Medical Quality-of-Service Optimization in Wireless Telemedicine System Using Optimal Smoothing Algorithm

In this paper we consider the transmission of stored video from a server to a client for medical applications such as, Telemonitoring, to optimize medical quality of service (m-QoS) and to examine how the client buffer space can be used efficiently and effectively towards reducing the rate variability of the compressed variable bit rate (VBR) video. Three basic results are presented. First, we show how to obtain the greatest possible reduction in rate variability when sending stored video to client with a given buffer size. Second, how to reduce high peak data rate of compressed VBR video when a patient is moving/walking very fast in hospital. Third, we evaluate the impact of optimal smoothing algorithm on the network parameters such as, peak-to-mean ratio, standard deviation, delay, jitter, average delay and average jitter to optimize the m-QoS. To resolve these all problems we used optimal smoothing algorithm and show its performance over a set of long MPEG-4 encoded video traces. Simulation results show that m-QoS is optimized by minimizing network metrics.

移动健康信息服务的个性化运动目标决策研究

随着物联网技术在智能健康管理领域的不断发展,用户能够通过智能设备感知和监测个人健康状况,并借助移动设备实现与健康信息服务提供商的数据交互,生成个性化运动锻炼方案。在这种实时交互的健康干预服务中,健康信息服务提供商采用数据驱动的方法,适应性地调整为用户推送的个性化运动目标,目的是实现用户长期健康效用最大化和提升用户的服务满意度。为了研究最优的个性化运动推送目标,首先对研究问题进行界定,构建实时交互的个性化运动目标决策模型;随后针对问题中用户行为不确定的特点,采用深度强化学习算法,结合了离轨策略时序差分学习方法以及神经网络非线性拟合方法,从用户的历史数据中学习策略;最后使用Fitbit的真实数据集验证了所提方法的有效性。研究结果表明,基于深度强化学习的个性化运动目标推送服务,通过实时分析用户行为数据,对用户进行科学的引导和适时的激励,有助于帮助用户培养健康的生活方式,提高个人健康管理水平。

手机无线心电监测技术系统的实现及性能测评

介绍了一种基于手机的人体心电无线实时监护软硬件系统。并对它的可靠性与稳定性进行了验证。新型手机无线心电监护系统克服了监护连续性与高成本之间的矛盾,代表着低成本普适医疗的发展方向与个人健康管理的先进理念。

移动医疗对心电信息系统的优化

随着移动医疗的成熟,在信息化飞速发展的同时,移动医疗能为信息化带来很好的优化。使用平板电脑及无线网络在床边心电及远程心电的移动心电检查系统优化了心电检查流程,提高了检查效率,同时居家心电诊疗方便居民获得优质、高效、便捷的医疗卫生服务。

移动智慧医疗在基层老年慢性病患者心血管病防控中的应用研究

背景近年来移动智慧医疗在心血管病的筛查、干预、救治、管理中的优势愈加突出。其中单导联可穿戴心电设备在院外应用于心律失常患者的前期筛查、诊断中的应用价值得到了学者及临床的认可。但因其导联和匹配的云平台功能的单一性,限制了其在基层医疗机构中对慢性非传染疾病(简称慢性病)患者风险筛查及长期随访管理中的应用。目的本研究立足分级诊疗,从慢性病防控的视角,以单导联可穿戴心电设备为载体,探索移动智慧医疗在基层老年慢病患者中心血管病风险防控中的应用价值。方法选取2022年1—8月宁夏回族自治区20家基层医疗机构收治的3000例65岁及以上慢性病患者为研究对象,其中男1202例、女1798例;平均年龄(71.3±5.0)岁。基层医生借助手机APP及患者管理云平台录入患者资料,给患者佩戴单导联可穿戴心电设备采集72 h心电数据上传至患者管理云平台。由专业心电图医生分别对数据进行心律失常、心率变异性(HRV)、阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OSAHS)分析及风险分层,并综合3种分析方法的分层结果将心血管病综合风险符合低、中及高危的数据在云平台勾选相应的标识。云平台对高、中危患者以短信形式通知基层医生对患者进行不同流程的管理。统计3种分析方法不同风险分层患者检出例数,低、中、高危心血管病风险患者检出例数及按流程管理率。结果检出心律失常符合正常、阳性及重大阳性者分别为1526例(50.87%)、1349例(44.97%)、125例(4.17%)。2968例患者完成HRV和OSAHS分析,HRV符合轻度、中度及重度降低者分别为2330例(78.50%)、630例(21.23%)、8例(0.27%);OSAHS符合轻度、中度、重度异常者分别1769例(59.60%)、573例(19.31%)、626例(21.09%)。心血管病综合风险为低、中、高危患者分别为744例(24.80%)、1640例(54.67%)、616例(20.53%)。心血管病综合风险为高、中、低危患者按流程管理率分别为94.49%(703例)、88.10%(1445例)、100.00%(616例)。结论将移动智慧医疗技术与心律失常、HRV及OSAHS分析方法联合应用于基层老年慢病患者心血管病防控,心血管病风险检出率和患者管理率较高,有利于基层老年慢性病患者心血管病防控体系的建立。

