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实验室使数据共享更容易,医疗物联网设备更智能

2018-08-13 09:07
工控方
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随着越来越多的人在医院中使用物联网设备进行监控并使用Fitbits和Apple手表进行监控,数字数据也出现在医疗保健领域。一个挑战是收集和分析来自不同设备的数据,以便为医疗专业人员提供有关患者状况的更完整信息。另一个是为必须设置系统的IT人员简化该过程。卫生保健领域加剧了将所有这些系统集成到更高水平的通常困难。有太多的设备制造商,太多的技术障碍,太多的监管问题 - 以及错误的惩罚是人们可能会死。

实验室使数据共享更容易,医疗物联网设备更智能

马萨诸塞州剑桥市的一个研究实验室正在利用尖端物联网技术和开源方法,将老化设备和深度分析的数据编织到一个可访问的医疗信息网络中,解决一些现代医学中最容易被忽视的问题。

与马萨诸塞州综合医院和合作伙伴医疗保健公司合作的医疗设备互操作性计划(MD PnP)是一个研究中心,通过简化他们共享收集的数据,使医疗设备变得更加智能化。

警报太多

实验室解决的主要问题之一是报警超载。走过任何繁忙的医院病房,其中一个主要迎接耳朵的环境声音是由监听设备警报发出的嘟嘟声和嘘声。在医院病房花费大量时间的医护人员最终开始将这些声音视为背景噪音,而不是真正令人担忧的事情。显然,这是一个问题,因为患者的血氧低于阈值一毫秒或当指尖从指尖滑落时,警报不会停止。

根据MD PnP首席工程师Dave Arney的说法,这不是他们的错。传统上,医疗设备有点“愚蠢”,无论它们只是旧技术还是为满足严格要求而构建,例如:如果患者的血压读数EVER低于某一水平,则报警。

但MD PnP项目主任Goldman博士说:“也许可以为病人提出一个不同的警报应用程序。 ICU手术后,为新生儿提供了一个不同的智能警报应用程序,“他说。

报警疲劳解决方案的很大一部分是智能和互操作性。Arney使用了一个脉搏血氧仪的例子 - 一个夹在指尖上用于测量血氧水平的简单设备 - 连接到血压袖带。如果血氧计知道血压袖带在任何给定时刻正在进行测量,那么当患者的氧饱和度下降时它不会报警,因为它知道发生这种情况的完全正当理由。

新的物联网系统可以成为医疗保健的福音

目前的状况给医院IT部门带来了巨大的工作量,他们试图从几十个不同的制造商那里获取设备,并将它们编织成一个可用的基础设施。通常情况下,这会使第三方开发人员陷入困境,创建一体化医疗设备的一次性软件系统。

这些目标可以减轻IT负担,并且通常可以更轻松地增强设备的功能。“你怎么能允许医院和公司组装可互操作的组件并构建新的算法和应用程序,以便我们能够实现医疗保健所需的改进的民主化?”他问道。

MD PnP提出的替代方案 - 一种可用于无缝连接设备的开放式平台,无需为IT人员进行大量集成工作或雇用外部承包商的费用 - 使医疗技术的更高级使用更加免费提供给医疗保健提供商否则无法承受。

将医疗数据转换为更容易获得的格式可以减轻医疗专业人员必须执行的工作。例如,除了必须查看一组监控设备以确定哪一个正在发出蜂鸣声之外,查看警报数据的另一种方式将更有效且破坏性更小。或者在另一个例子中,如果装有患者过敏的处方就会拒绝工作的输液泵可以避免可怕的后果。

OpenICE和测试

OpenICE,或开放式集成临床环境,是迄今为止MD PnP实验室的标志性成就。它是一个开源框架,可以在任何支持Java的计算机上运行(团队使用Beagleboard作为其测试模块),并通过这些节点将医疗设备连接到由笔记本电脑或智能手机上运行的Supervisor模块监控的信息共享整体。它可以自动在网络上的不同节点之间进行节点发现,发布和订阅,并可以将来自不同设备的专有数据格式转换为通用语言。

其目的是使任何输出任何类型数字信息的设备能够轻松连接到其他设备的广泛网络。只需将一个支持OpenICE的模块添加到现有的医疗设备中,医生和开发人员就可以使该设备可编程且智能化,从而允许它在网络上的其他设备之间共享数据,以便访问更智能的报警功能。

OpenICE基于根据美国国立卫生研究院拨款单独开发的原型标准。该平台通过OpenICE框架集成它们,解决了拜占庭医疗设备连接格式的复杂性。例如,可以使用该方法远程监控老化的透析机。

MD PnP实验室没有构建完成的解决方案。相反,它正在开发一个逻辑基础设施,希望第三方可以更轻松地使用它来创建更智能的医疗设备。OpenICE是信息学和临床检测应用程序的基础,该团队认为这将有助于挽救生命,并希望能激发医疗创新者的想象力。

该实验室的特点是可以模拟医疗物联网设备的医疗条件。一种这样的钻机-球队称之为琼斯兰德尔-是与CO的装置2挂接到一对行为类似于人体肺部波纹管的罐,从而允许小组进行测试呼吸机设备和其他齿轮,其监测肺功能。假肺可以被编程为表现为具有支气管异常,例如,开发者可能用于测试以肺病的早期检测为中心的应用。

使用这种类型的模拟患者,团队可以确保他们从医疗设备获取逼真的数据,以用于测试支持OpenICE的应用程序。所有这一切都是为了让医学变得更聪明,更科学,更有证据。

声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

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