【】5G移动医疗监护系统的设计( 三 )
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图3 医疗中心服务平台网络拓扑
移动医疗监护系统对时延和网络的稳健性有很强的要求 ， 通过对当前系统应用区域的分析 ， 在阿里云华南1区创建了两个云服务器（Elastic Compute Service ， ECS）实例 ， 并配置同一区域分布式数据库（Distributed Relational Database Service ， DRDS） 。通过百度地图应用编程接口（Application Programming Interface ， API） ， 为接入平台内的监护仪和医院提供位置服务 。在此次新冠病毒肺炎疫情中 ， 可拓展功能的移动方舱医疗车内部即部署了各类医疗设施 ， 其中的移动医疗监护系统能够配合医护人员机动化展开诊疗活动 。方舱内的监护数据通过运营商5G网络及时传到监控平台服务器 ， 为早期和疑似病例的发现节约时间 。同时 ， 监控平台通过地图API调取周边关联小区病例进行大数据研判 ， 为区域疫情分析诊断提供信息保障 。
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图4 监护系统服务器通信框
02
结果分析
本方案心电、血氧和脉率的测试使用生理参数模拟仪 ， 对移动医疗监护系统采集数据的准确性进行分析 。实验同时选择多组位于不同5G信号覆盖区域的测试源 ， 对数据传输的实时性和稳定性进行验证 ， 发现运行状况符合预期 。
具体地 ， 主要使用美国FLUKE公司的血氧模拟仪NDEX2XLF和心电模拟仪MPS450对设备监测血氧饱和度和心电的精度进行测试 。对照组选用校准后的医疗仪器 。多次实验后 ， 去除脏数据后的统计结果如表1所示 。
表1 心电检测模块数据回传测试
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实验结果表明 ， 系统得到的回传心电数据平均误差率为3.17% ， 精度符合医疗设备要求 。50 Hz时由于工频干扰 ， 误差稍大 ， 但是在正常范围内 。
如表2所示 ， 实验结果表明 ， 系统得到的回传血氧饱和度和脉率数据精度高达99.2% ， 受到的网络波动影响小 ， 符合预期 。表2 血氧饱和度和脉率数据回传测试
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此外 ， 对监护系统中集成的红外额温检测单元进行测试 ， 将6名体温未知的测试者分为H组 ， 增加使用MS400多参模拟仪预设4组不同温度作为P组参与测试 ， 如表3所示 。其中 ， H1～H3、P1、P2位于蜂窝网络A小区 ， H4～H36、P3、P4位于蜂窝网络B小区 。在室温为24.2～26.4 ℃的实验环境下 ， 测试对象分别每隔半小时连续3次测量额温 ， 求取均值 。对照组选用德国Braun BNT400型红外额温计 。
表3 体温检测数据回传测试
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实验测试结果表明 ， 在人体额温测试中 ， 通过5G网络回传的测试结果与市售额温计测量结果平均差值为0.03 ℃ ， 模拟测试组能100%表达多参模拟仪预设的不同温度 。一般地 ， 额头温度的测量因为非接触、速度快而适合部署在有快检需求的场景下 ， 但是医学上普遍认为额温不能真实反映人体是否处于发热状态 ， 因此系统预设37.3 ℃作为触发重新检测体温的阈值 。实验测试了系统的异常报警功能 ， 在监测额温数据异常时均能及时激活重测提示 ， 并即时上报数据到系统后台 。重测仍然不通过后 ， 将联系医院并发送信息给指定的监护人员 。对于无人值守的全自动检测情景 ， 异常报警功能涉及到紧急救助模型 ， 机器学习算法依赖于数据量和训练时间 ， 会随着数据的增加而更加准确 。
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