基于可穿戴式生理指標采集與大數據分析的健康管理新方法研究

陳小勇，楊博雄*，趙 帥，孫 鵬，肖 衡，李社蕾，梁志勇 ，甘 林

1.三亞學院，海南 572022；2.三亞市人民醫院

健康管理(health management)是以現代健康概念和新的醫學模式以及中醫“治未病”為指導，運用信息技術和醫療技術，在健康保健、醫療救助的科學基礎上，建立一套完善、周密和個性化的服務程序，通過維護和促進健康的方式幫助健康人群及亞健康人群建立有序健康的生活方式，降低風險狀態，遠離疾病，如果出現臨床癥狀，可通過就醫服務安排，盡快恢復健康[1]。健康管理是一種“追本溯源”的預防醫學,其宗旨是調動個人及集體的積極性，有效利用有限資源達到最大的健康效果。其針對個體及群體進行健康監護，對生活方式相關的健康危險因素進行評估、監測，并提供個性化干預，降低疾病風險，提高個體生活質量[2]。新型冠狀病毒感染等新型流行病毒的出現影響人類社會生活的方方面面，使得“健康管理”這一新型概念有了更加積極的意義[3]。健康管理通過系統檢測和評估可能發生的疾病，特別是傳染性疾病的危險因素，幫助人們在疾病形成之前進行有針對性的預防和干預，以此阻斷、延緩甚至逆轉疾病的發生和發展，達到維護健康的目的[4-7]。

1 當前存在的問題

由于健康管理是一個全新的概念，公眾的認知度還不高，健康管理的一些理念尚未被公眾所接受。因此，以“中醫治未病”為核心理念的健康管理在當前的推廣應用過程中存在許多問題和不足，主要體現以下幾方面：

1.1 與健康有關的數據指標

當前，很多健康指標過于單一，如僅限于體溫、脈搏、心率、運動步數等。當然，一方面是由于目前的技術手段所限，另一方面也是當前人們對健康安全知識的不足[8]。誘發疾病的因素包括內在與外在因素，除了常規的能用傳感器探測到的生理指標外，對于健康大數據而言，還需要搜集個體所在的生活環境數據，如空氣質量、生活噪聲、飲食習慣、地理位置、氣候條件等。健康管理是以控制健康危險因素為核心，包括可變危險因素和不可變危險因素。可變危險因素為通過自我行為改變的可控因素，如不合理飲食、缺乏運動、吸煙酗酒等不良生活方式及高血壓、高血糖、高血脂等異常指標因素。不可變危險因素為不受個人控制因素，如年齡、性別、家族史等因素。因此，有必要建立更多與健康有關的數據指標，通過延長觀測時間和加大監測時間密度，可以彌補數據偶爾丟失的不足。

1.2 數據采集方式

進行健康管理的首先前提是需要對個體生理指標(如體溫、心率等)以及生活環境指標等進行實時采集、存儲，并傳輸至數據中心，形成群體健康監測。要實現這一目標目前最有效的手段就是利用各種低功耗無線傳感設備，通過可穿戴方式巧妙地依附于人體身上而又不會給生活帶來不便、給身體帶來不適[9]，如作為腕表、眼鏡、手環、戒指等物件形式[10]，與人體親密接觸并可長時間配套，形成人體生理特征數據的可穿戴式智能采集設備[11]。當然，這種智能設備首先要突破低功耗和遠距離傳輸兩大難題。隨著NB-IoT等5G物聯網技術[12]和快速充電技術等的發展與應用，結合產品在功能與美觀、便攜、舒適、功能、品位等方面的工藝設計，可以破解可穿戴式智能設備的應用難題，讓可穿戴式智能設備保持1 d大部分時間(包括睡眠期間)都可以佩戴在身，這也給容易夜間發生的心肌梗死、腦卒中等突發性疾病的監測和預警提供了前提條件[13]。

