智能环境感知与居家医疗

通过智能环境感知实现居家医疗，包括用于多因素认证的生物识别

I. 引言

在过去的几十年中，物联网（IoT）赋能的传感器已被广泛应用于各种用途。用于空气质量监测、运动与步态分析以及定位服务的传感器在当今社会的应用日益普及。事实上，国际数据公司（IDC）估计，到2025年，全球将有416亿个联网的物联网设备。这些传感器包括但不限于气体传感器、压力传感器、温湿度传感器、微型麦克风、GPS模块以及惯性测量单元（IMU），例如加速度计和陀螺仪。由于气候快速变化，对更全面的环境监测的需求正变得愈发明显，而物联网领域的技术进步使得这一需求变得更加可行。

由于对无创医学诊断和治疗监测技术领域的研究，物联网使能传感器的功能得到了扩展。这为居家医疗带来了潜在机遇，不仅适用于需要频繁诊断的辅助护理人群，也适用于医疗资源获取受限因而需要频繁诊断的患者，例如糖尿病患者。这一问题通过数据收集、多种类型和单位传感器的互联互通，以及人工智能（AI）和机器学习（ML）算法，结合“智能家居”环境得以解决。在新冠肺炎疫情期间，尽可能居家已成为人们熟悉的现实需求。

生活质量。在医疗基础设施通常有限且疾病负担较高的发展中国家，用于监测特定生物信号的技术也将带来巨大益处。这一情况同样适用于任何地区的偏远地区。今年最新的PMC报告指出，未来医疗保健最重要的目标之一是实施更完善的个性化医疗，以优化医学决策、改善医学治疗，并减少候诊名单和经济成本。移动诊断为实现这两个目标以及许多其他目标提供了机会。移动医学诊断的两种主要方法是传感和成像。本文将重点探讨物联网传感技术在移动健康诊断领域的潜力。

该技术可实现海量数据收集，因此需要采用多因素认证等安全措施来保护个人的隐私权，从而确保系统的数据安全。隐私方面的三个重要考虑因素包括：数据上传频率、用户关注点（例如，用户是否被匿名化）以及用户对设备的主动性（例如，用户对采集频率的控制）。如果数据集已被去标识化，则针对数据生产者（例如用户）的安全威胁数量会减少。在辅助生活护理中的患者往往缺乏较强的技术背景，因此受益于一种既能保障所获取数据的安全性又能保护隐私的系统激活方式。近年来，物理和连续生物特征识别在移动设备、个人计算机及其他设备中，通过人机界面（HCI）被广泛用于多因素认证。家庭诊断方法包括呼出气体测量（EB）、声音、可穿戴监测设备（心率和血压）以及通过惯性测量单元（IMUs）进行的运动和步态测量。这些方法可同时用作生物识别手段；既可以单独作为连续生物特征识别使用，也可组合起来形成混合生物特征识别。这种认证形式能够在消除某一层级身份识别风险（或至少降低单一生物特征暴露风险）的同时，增强用户对系统的关注与控制。

本文旨在提供一种实用的见解，介绍利用多个物联网传感器进行综合决策，包括：1）用户的健康状况，2）周围环境的状态，3）通过动态生物识别技术保障系统所收集数据的安全，以及4）通过协同实施将这些系统融合（或整合）为一个便携式系统。本文将针对系统的潜在组成部分，结合机器学习/人工智能方法，分析其在实用性、成本、尺寸、功耗和准确率方面的表现。最终，可基于进化算法或基于代理的建模原理，为不同感兴趣的应用制定更通用的系统优化方案。

II. 用于居家医疗的物联网传感器

A. 用于无创诊断和暴露分析的环境气体传感器阵列

利用呼吸气味进行诊断的知识可以追溯到公元前400年，希波克拉底曾提及将其作为一种诊断工具。近年来，已在呼出气体（EB）中识别出1765种不同的气体/挥发性有机化合物（VOC’s）。测量这些成分的方法包括气相色谱法（GC）、质谱法、激光吸收光谱技术以及化学传感器和传感器阵列。为了使传感或检测方法可行，必须具备足够的灵敏度、高选择性和系统稳定性。相较于迄今为止最常用的气相色谱法（GC），成本更低且更简单的替代方案是化学传感器阵列，其在医学领域已展现出 promising 的结果。

