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智慧健康研究综述: 从云端到边缘的系统(9)
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摘要：Table 5 Typical Application for Smart Health表5 面向智慧健康的典型系统应用ReferencesTypeBio-SignalDescriptionScalabilityMobilityRef[72]Health MonitoringECGCloud-based ECG MonitoringHigh
Table 5 Typical Application for Smart Health表5 面向智慧健康的典型系统应用ReferencesTypeBio-SignalDescriptionScalabilityMobilityRef[72]Health MonitoringECGCloud-based ECG MonitoringHigh Storage RequirementNoRef[73]Health MonitoringVoiceVoice Pathology MonitoringInsufficient Real-timeNoRef[74]Health MonitoringHR, BP, BTWireless Bio-signal MonitoringDifficult with High TrafficNoRef[75]Health MonitoringNA (Health Data)Wearable Personal Assistant SystemHigh Processing CapacityYesRef[76]Disease PredictionBPHypertension, Fall Event PredictionInsufficient AccuracyNoRef[77]Disease PredictionECGHeart Disease PredictionHigh Power ConsumptionYesRef[78]Hardware DesignBP, HR, ECGCollect Bio-signalHardware ScalabilityYesRef[79]Hardware DesignECG, RRHR Detection, Motion DetectionHigh Power ConsumptionYesRef[80]Hardware DesignNA (Health Data)Wearable Computing SystemHigh Energy ConsumptionYesRef[81]Data VisualizationNAData Visualization and AnalysisLack of Accurate AnalysisNoRef[82]Healthcare PlatformNAHeterogeneous Medical SystemDifficult with High TrafficNo
3.1 健康监测系统
健康监控是目前智慧健康中最多的应用之一，通过实时的生理指数监控，可以有效地帮助诊断和提高健康水平.Hossain等人[72]介绍了一个智慧健康的监测框架，其中ECG和其他医疗数据由移动设备和传感器收集，并安全地发送到云，以便医疗专业人员无缝访问.同时框架采用了信号增强、水印和其他相关分析方法，可以避免医疗专业人员的身份盗用和临床错误.Muhammad等人[73]使用物联网云对人们进行语音病理监测的可行性并提出了解决方案.更具体地，在监视框架内基于语音信号的频谱表示上的局部二进制模式和用于检测病理的学习机分类器提出语音病理检测系统.所提出的监测框架可以实现高精度的检测，并且易于使用.Lin等人[74]开发了一套实时无线生理监测系统，其功能是通过无线通信信道和有线局域网来监测老年患者的生理状态.该系统通过定制的医疗检查模块采集了体温、血压和心率等数据，医护人员可通过计算机实时地监控病人的生理状态并分析患者的生理变化.除此之外，考虑对于病患的实时监测，有研究设计了基于可穿戴个人设备的生理监测系统[75]，可以实现实时地、不间断地生理指数监测.
3.2 疾病预测和防范
疾病预测和防范是一类可以提前帮助发现患者病情的智慧健康应用，不同于传统的医疗服务，疾病预测和防范可以在问题出现前提醒患者以及帮助患者避免问题的发生.Melillo等人[76]描述一个平台的设计和初步验证，该平台用于收集和自动分析生物医学信号，用于高血压患者血管事件和跌倒的风险评估.这个基于云计算的移动健康平台设计灵活、可扩展性高，并通过数据挖掘提供主动远程监控.该系统能够预测未来12个月内的血管事件，准确率为84%，监测摔倒事件的准确率为72%.
集中式医疗服务资源越来越紧张，给患者提供疾病自测的健康服务变得更加重要.Leijdekkers等人[77]开发了一种心脏病发作自测应用，该应用程序允许潜在的受害者在没有医学专家干预的情况下快速评估自己是否患有心脏病.该系统基于移动手机和心电图传感器等技术，通过分析采集的心电图记录来分析用户症状并检测是否心脏病，若存在风险会立刻敦促用户呼叫紧急服务.
3.3 智能健康硬件
基于移动和便携的需求，有许多功能新颖的智能健康硬件被开发出来，这些智能健康硬件为智慧健康服务开拓了一条新的发展道路.Pandian等人[78]开发了一种智能背心，该背心通过一系列传感器阵列来采集佩戴者的生理指数，并生成佩戴者健康状况的整体情况.该背心监测的生理指数有血压、心率、心电图和体温等.Di Rienzo等人[79]开发了一种可清洗的传感背心，用于记录心率和运动信号.该背心由监测心电图和呼吸率的传感器和用于运动检测、信号处理和无线数据传输电子板组成.该传感背心不仅能够获得质量非常好的数据，还能检测心率失常事件.除了功能性，还需要考虑到智慧健康硬件性能与能耗的折中，Wang等人[80]设计了一种用于可穿戴设备的新型跨端分析引擎架构，该架构实现了可穿戴传感器和具有高能效的数据聚合器的通用分类设计，在延长电池寿命的同时也降低了系统延迟.
3.4 其他应用
健康数据可视化和分析也是常见的智慧健康应用，通过对收集来的实时数据的可视化展示和分析，可以帮助医疗人员更为精准地发现其中的问题.Mohammed等人[81]为医疗领域构建一个基于安卓平台的移动应用程序，该应用程序使用物联网和云计算的理念.Mohammed等人构建的应用程序，为最终用户提供了电子心电图和后台健康数据的可视化.收集的数据可以上传到用户的私有云或特定医疗云，程序保存了所有的健康数据记录，并且可以被医疗人员检索以用于医疗分析.
文章来源：《智慧健康》 网址: http://www.zhjkzz.cn/qikandaodu/2020/0715/380.html