1.3 健康與疾病之間的關聯性

第3個需要解決的關鍵問題是健康與疾病的關聯性問題。我國“十三五”提出了“大健康”建設，并頒布了《“健康中國2030”規劃綱要》，健康管理已經成為健康醫療體系中非常重要的一部分。根據規劃，群眾健康將從醫療轉向預防為主，不斷提高民眾的自我健康管理意識[14]。一般來說，個體從健康到低危險狀態，再到高危險狀態，然后發生早期病變，出現臨床癥狀，最后形成疾病。這個過程可以很長，往往需要幾年到十幾年，甚至幾十年的時間。而且和個體的遺傳因素、社會和自然環境因素、醫療條件以及個人的生活方式等因素都有高度的相關性，其間變化的過程多也不易察覺。這就需要解決健康與疾病之間的關聯性問題，需要具有經驗豐富的醫生、營業師、健康管理師等的積極參與形成合力，或者通過人工智能技術做成智能健康管家，給予全生命周期的健康管理與疾病監測[15]，而不是僅僅佩戴一些互聯網公司提供的健康手環、腕表等消費級產品。

1.4 健康信息的反饋與主體能動性

在監測維護健康的同時，一方面要提早發現健康風險并給予提醒預警，將個體保持在健康與亞健康之間的循環，而不至于轉換成疾病；另一方面要堅持長期的觀測和采集，形成每天一報的健康檔案，同時在不影響和干擾個體正常生活的前提下，通過后臺的智能健康管家給予積極的診斷、干預、救助等輔助功能，及時指導飲食、運動、心理、營業或者給出就醫建議，對身體異常進行主動干預(飲食、營養、心理、運動)、自我防護與積極治療(如自我按摩、吃預防藥等)，降低個人醫療花費，提高保健效率，最終達到提高個人生命質量的目的[16]。

2 關鍵技術

2.1 健康監測數據要素

現代醫學研究表明，不少疾病病因主要不是生物因素引起的，而是由不良的生活方式、心理因素、環境因素等引起的，這種新的醫學觀念被稱為“生物、心理、社會醫學模式”[17]。因此，對監護對象的健康數據應該是全方位的，數據要素將是多方面的，應該在現有技術條件下越多越好。從目前可用于穿戴式的傳感器技術手段，可以做到心率、脈搏、血氧、血壓、血糖等生理指標的感知與數字化。地理位置信息可以由北斗、GPS手機基站等定位方式來獲取，對于空氣質量可以通過地理位置所在區域的公共服務獲得，對于中醫所需要的節氣數據可以由健康大數據平臺直接提供。基于以上考慮，健康大數據的主要觀測指標見圖1。

圖1 健康大數據主要觀測指標

2.2 NB-IoT數據傳輸

NB-IoT(narrow band Internet of things,NB IoT)是一種可在全球范圍內廣泛應用的新興技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接，具有覆蓋廣、連接多、速率快、成本低、功耗低、架構優等特點[18]。NB-IoT設備的電池壽命最高可以達到10年，同時還能提供非常全面的室內蜂窩數據連接覆蓋。NB-IoT為可穿戴式生理指標采集設備提供了行之有效的數據傳輸手段，詳見圖2。

圖2 基于NB-IoT的健康數據采集與網絡傳輸

2.3 采集方式設計

目前，各種健康監護設備對生理指標的采集往往是隨機的。隨著技術的發展，現在可以做連續的時序采集或者在有異常發生的時候，如心率異常、摔倒異常，啟動實時密集監測，這樣才能更好地識別出異常狀況或者判斷突發疾病的發生。現代時間生物學證明，人體生命現象、生理、活動都具有相對穩定的時間節律性，包括季節、晝夜等節律，又稱為“生物鐘”，反映出人與自然的密切聯系。在源遠流長的中醫治療臨床實踐活動中，子午流注的學術理論伴隨著它獨特的臨床療效而被肯定并流傳下來。因此，對于身體健康的觀測與建議還可以結合中醫子午流注十二時辰養生法(見表1)，根據臟腑器官的工作規律進行有針對性的生理指標采集，并比較對應的癥狀[19-20]。在利用穿戴式健康設備采集數據的時候，正常情況下，以2 h為1個周期來記錄身體指標，建立基于時間序列的十二臟腑器官觀測樣本，觀察代償機制對身體健康的影響，并重新建立個體化的子午流注臟腑器官時間序列，為中醫養生法助力健康管理提供參考與依據。