表I：呼出气体中已验证的生物标志物及其相关疾病示例。

气体/挥发性有机化合物	对应的疾病 气体/VOC具有相关诊断价值
丙酮	糖尿病
氨	肾病和肾功能
一氧化碳	肺部炎症
二甲基硫醚	肝脏疾病
乙烷	精神分裂症
氰化氢	细菌感染
一氧化氮	哮喘
甲烷	肠易激综合征、氧化应激等
二氧化碳	幽门螺杆菌感染

肾病、糖尿病、阿尔茨海默病、帕金森病和肺癌的诊断。

多篇综述已总结了敏感材料在基于半导体的化学电阻器或传感器阵列中的潜在应用，这些材料包括金属氧化物、石墨烯和碳纳米管等。由于化学电阻型气体传感器在体积紧凑、低功耗、价格低廉以及易于集成到传感器阵列等方面的最新进展，其在通过呼出气测量进行早期疾病筛查领域具有合理的适用性。

表1展示了挥发性有机化合物（VOC’s）及其对应疾病的示例。这些疾病范围从轻微的细菌感染到肝或肾病等重大诊断。诸如肺癌、结直肠癌、乳腺癌和结核病等重大疾病均已发现相关生物标志物，但仍需更多研究来验证并简化这些。Saidi 等人最近通过呼出气分析发现了四种新的肺癌生物标志物，并证明电子鼻（e‐nose）型传感器阵列不仅可用于检测肺癌的存在，还可识别肺癌的组织学类型。此类研究还需持续进行，以进一步缩小最具描述性的生物标志物范围，因为许多重大疾病需要早期检测和诊断，以改善治疗选择和结果。传感器阵列通常可用于区分健康人与单一疾病患者；然而，由于不同疾病之间的生物标志物存在大量重叠，目前尚无法准确区分不同疾病的存在。尽管如此，区分不同疾病模式的能力是可行的，该方法类似于对人体进行“指纹”测量。通过进一步研究可以确定生物标志物的“指纹”，从而更深入地区分疾病状态下存在的不同生物标志物组合。

肺功能分析，或确定呼气结束和连续吸气开始的时刻，是肺功能检测中的关键步骤。通过传感器阵列，还可以实现对呼吸周期（包括呼吸频率和连续性）变化等其他有用指标的测量。由心脏和动脉血管功能障碍引起的心理压力可被监测，同时通过跟踪该周期，可在早期阶段检测和诊断肺部疾病和感染。呼出气测量的最终用途是通过挥发性有机化合物检测来追踪环境暴露。实际上，呼出气体中发现的大多数挥发性有机化合物均源于环境暴露，这一技术在个性化医学领域具有广泛的实际应用价值，其中测量、诊断、预后和治疗均可根据个体情况进行定制。

B. 通过语音记录进行诊断

如今，麦克风已被集成到大量现有技术中，包括移动设备、笔记本电脑、汽车内部及其他许多设备。这些低成本、低功耗的设备能够提供高质量信号，支持语音识别，而不断发展的降噪技术研究也取得了极佳效果。最近多项研究指出，由于90%的帕金森病患者存在语音障碍，语音识别方法对于该疾病的早期检测非常有用，该疾病在全球影响七百万人至一千万人。类似地，Koing 等人利用语音分析对轻度认知障碍（MCI）和早期阿尔茨海默病进行诊断，准确率高达87%。

Kaminska 等人研究表明，通过语音分析和声学特征，可不同程度地监测双相情感障碍的四种状态（躁狂、安乐状态、抑郁和正常）。通过聚类方法（聚类相关性最高可达80%）的聚类）。

