(shù)據(jù)的處理和存儲(chǔ)，這些集群又通過(guò)一個(gè)大型的數(shù)據(jù)處理中心來(lái)管理，按客戶(hù)的需要，數(shù)據(jù)中心能夠分配計(jì)算資源，預(yù)期達(dá)到超級(jí)計(jì)算機(jī)的效果，給用戶(hù)帶來(lái)強(qiáng)大的計(jì)算能力，滿(mǎn)足客戶(hù)需要[10]。本研究應(yīng)用該技術(shù)將患者、物聯(lián)網(wǎng)、社區(qū)健康服務(wù)中心等產(chǎn)生數(shù)據(jù)，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)集群共享和處理，使信息迅速上傳下達(dá)，最終為患者爭(zhēng)取搶救時(shí)間。

1.3 管理對(duì)象納入標(biāo)準(zhǔn) 針對(duì)40歲以上人群，依據(jù)以下8項(xiàng)危險(xiǎn)因素進(jìn)行卒中風(fēng)險(xiǎn)篩查評(píng)估(每一項(xiàng)1分)。(1)高血壓史〔血壓≥140/90 mm Hg(1 mm Hg =0.133 kPa)〕或正在服用降壓藥；(2)心房纖顫和/或心瓣膜病等心臟?。?3)吸煙；(4)血脂異常；(5)糖尿病；(6)很少做體育活動(dòng)；(7)明顯超重或肥胖(體質(zhì)指數(shù)≥26 kg/m2)；(8)有卒中家族史。卒中風(fēng)險(xiǎn)篩查評(píng)估≥3分的高危人群，或既往有缺血性卒中和/或短暫性腦缺血發(fā)作(TIA)病史者為管理對(duì)象。

1.4 健康管理 健康管理是一種對(duì)個(gè)人或人群的健康危險(xiǎn)因素進(jìn)行全面管理的過(guò)程。這個(gè)過(guò)程由專(zhuān)業(yè)人士提供咨詢(xún)指導(dǎo)和跟蹤輔導(dǎo)服務(wù)，通過(guò)健康信息采集、健康檢測(cè)、健康評(píng)估、個(gè)性化健康管理方案、健康干預(yù)等手段，使個(gè)人從社會(huì)、心理、環(huán)境、營(yíng)養(yǎng)、運(yùn)動(dòng)等多個(gè)維度得到全面的健康維護(hù)和保障服務(wù)[11]。

2 基于物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算的缺血性腦卒中早期識(shí)別預(yù)警健康管理模型的構(gòu)建思路

數(shù)據(jù)采集：腦卒中高?；颊咄ㄟ^(guò)下肢肌體監(jiān)測(cè)儀、語(yǔ)音識(shí)別儀和其他體征參數(shù)監(jiān)測(cè)設(shè)備采集體征數(shù)據(jù)。

運(yùn)營(yíng)與監(jiān)測(cè)：通過(guò)無(wú)線(xiàn)傳輸?shù)确绞絺魉偷接脩?hù)終端訪(fǎng)問(wèn)設(shè)備及應(yīng)用軟件，腦卒中云平臺(tái)整理成數(shù)據(jù)庫(kù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、計(jì)算及分析，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)和云平臺(tái)實(shí)時(shí)傳給簽訂協(xié)議的醫(yī)療機(jī)構(gòu)，醫(yī)護(hù)人員可實(shí)時(shí)監(jiān)控監(jiān)護(hù)對(duì)象是否發(fā)生了腦卒中，一旦監(jiān)測(cè)的指標(biāo)達(dá)到閾值，將及時(shí)通過(guò)GPS定位并發(fā)出報(bào)警信號(hào)，醫(yī)護(hù)人員將立即采取行動(dòng)進(jìn)行救治，以確保腦卒中患者在短暫而寶貴的時(shí)間窗內(nèi)獲得治療。見(jiàn)圖1。

圖1 基于物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算的缺血性腦卒中早期識(shí)別預(yù)警健康管理模型

Figure 1 Health management model of ischemic stroke′s early recognition based on the Internet of things and cloud computing

3 基于物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算的缺血性腦卒中早期識(shí)別預(yù)警健康管理模型的主要研究?jī)?nèi)容