表1 基于中醫子午流注時序法的數據采集

2.4 健康檔案與管理

健康管理發展趨勢必將是精細化個體管理，通過健康大數據技術建立專屬健康檔案，給出健康狀況評估，并有針對性提出個性化健康管理方案，由健康管理師提供一對一咨詢指導和跟蹤輔導服務，使客戶從社會、心理、環境、營養、運動等多個角度得到全面的健康維護和保障服務[21]。因此，健康檔案除了日常監護的生理指標信息外，還需要個人基本信息、健康體檢、家族病史、既往病史，甚至生活習慣、職業病、家庭幸福感、社會幸福感等全方位信息，使健康管理師幫助監護對象更好地維護健康、促進健康和恢復健康。健康檔案設計詳見圖3。

圖3 健康檔案設計

3 實施路線

根據當前的技術發展現狀，結合中醫子午流注健康養生法，充分發揮5G物聯網、大數據以及人工智能技術，建立精細化的個體健康智能管家，簡化健康監測指標，制定“健康-亞健康-疾病”三級健康防護，將健康管理分為健康監測、健康評估和健康干預3個階段，詳見圖4。健康監測階段收集服務對象個人健康信息，健康評估預測各種疾病發生的危險性；健康干預幫助服務對象采取行動控制危險因素，實現一級無病預防、二級早發現早治療、三級治病防殘的目標。

圖4 總體設計路線

4 實驗方案

下面結合多年安頓健康腕表在個體生理指標采集與后臺專業醫師提供的健康評估與服務應用為例，對本研究設計的思路和方法進行實踐與驗證。

4.1 生理指標采集

人體血管的血容量會隨著心臟的收縮、舒張變動，LED綠光光束照射人體皮膚，紅色血液對綠光的吸收率最大，所以血管血容量的漲落會導致綠光反射強度的規律性變動。通過LED接收模塊將反射綠光信號轉化為電信號分析并監測血液流量變化頻率，從而實現對心率的測量。氧合血紅蛋白和還原血紅蛋白對特定波長的紅光和紅外光可表現出敏感的吸收和散射特性，根據光譜分析可以準確測量出血液中的血氧飽和度數值。安頓腕表據此原理設計可穿戴設備微型手表采集心率、血壓、血氧等各種生理指標。通過健康腕表高頻率采集用戶數據，并將數據實時上傳到健康管理大數據服務平臺和手機APP上。詳見圖5。

圖5 安頓健康監測腕表

4.2 健康管理后臺與醫師診斷

健康管理大數據服務平臺收到采集的數據后，傳輸給專業醫師，由專業醫師結合多年的臨床診斷經驗，給出健康評估，詳見圖6。通過動態監測、可視化評估各器官健康狀態及身體整體健康、亞健康或疾病狀態，為開展健康干預提供支撐。

圖6 智能系統的健康評估

4.3 手機APP推送

每個腕表都與佩戴者的手機關聯，健康管理大數據服務平臺可以通過手機APP將采集數據和后臺健康評估結果推送到監護者，形成每日一報健康檔案，詳見圖7。如果被監護者出現身體異常超出預警值，還可以以彈窗、短信等方式告知被監護者。

圖7 健康信息手機推送

5 循證驗證

本研究選取了腦梗死、心血管異常、心率異常3種疾病前兆監測對象進行循證研究。首先，通過安頓健康腕表采集數據，然后由后臺智能健康預警系統進行數據分析，并給出分析和判斷結果，最后與正規醫院專業醫生的診斷結果進行比較，以此驗證本方法的科學性與有效性。

