基于物联网的远程医疗监护系统设计与实现

摘要：随着物联网技术的进步，医疗和万物互联的电子医疗的发展方兴未艾。诊疗人员和患者之间需要建立可靠实时的远程医疗监护，以缓解医疗服务系统的负担。本系统设计了一款能够测量人体生理参数，通过物联网设备基站传输数据到物联网平台显示、存储并能够下发的远程病床医疗监护系统，系统包括下位机、医护监控客户端和云端物联网设计三大板块。经实验测试：心率、血氧和人体温度的相对误差分别为10%、2.1%和3.3%；能检测液滴速度和滴数、是否输液完成；实现病床角度转动0-90°；能够将数据存储到物联网平台的云RDS数据库；成功开发了医护监控客户端，方便护士站远程监护患者。

关键词：物联网；体温；心率；血氧；病床；上位机；云端；数据库

中图分类号：TP29    文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）22-0098-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）

0 引言

随着无线通信技术、医疗电子等技术的蓬勃发展，为医疗监控系统的无线化带来了崭新的飞跃[1]。以云计算（Cloud Computing） 、虚拟化和物联网等新技术为基础，实现多个终端监护设备端互联，为管理人员提供远程监测中心，提升诊疗人员的工作效率和实现医疗设备的统一管理[2]。检测系统还可以对医疗设备中病人生命体征的各项生理参数进行数据库保存，医护人员可随时随地调取查看病人过往的临床数据，为病人的病情诊断、病况研究方面提供了重要依据[3]。因此研发这种集病人生命体征监护、临床信息处理、数据交互、设备信息于一体的远程在线医疗监测系统已成为现代化医疗服务的关注热点之一[4]。

1 系统方案设计

系统整体设计基于“设备层”－“平台层”－“应用层”架构。其中设备层包括病床周边的微控制器MCU，无线通信节点BC26物联网模组，外围的驱动电路与传感器。平台层为阿里云物联网平台，物联网云平台充当数据中转站的角色，它一端连接到硬件终端设备层，硬件终端设备层将数据传送到NB设备基站后通过MQTT报文协议与物联网云平台相连接[5]。平台层的另一端连接到应用层。“应用层”包括LabVIEW医疗监控站和云RDS数据库，医疗监控站与云平台同样通过MQTT协议对接。系统总体设计如图1 所示。

2 系统硬件和软件设计

2.1 系统硬件设计

整体硬件设计主要由STM32F103C8T6核心主控电路、MAX30102心率血氧测量电路、LMT70人体温度测量电路、血压测量电路、光电开关－滴速检测电路、病床舵机模拟电路、独立按键电路等组成。

2.1.1 主控电路

本设计外接传感器数量较多、代码量较大，对主控的运行速度和外部引脚数量有着更高的要求。因此选择STM32F103C8T6芯片作为本设计的主控制器。

本设计的最小系统板由STM32主控制器芯片、手动复位电路、外部晶振电路、滤波电路、ST-link下载电路、RT9193-3.3V稳压供电电路、BOOT启动电路组成。

2.1.2 传感器模块及控制模块

心率与血氧测量电路主要包括1.8V稳压电路、MAX30102主芯片[6]、电平转换电路，如图2所示。

体温测量选用LMT70传感器，它体积非常微小，测量温度的时候须贴近物体的表面。LMT70的硬件引脚只有3个，分别是电源VCC、地GND、输出OUT，VCC推荐采用3.3供电，保证温度的功耗和温度输出。TAO引脚为LMT70模拟量的输出端口，连接到STM32F103C8T6芯片的PA1引脚（12bitADC1的通道1） 。对于传感器输出电压的正确与否判断，可通过官方数据手册的电压－温度表进行比对。

血压测量本设计使用电磁阀及电气泵进行放气和充气，由XGZP6847血压传感器把袖带的血压量转换为电信号，一路信号直接传输到单片机的ADC进行采样转换，得到袖带压力值，另一路信号经过放大和滤波电路处理调整后，获得有用的脉搏信号。由LM358运放构建的带通滤波器能够滤掉直流成分，提取有用的交流分量脉搏波确定高低压，以及过滤手臂与袖带摩擦的各类噪声[7，8]。

液滴速度监测电路主要采用LTH301-32红外对射式光电开关，LTH301-32由一个内部发光二极管、一个光电三极管，以及一个15mm的外部凹槽组成，该开关的原理为：如果给予发光二极管一个3.3V到5V的电源电压，则发光二极管产生肉眼不可看见的红外光，被光电三极管接收，三极管的C-E极会瞬间打开。基于以上原理，当中间的凹槽有液滴穿过时，光电三极管关闭；当凹槽无液滴穿过时，光电三极管打开。由上述可知，外加一定的外围电路可输出高低电平给单片机检测并对外作LED指示。

本设计项目的病床角度转动采用S3003型号舵机模拟，该型号舵机在供电 4.8V 时转速为0.23 秒/60°，扭矩3.2千克/厘米；6V供电时转速0.19 秒/60°，扭矩4.1 千克/厘米。单片机与其通信接口为单线接口，转动角度范围左右可以各达 90°，满足本次设计的要求，用 PWM 输出即可转动。

