移動健康創新平臺研究與實踐

常耀斌，李文海，于 路，郭義華，許利群

（中國移動研究院 北京100032）

1 引言

人口老齡化加速、慢性病人數攀升、人們對健康服務意識和需求提高等為移動健康醫療帶來前所未有的機遇，國家政策支持、市場投資熱度持續升溫、移動通信及相關技術領域的不斷創新等更是推動其發展的大好時機[1]。對于這個正在崛起的新興跨界融合產業，各利益相關機構紛紛根據自身行業背景從不同角度切入。互聯網公司著眼于用戶體驗和用戶規模，注重收集用戶的健康和醫療數據，同時提供軟件平臺進行多源數據的匯聚；醫療軟件公司主要依托于現有醫院內醫療信息化系統的深化和拓展，面向醫療機構建立區域醫療平臺，實現醫療數據的存儲和共享；通信運營商利用無所不在的寬帶網絡優勢，建立多方資源整合的運營平臺，并適時開展個性化的健康管理服務；APP開發商則聯合智能硬件提供商，通過采集用戶運動、生理數據，進行各種智能健康服務。總體來說，移動健康醫療生態系統復雜，要實現健康和醫療設備商、健康服務提供商、第三方開發者、專業醫療機構等多方的資源融合和互聯互通，更好、更有效地為用戶和患者提供服務，并非易事。

如何實現產業鏈優良資源聚合，設備和應用服務融合，線上和線下服務無縫對接，為用戶和患者提供全生命周期的健康管理和醫療服務，并在健康產業中孵化有價值的新型應用，促進服務模式的創新，是移動健康醫療面臨的主要難題。針對這一問題，廣泛汲取國內外的經驗，研究設計和開發了基于云計算的開放平臺[2]——中國移動健康創新平臺（China Mobile-mHealth innovation Platform，CM-mHiP），旨在面向移動健康醫療產業鏈各方，提供滿足各方需求并推進其業務創新和迅速成長的平臺，從而將各方資源有機融合，貫穿整個產業鏈，其服務模式如圖1所示。CM-mHiP的主要服務對象包括專業醫療機構、健康服務提供商、健康和醫療設備提供商和第三方開發者。在移動健康醫療業務中，要滿足不同用戶的個性化服務，需要平臺開放多種數據服務能力，例如，多模態體征數據接入、海量存儲提供安全可靠的數據服務能力等。CM-mHiP針對上述需求提供了電子健康檔案等3個核心構件和標準化接入、智能分析和海量存儲等5種核心能力。

2 CM-m HiP的系統架構設計

為了面向上述4類用戶提供個性化服務，需要以CM-mHiP為核心，通過開放平臺的核心能力，實現平臺數據共享和產業鏈資源整合，從而構建移動健康醫療領域活躍的生態系統。

2.1 移動健康醫療系統端到端架構設計

CM-mHiP處于典型的移動健康醫療端到端架構[3]中的核心位置，如圖2所示，提供業務數據的統一接入、存儲、轉發、調用、分析能力。從業務數據流上傳方向來看，多模態的體征數據從用戶隨身攜帶的各式各樣的低功耗可穿戴設備中采集而來，并通過專門設計的PAN（Personal Area Network，個人區域網）接口傳輸到智能網關上。智能網關包括智能手機和家庭網關設備兩種類型，它們具有網絡通信能力，能夠直接進行數據傳輸。通過智能網關收集到的數據再經WAN（Wireless Area Network，無線區域網）接口在廣域網上傳輸并發送到云端的平臺進行存儲和處理。此外，以專業機構和合作伙伴為代表的專業醫護咨詢機構和平臺也存在大量的數據通信和傳輸需求，通常這些數據通過HRN（Health Record Network，健康檔案網絡）接口在平臺和專業醫護咨詢機構進行高效傳輸。

2.2 核心構件設計

目前，CM-mHiP主要包括3個核心構件：數據匯集和分發服務引擎、電子健康檔案系統、業務管理系統。具體分析如下。

（1）數據匯集和分發服務引擎

通過數據匯集和分發服務引擎，按照統一的數據格式和接口規范采集來自于不同的廠家、設備類型、數據格式、傳輸協議的體征數據，然后進行數據存儲，最后通過消息開放服務中間件實時分發電子健康檔案系統。

（2）電子健康檔案系統

電子健康檔案系統是醫療信息化系統的核心，它以用戶或患者為中心，將歷年的健康檢查狀況作為檔案的形式存儲，以便查閱健康和疾病趨勢。典型的電子健康檔案中的個人健康信息包括基本信息、主要疾病和健康問題摘要、主要衛生服務記錄等內容。未來，借助云端大數據分析能力，居民的電子健康檔案中還可增加健康評估、健康指導等功能，從而跟蹤健康狀況走勢。統一和規范化的電子健康檔案的建立，可以實現醫療機構間的信息互聯互通和健康信息共享，切實解決群眾看病就醫難題。

（3）業務管理系統

在平臺中，存在大量的多模態業務數據，需要對業務進行統一管控，以按照業務需求為不同角色或用戶提供數據操作權限。例如，自有業務和第三方業務可以基于CM-mHiP注冊用戶和設備，同時完成相互綁定。此外，業務進行統一管控，包括業務能力共享、業務流程整合、業務計費和鑒權等。