5.1 典型案例：腦梗死監測

案例[1] 程先生，年齡59歲；病史：腔隙性腦梗死、高血糖、高血壓、糖尿病。從2022年2月開始佩戴安頓健康腕表。2022年9月24日—2022年9月30日，后臺大數據智能系統監測到身體異常，詳見圖8。據此，系統發出“心臟、頸動脈或腦部供血不足，會誘發心腦血管疾病，建議及時就醫”的判定與提醒，詳見圖9。2022年10月1日因為腦梗死住院做了檢查，報告顯示腦內多發腦梗死、腦萎縮。監測者儀器檢測結果和醫生診斷結論見圖10。從醫生診斷結果可以看出，安頓健康大數據系統分析結果與醫生診斷結果高度吻合。

圖8 案例[1]的大數據系統監測身體指標異常

圖9 案例[1]的大數據分析疾病風險并提醒

圖10 案例[1]的儀器檢測結果和醫生診斷結論

5.2 典型案例：心血管監測

案例[2] 王女士，年齡72歲。從2021年6月19日開始佩戴安頓健康腕表。2021年9月1日、9日、18日、25日后臺大數據系統多次監測到數據異常并觸發預警，詳見圖11。系統發出“易發心血管疾病風險”提醒，詳見圖12。2021年9月24日，王女士前往首都醫科大學附屬北京友誼醫院就診，診斷結果見圖13。醫生診斷結果為管腔狹窄、主動脈粥樣硬化改變，與安頓健康大數據智能系統分析吻合。

圖11 案例[2]的大數據系統監測身體指標異常

圖12 案例[2]的大數據分析疾病風險并提醒

圖13 案例[2]的儀器檢測結果和醫生診斷結論

5.3 典型案例：心率監測

案例[3] 劉先生，年齡67歲；高血壓病史。預警情況：于2021年9月19日佩戴安頓預警手表，頻繁觸發房顫預警，詳見圖14，并給出了預警信息，詳見圖15。2022年7月，安頓健康大數據平臺進行人工電話回訪，劉先生表示感覺“心臟沒啥問題”，客服告知有很多心臟方面的疾病前期是沒有體感的，建議就醫檢查，做好疾病預防。2022年8月1日，劉先生前往醫院進行體檢，并提供了檢查報告。報告顯示偶發性房性期前收縮、短陣房性心動過速，診斷結果見圖16。由圖16可以看出，醫生診斷結論與安頓健康大數據系統分析結果高度吻合。正是由于安頓給監測對象及時預警，引起了佩戴者的高度重視。通過醫院的醫療設備檢測和醫生診斷，給出了明確的心率異常疾病潛在風險的診斷報告，幫助劉先生及時進行疾病風險防范。

圖14 案例[3]的大數據系統監測身體指標異常

圖15 案例[3]的大數據分析疾病風險并提醒

圖16 案例[3]的儀器檢測結果與醫生診斷結論

6 小結

本研究針對當前健康管理應用中存在的觀測數據不足、技術手段單一、評價體系缺乏醫學依據等問題，提出了一種從可穿戴式生理數據采集、NB-IoT傳輸、健康大數據檔案管理以及子午流注時序引導養生法等全方位的健康管理方法，通過專業的健康醫學管理團隊和手機應用程序，建立健康管理大數據服務后臺，實現個體健康的診斷、評估與疾病預測預警的目的。同時，通過臨床醫學診斷結果對大數據智能監測系統的分析判斷結果進行比對，證明了本研究所述方法具有科學性與有效性，對人體健康的全周期監測與疾病預警具有積極意義。鑒于現代人作息規律的變化與身體機能的自我適應，基于時間序列的子午流注養生法與對應臟腑器官的關系還有待通過大數據技術強大的數據管理分析能力和關聯性構建能力來進行科學循證研究，才能基于現代子午流注原理構建器官模型，為用戶提供健康預警服務，為信息時代健康管理[22]與“健康中國2030”行動提供一條新思路。