2.2 系统软件设计

软件设计分为两大板块，分别为下位机驱动软件设计、医护监控客户端软件设计。下位机驱动软件主要针对各类传感器驱动和控制量输出、通信程序；医护监控客户端主要包括LabVIEW前面板设计和逻辑程序框图设计。

两大软件板块的物联网及远程通信流程：

单片机作为客户端，阿里云物联网平台作为服务端，LabVIEW上位机作为客户端。下位机首先采集传感器的数据，串口发送 AT 指令将 BC26 物联网模块配置进入非透传数据模式，阿里云物联网平台的 MQTT 代理服务器Broker接收到BC26 物联网模块转发的JSON格式的传感器数据，阿里云物联网平台作为数据中转和处理站点，对数据进行解析过后，等待LabVIEW医护监控客户端与阿里云物联网平台连接，转发到医护监控客户端进行显示处理，至此实现了患者病床端到医护监控客户端之间的通信[9]。上述的整体软件架构如图3所示。

从单片机上传到阿里云物联网平台的数据有７个，分别为人体温度、心率、血氧、血压、滴速、滴数、角度。单片机的UI数据界面与物云端显示数据比较，可以看到两者对应的每个数据相同。故从单片机上传数据到物联网平台的通信链路已测试成功。

医疗监控客户端基于LabVIEW平台编写，医疗监控客户端通过调用MQTT 协议的API接口和物联网平台互联，如图4所示。医疗监控客户端的程序设计分为客户端前面板设计和逻辑程序框图设计；功能分为设备属性、设备管理、命令下发、订阅管理４项，可以接收显示设备端采集的数据，也可以发布提醒吃药、控制滴速到设备端等信息，完成远程监护功能。

3 测试结果

3.1 通信测试

本系统能够使用MQTT通信协议连接病床端、阿里云平台、医护监控客户端三者[10]。阿里云平台充当代理服务器的角色，用于存储自己要对外发布的数据或服务。即病床端能够发送数据给医护端，医护端也能够发送数据给病床端，实现了数据互相收发的功能。由于MQTT通信协议部署在NB模组中且由于NB模组的数据局限性，故从病床端要发送的JSON数据内容包最大为300个字节。如果JSON数据内容包溢出，则会导致发送失败并且NB模组停机。从医护监控客户端下发数据的时间间隔不能过于频繁，需要等待几秒后再次下发，否则可能会导致下发失败。

3.2 测试结果分析

心率、血氧、温度、滴速的测量数据表如表1所示。心率和血氧的参考值基于华为手环４测量，对多位同学采集5次值。对于心率测量数据，相对误差最高达到10%，最低达到0%。产生这样的相对误差，很大程度上是由于身体不静止造成，传感器算法滤波也是比较重要的一个方面。而对于血氧，误差值相对来说较为客观，相对误差控制在2.1%以内，最低达到0%。比较接近于华为手环4的参考数值。体温的测量数据所示，以水银温度计的温度为参考值，使用LMT70温度传感器作为实际测量设备，贴附于人体手臂外侧，等待几秒时间，平均每人测5次数据，其中 A同学的误差较大，高达3.3%，而B同学的误差是最小的，其中一个最大的相对误差为1.7%。

对于点滴数据分析，将观察得到的滴数和单片机测量得出的滴数进行对比，可分析误差1%。时间段选择单片机初始化和液滴滴下的开始阶段，为了便于人员观察，将滴速调节在慢速状态下。

4 结束语

本文设计的病床医疗监护系统是以ST公司的增强型F103芯片为核心，传感器将人体生理参数和输液速度通转换成电信号，单片机采集到数据经物联网发至云平台；云端流转、存储数据，供客户端订阅；客户端根据阈值发出预警信号，医护人员可远程控制输液速度，以及提示患者吃药信息。系统的架构、软硬件设计具备了通过物联网监护人体生理参数和云存储的功能。

参考文献：

[1] 刘恒，何光耀.无线传感器网络应用于医疗领域的展望[J].信息与电脑：理论版，2014（7）：9-11.

[2] 宋田田.基于无线通信的远程医疗设备在线监测系统的设计和实现[D].南京：南京航空航天大学，2016.

[3] 罗金华.脉搏血氧饱和度监测在胸外科手术后的应用体会[J].中国保健，2005，13（24）：87-88.

[4] 杜叶平.利用脉搏氧饱和度波形对胸外按压效果进行监测的临床意义[J].徐州医学院学报，2009，29（10）：660-661.

[5] 代荷舟.基于NB-IoT的智慧医疗监测系统的设计与实现[D].成都：电子科技大学，2021.

[6] 陈语中，王桂榕，唐剑.无线传感器网络在医疗领域的应用[J].中国数字医学，2008，3（5）：42-45.

[7] 武秋红.基于无线传感器网络的远程医疗监护系统[J].黑龙江科技信息， 2011（25）：86.

[8] 曹靖华.基于无线传感器网络的远程医疗监护系统研究[D].上海：上海交通大学，2008.

[9] 李翔，谭敏生，李攀.浅析无线传感器网络在医疗系统中的应用[J].工业控制计算机，2011，24（4）：67-68.

[10] 霍宏伟.医疗护理无线传感器网络系统关键技术研究[D].北京：北京交通大学，2010.

【通联编辑：梁书】