心电网络信息管理与远程会诊平台的建设经验

本文总结了广东省中医院通过软件深度定制,建设符合该院工作流程的心电网络信息管理与远程会诊平台的经验。该院心功能室医生自行开发了系统的部分软件(主要是心电图自动诊断软件),完善了平台的智能辅助诊断功能。目前,该平台集心电信息采集、数字化存储及分析、资料管理、科研、教学、预约叫号、自助打印、远程会诊、Web浏览、无线网络应用、与医院各信息平台进行整合等功能于一身,显著提高了科室医生的业务能力,规范了资料的后期管理、方便了临床资料的积累与再利用,为医院节省了大量的人力物力。

智能移动心电仪在移动医疗中的设计与实现

该文阐述了通过智能移动心电仪研发,借助互联网大数据共享资源来进一步完善远程诊断医疗服务平台,提升移动医疗水平,控制医疗风险。

“互联网+医疗健康”背景下患者移动服务平台建设

目的:为深入落实推进“互联网+医疗健康”便民惠民活动,不断优化就医流程、提高工作效率和服务品质,方便患者就医,提高患者就诊满意度。方法:通过微信公众号和支付宝服务窗等移动服务通道,建立并完善患者移动服务平台,提供贯穿诊前、诊中、诊后全流程的智能化、信息化便民惠民服务。结果:湖南中医药大学第一附属医院患者移动服务平台上线以来,预约挂号、线上支付、绑卡、就医反馈等指标呈明显上升趋势,缓解了就诊“三长一短”“看病难”等问题,优化了门诊、住院诊疗服务流程。结论:患者就医体验不断改善,患者满意度不断提高,对医院医疗服务质量提升起到了积极作用。

疫情时期移动医疗APP界面设计优化研究

基于疫情时期移动医疗App暴露的问题,优化移动医疗App界面设计水平与质量。根据移动医疗App的产品特点,运用“界面布局”“字体规范”“信息可视化”“色彩搭配”与“情感体验”上的五种方法,优化了防疫通App的界面设计。设计了能实时科普传播防疫资讯,为用户提供移动医疗服务,满足用户就医问诊的核心需求,同时通过防疫对答等游戏的方式,增强用户情感体验的App产品—防疫通。在优化防疫通App界面设计的基础上,解决了同类App功能不全、规范性不强、美观性低等同质化问题,也为移动医疗产品上的界面设计优化提供了借鉴依据。

基于iOS平台的便携心率监测系统设计

移动健康越来越受关注,智能手机在医疗健康领域的探索与发展中扮演着重要角色。提出了基于iOS(iPhone OS)平台的便携心率监测系统的设计方案,完成了相应的软件设计。重点介绍了iOS端的软件设计流程,说明了在iPhone上实现动态心电图的方法、采用的心电信号实时R波检测算法以及计算瞬时心率和平均心率的方法。实验时,用MIT-BIH心律失常数据库的数据进行仿真测试,验证系统的功能。由仿真实验的结果可知,提出的方案具有较高的有效性和可靠性。

面向移动医疗的心电信号工频干扰滤波技术研究

随着移动信息技术的发展,依托手机、平板电脑等移动终端,患者可以随时随地地获取自已的医疗信息,了解自己的健康状况。移动医疗下,在心血管病诊断方面,心电信号采集中如何获得高质量的心电信号是尤为重要的。而心电信号被工频噪声所干扰使其信号质量和精确性受到了影响,论文中采用MIT-BIH数据库中的心率失常数据,使用平滑滤波、中值滤波、FIR(Finite Impulse Response)滤波、小波变换等方法对同一心电信号的工频干扰进行滤除,并对比这些方法对心电信号中QRS波群产生的影响。通过仿真实验表明,小波变换在抑制心电信号的工频干扰保证信号质量上更有效。

可穿戴心电设备在心律失常诊断中的应用进展

随着医疗技术与无线网络技术的发展,近年来可穿戴心电设备逐渐受到关注并应用于房颤等各类心律失常的诊断。可穿戴心电设备与散点图、人工智能相结合,增强了对心律失常的识别与诊断能力。利用该设备,患者在院外就可实现对心律失常事件的监测,从而可及时得到诊断与治疗。本文就可穿戴心电设备在功能和技术上的革新及其在心律失常患者中的临床应用进展进行综述。

基于Linux的健康云平台服务优化

移动互联网和健康大数据正在引发医疗健康管理产业发生颠覆性变革,各级厂商着力构建形成一套基于"互联网+物联网+医疗服务"技术的以O2O商业模式为主的云端健康管理系统平台."中科慧康"云健康平台主要为健康机构以及用户提供健康管理的平台.本文从平台架构设计和系统优化入手,从负载均衡,分布式缓存,数据库优化,socket转发服务器等方面设计了良好的云平台以支撑业务发展.实验结果表明,该系统架构可以满足百万级别的数据转发和用户访问,应用实践表明了该方案的可行性.

可穿戴心电监测产品系统的设计

为解决现有的心电监测流程中对院外患者监测盲区这一问题,提出了可穿戴心电监测产品系统的设计方案。通过硬件与软件的结合,解决心血管疾病病发症状的特殊时效性造成患者病发时间与监测时间的错位和冲突问题,以及现有心电监测设备在使用过程中所带来的舒适性和便携性上的问题,从而优化心血管疾病领域现有的医疗服务流程。