2.3 核心能力設計

在上述的移動健康醫療領域端到端的參考架構中，CM-mHiP是核心和基礎，如圖3所示。它既要負責匯集、分發、存儲和處理來自可穿戴設備的數據，又要支撐上層的應用服務和來自專業醫療機構及合作伙伴的數據訪問、管理和調用，因此，它是整個端到端架構中最為關鍵的一個環節。為了方便可穿戴設備和第三方應用的快速接入，CM-mHiP需要提供標準化接入、高效處理、智能分析、海量存儲、業務整合5種核心能力。

（1）標準化接入

能實現可穿戴設備的高并發數據接入，使得不同的廠家、設備類型、數據格式，通過不同傳輸協議的體征數據按照統一的數據格式和技術接口規范接入平臺。同時能夠實現數據類型的靈活擴展，支持可穿戴設備和第三方應用的快速接入。

（2）高效處理

借助消息隊列、緩存、分布式處理、集群、負載均衡等核心技術，實現數據的高可靠、高并發處理和在廣域網上的高速傳輸，有效降低端到端的數據傳輸時延，提升用戶體驗。

（3）海量存儲

基于云計算存儲技術可以實現電子病歷、體檢信息、生理數據、用藥信息和臨床數據等主流數據類型的統一存儲，并在數據規模增長時實現自由擴展。

（4）業務整合

為移動健康業務提供統一的服務定制、服務管理、服務整合、服務注銷等一站式業務能力，從而使用戶和業務實現松耦合，滿足個性化的用戶對業務的定制需求，提升平臺對業務的快速孵化和接入能力。

（5）智能分析

智能分析能力是整個CM-mHiP的重中之重。基于電子健康檔案[4]和醫學知識庫[5]，可以進行移動健康醫療大數據的深度挖掘和智能分析[6]，例如用戶行為分析、疾病關聯分析和健康預測等。

3 系統實現與能力驗證

本節討論CM-mHiP系統的軟件實現技術和思考以及對系統具備的典型能力的實驗驗證。

3.1 系統實現

針對系統需要提供的核心能力，采取了如下技術實現。

（1）標準化接入

采用Mina負載均衡技術框架設計和實現，支持10余種生命體征類型和多種傳輸協議（HTTP、TCP、UDP）JSON格式接入，基于符合Restful規范提供145個API，可以滿足每秒2 000個請求的高并發數據接入需求。

（2）高效處理

采用消息開放服務中間件，實現數據的異步交換，保證數據在傳輸和同步過程中的一致性和完整性，保證PB級數據的可靠傳輸和數據交互。

（3）海量存儲

采用Hadoop集群，實現電子病歷、體檢信息、生理數據、用藥信息和臨床數據的彈性存儲、處理、計算，針對結構化和非結構化的健康和醫療數據，支持PB級存儲，同時實現了靈活可擴展的數據模型設計。

（4）業務整合

采用Ralasafe開源的雙重權限管理框架，實現新型業務的快速整合，通過業務的注冊、鑒權，用戶管理和權限管理，針對業務系統實現管理流和數據流的雙重管控。

（5）智能分析

該平臺采用了Apache的Spark、Mahout、Storm等開源大數據分析技術，對移動健康醫療數據進行深度挖掘和分析。

3.2 能力驗證

在標準化接入、高效處理和海量存儲方面進行了驗證，目前已支持10余種生命體征類型（血糖、血壓、運動、心電等）和多種傳輸協議（HTTP、TCP、UDP），滿足高并發、高性能、高可靠性、易伸縮的運營需求，為匯聚上游智能硬件廠商，打造CM-mHiP的基礎服務能力奠定了堅實基礎。基于CM-mHiP已經孵化了10余種健康服務，并為多個專業機構及第三方開發者提供海量數據和高效處理能力，目前正持續地為用戶提供可靠、穩定的醫療業務數據服務。

4 結束語

我們已經在云計算[7]方面對CM-mHiP進行了初步探索，充分利用其非結構化數據的存儲、分布式關系數據庫等核心能力，實現海量健康數據的分布式、高可伸縮性、高可靠存儲與調用。今后還需要在兩個方面繼續演進：一是提升智能算法的深度和廣度，實現海量健康數據的深度挖掘，建立以數據為中心的決策模型，并進行個性化疾病管理；二是開展安全、隱私技術架構研究，參考美國HIPPA[8]等較為完備的醫療健康數據隱私保護機制以及已有的安全技術標準，研究適合于移動健康醫療端到端的安全體系架構，涵蓋數據存儲、數據共享、業務交互、政策法規、用戶行為習慣和業務特征等環節。

[1]許利群.移動醫療帶來哪些改變？[J].中國醫學論壇報,2015,41(7):2-12.

[2]馬琳,宋俊德,宋美娜.開放平臺：運營模式與技術架構研究綜述[J].電信科學,2012,28(6):125-140.

[3]PARKERC.Continuahealth allianceaims for interoperable personal health solutions[J].Biomedical Instrumentation&Technology,2010.

[4]呂孟濤,李道蘋,吳靜等.電子健康檔案現狀分析與展望[J].醫學與社會,2006,19(7):60-61.

[5]馬利,崔志偉,毛樹松.我國醫學知識庫應用現狀研究[J].醫學信息學雜志,2013,34(11):55-59.

[6]MAYER SV,CUKIER K.Big data:a revolution thatwill transform how we live,work,and think[J].American Journal of Epidemiology,2014,17(1):181-183.

[7]FERNANDON,LOKESW,RAHAYUW.Mobile cloud computing:a survey[J].Future Generation Computer Systems,2013,29(1):84-106.

[8]HIPPA A A.Health insurance portability and accountability act of 1996[J].TabersCyclopedic MedicalDictionary,2009,2:700-701.