3.1 腦卒中高危患者監(jiān)測(cè)指標(biāo)的選定 2014版卒中篩查與防治技術(shù)規(guī)范指出，卒中早期癥狀主要有：(1)突發(fā)一側(cè)面部或肢體麻木無(wú)力；口角歪斜流涎；(2)突發(fā)語(yǔ)言表達(dá)或理解困難；(3)突發(fā)視力模糊或失明；(4)突發(fā)嚴(yán)重的不明原因頭痛、嘔吐；(5)突發(fā)不明原因的頭暈、步態(tài)不穩(wěn)或突然跌倒、遺忘或記憶障礙，尤其是伴有1～4項(xiàng)中任一癥狀時(shí)，更能強(qiáng)烈提示腦卒中發(fā)病的可能[1]。辛辛那提以及面-臂-語(yǔ)言測(cè)試 (FAST)等院前卒中篩選量表也提示，口角歪斜、言語(yǔ)異常、下肢無(wú)力、跌倒為腦卒中最具有代表性的早期癥狀[12]，其中任何一項(xiàng)出現(xiàn)都強(qiáng)烈提示腦卒中。

上述規(guī)范、量表中視力模糊或失眠、頭痛頭暈，這些為主觀(guān)感覺(jué)，難以用儀器收集數(shù)據(jù)，不能作為系統(tǒng)采集的早期指標(biāo)。突發(fā)性口齒不清、一側(cè)面肌或肢體麻木無(wú)力、口角歪斜流涎、突然跌倒等大都與神經(jīng)缺失導(dǎo)致的肌力變化相關(guān)。其中口齒不清為最典型、最常見(jiàn)卒中肌力異常的表現(xiàn)：語(yǔ)音的發(fā)出需要諸多微小肌群的配合，發(fā)病時(shí)出現(xiàn)這種神經(jīng)缺失癥狀也最常見(jiàn)，導(dǎo)致的口齒不清也最明顯，是神經(jīng)缺失導(dǎo)致的肌力改變的典型代表。所以我們最初擬采取語(yǔ)音與肌力作為識(shí)別指標(biāo)，并在后期進(jìn)一步驗(yàn)證這兩個(gè)指標(biāo)的可靠性。即通過(guò)高危患者身上的壓力傳感器收集下肢肌力，監(jiān)測(cè)人體下肢肌力情況，達(dá)到閾值并及時(shí)報(bào)警；通過(guò)識(shí)別受測(cè)對(duì)象是否正常發(fā)音，即語(yǔ)音識(shí)別等，判斷是否因腦卒中產(chǎn)生的語(yǔ)音障礙，及時(shí)報(bào)警并給予治療。

3.2 調(diào)查采集數(shù)據(jù)，確定肌力、語(yǔ)音改變的閾值 通過(guò)卒中高危篩查標(biāo)準(zhǔn)，篩查選出高危人群后，以腦卒中作為觀(guān)察終點(diǎn)，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，通過(guò)對(duì)比發(fā)病前后肌力、語(yǔ)音改變率來(lái)確定參與報(bào)警的閾值。

3.3 腦卒中云管理平臺(tái)系統(tǒng)的整體開(kāi)發(fā) 缺血性腦卒中識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)云端平臺(tái)包括六層架構(gòu)：(1)感知層，由多種腦卒中監(jiān)測(cè)設(shè)備組成，負(fù)責(zé)指標(biāo)參數(shù)的測(cè)量、上傳。(2)物聯(lián)網(wǎng)鏈路層，支持目前常用的無(wú)線(xiàn)傳輸方式。(3)數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)層，主要包括數(shù)據(jù)庫(kù)訪(fǎng)問(wèn)通道和通訊訪(fǎng)問(wèn)通道，主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪(fǎng)問(wèn)及存儲(chǔ)、通訊協(xié)議數(shù)據(jù)包的構(gòu)造、傳輸及解析等。(4)平臺(tái)層，包括運(yùn)營(yíng)支撐和服務(wù)支撐，運(yùn)營(yíng)支撐由統(tǒng)一用戶(hù)管理、設(shè)備管理、集成桌面、內(nèi)部數(shù)據(jù)共享通道、對(duì)外發(fā)布服務(wù)、遠(yuǎn)程訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)、系統(tǒng)監(jiān)控、統(tǒng)一消息中心、控件庫(kù)、動(dòng)態(tài)庫(kù)和通用業(yè)務(wù)套件組成。服務(wù)支撐主要包括腦卒中聯(lián)機(jī)分析結(jié)果形成的BI系統(tǒng)。該層同時(shí)支持第三方平臺(tái)接口及服務(wù)接口。(5)平臺(tái)訪(fǎng)問(wèn)層，也叫平臺(tái)業(yè)務(wù)層，主要是在平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)基礎(chǔ)之上支持腦卒中相關(guān)業(yè)務(wù)，包括篩查、報(bào)警管理、隨訪(fǎng)等業(yè)務(wù)。(6)應(yīng)用層，主要是終端用戶(hù)應(yīng)用軟件，為用戶(hù)提供終端應(yīng)用服務(wù)，包括用戶(hù)注冊(cè)、用戶(hù)登陸、高危篩查、信息查詢(xún)、信息管理、監(jiān)測(cè)、報(bào)警管理。見(jiàn)圖2。

3.4 運(yùn)營(yíng)模式研究 模式應(yīng)在用戶(hù)與醫(yī)院之間雙向選擇的基礎(chǔ)上實(shí)施，本研究全面考慮用戶(hù)年齡、收入水平、職業(yè)等因素，通過(guò)卒中風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，篩選出高危人群，和有腦卒中治療綠色通道的醫(yī)院合作，在云管理平臺(tái)中設(shè)置醫(yī)護(hù)人員管理登陸，實(shí)時(shí)查看用戶(hù)的監(jiān)測(cè)記錄或?qū)崟r(shí)情況，提供疾病健康導(dǎo)航，并及時(shí)響應(yīng)系統(tǒng)的報(bào)警信號(hào)，為用戶(hù)提供救治，減少就診過(guò)程的延誤，提高及時(shí)溶栓率，降低腦卒中的致死率、致殘率，改善患者預(yù)后，提高患者生命質(zhì)量，維持勞動(dòng)力可持續(xù)發(fā)展。

圖2 缺血性腦卒中識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)六層技術(shù)構(gòu)架

Figure 2 Six technical architecture of the recognition and warning system for ischemic stroke

4 小結(jié)

目前，腦卒中發(fā)病率較高，但卒中早期識(shí)別落實(shí)狀況令人堪憂(yōu)。腦卒中患者入院延遲現(xiàn)狀嚴(yán)重，就診延遲率約60%[13-15]。缺血性腦卒中患者的早期識(shí)別能力需要迫切提升，應(yīng)用本模型，由肌力采集傳感器、語(yǔ)音采集傳感器、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、云端數(shù)據(jù)處理、移動(dòng)云客戶(hù)端和網(wǎng)絡(luò)傳輸共同構(gòu)成，可實(shí)現(xiàn)在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)都能精準(zhǔn)、及時(shí)識(shí)別出剛剛發(fā)病的缺血性腦卒中患者，并通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)和云平臺(tái)進(jìn)行及時(shí)報(bào)警，與簽訂協(xié)議的醫(yī)院取得聯(lián)系，對(duì)患者進(jìn)行及時(shí)的救治，以確保腦卒中患者在短暫而寶貴的時(shí)間窗內(nèi)獲得治療，解決缺血性腦卒中早期識(shí)別的困難，省時(shí)、省力，最終為患者爭(zhēng)取到搶救時(shí)間，提高院前救治速度和減少院內(nèi)延誤，提高缺血性腦卒中患者的存活率，提高患者生命質(zhì)量。

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(本文編輯：閆行敏)

Construction of Health Management Model of Ischemic Stroke′s Early Recognition Based on the Internet of Things and Cloud Computing

CHENXian-hui,SUNGuo-ping,LUOJian-ye,etal.

PingshanNewDistrictPeople′sHospitalofShenzhen,Shenzhen518118,China

Stroke is a major disease which causes serious damage to life and health in China.Its secondary prevention should be improved.The application of the Internet of things in the domestic health monitoring and remote medical care and the popularity of cloud computing facilitate the early recognition of ischemic stroke and provide patients at high risk of stroke with intelligent,humanistic and preventive medical and health services.This study proposed a health management model of ischemic stroke′s early recognition based on the Internet of things and cloud computing and investigated its connotation,construction concept and research contents,in order to provide references and experience for the health management of ischemic stroke.

Stroke;Health management;Internet of things;Cloud computing;Secondary prevention

廣東省醫(yī)學(xué)科學(xué)技術(shù)研究基金(A2014671)

518118 廣東省深圳市坪山新區(qū)人民醫(yī)院

陳先輝，518118 廣東省深圳市坪山新區(qū)人民醫(yī)院；

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R 197

A

10.3969/j.issn.1007-9572.2015.13.020

2015-01-26；

2015-03-31)