对这些疾病进行早期诊断和频繁监测，可改善患者可用的治疗方案，而利用麦克风进行数据采集的语音分析正使这一点变得越来越可行。

语音分析也已被多个研究小组用于患者的病理检测；在这些研究中，健康和患病参与者被正确识别，最高准确率可达98.23%。尽管此类分析并不针对某种特定疾病，但一些研究团队正尝试利用语音分析来诊断特定疾病。布朗等人已开始研究结合语音和咳嗽录音以及用户输入的症状来诊断新冠肺炎，迄今已取得一定成效。类似地，雷等人利用呼吸声录音进行健康与病理性患者之间的分类，并可靠地提出流感、肺炎和支气管炎的诊断建议。检测嗓音障碍也同样重要，这些障碍可能发生在长期感冒或流感之后、持续的病毒或细菌感染期间，或由发声滥用引起。阿克巴里等人能够以不同程度的成功区分不同类型的嗓音障碍，包括麻痹、过度功能、单侧声带麻痹、声带息肉、声带小结、前后挤压和胃酸反流，其中某一子类的分类准确率高达97%。从这些结果可以看出，基于语音数据和语音分析的诊断在移动医疗系统中的临床应用具有可行性。

C. 用于生命体征记录、运动、步态及相关治疗的可穿戴监测设备

便携式监测心率和血压的能力在过去几十年中变得越来越重要。通过可穿戴监测设备（如脉搏血氧仪）利用光电容积描记法以及可穿戴袖带，这一目标得以实现，如今这些技术已广泛应用于许多智能手表产品中，例如 Apple Watch。这些传感器的数据至关重要，因为高血压作为一种常常未被发现的健康问题，可能导致更严重的疾病，例如心脏病（包括充血性心力衰竭）或肾功能障碍。

当这些传感器检测到异常数值时，可通过可穿戴监测系统向患者和医疗提供者发送警报信息，从而解决这一问题。这些可穿戴监测设备还可用于测量压力水平，正如Can等人所研究的那样，他们使用个体特定模型实现了97.92%的三级压力检测准确率。当这些可穿戴监测设备集成到其他物联网系统中时，其影响力将进一步增强。

惯性测量单元已集成到许多与麦克风相同的技术中，包括移动设备、新型驾驶辅助车辆以及各种其他设备。这些物联网传感器作为可穿戴传感器也被广泛研究，因其能够监测脑性瘫痪患者康复的各个阶段。这一点非常重要，因为脑性瘫痪的高发病率及相关高昂成本意味着因此需要改进的康复策略。中风后的康复情况类似，可能具有高发病率，且需要改进的康复策略。

Laudanski 等人能够以 100% 的准确率识别地面行走、爬楼梯和下楼梯，并能以 94% 的准确率区分中风后患者在上下楼梯时采用的不同步态模式（跨步上楼（SOS）和步步上楼（SBS））。

相同的传感器已被用于监测老年患者或高受伤风险患者的日常功能，以发现异常迹象。类似地，这些传感器系统可以监测患有冻结肩、膝关节手术和髋关节手术患者的康复动作，识别率超过85%。尽管可穿戴惯性测量单元设备在不同康复追踪和监测技术中的应用结果已被证明是充分的，但这些应用所需的惯性测量单元数量难以确定，正如Reich等人综述所指出的，因为不同研究中关于传感器位置描述之间的比较不够精确，因此缺乏统一性。这并不影响这些传感器在其自身系统中已显示出实用性，并且当与其他物联网传感器系统结合纳入居家医疗系统时将是有益的。

D. 环境污染对人类健康状况的影响

空气污染以多种形式存在，对生活在其中的人们的生活产生重大影响。许多研究一致认为，空气污染对呼吸系统疾病、功能及炎症以及心血管疾病和功能具有重大影响。世界卫生组织估计，颗粒物（PM）空气污染每年通过这些影响导致约80万人过早死亡；六种主要空气污染物包括颗粒物污染、近地面臭氧、一氧化碳、硫氧化物、氮氧化物和铅。PM污染由空气中尺寸在 2.5至10微米之间的颗粒物组成，可通过传感器阵列轻松检测。这一点至关重要，因为易感人群（如老年人、哮喘患者或感染新冠肺炎者）在污染达到高峰以及空气质量差的日子限制户外活动可能会受益。

以这种方式进行的改变可能在短期内有助于患者的症状控制，并在长期内减少心血管和呼吸系统并发症。将这些传感器阵列与呼吸分析结合使用，有助于向政府官员通报污染峰值的出现情况，以期实现局部缓解，同时提高公众对这些事件发生时间和地点的公众认知。据估计，全球每年有430万人死于家庭空气污染；因此，局部缓解也至关重要。将用于呼吸分析的相同传感器阵列整合到监测系统中，将有利于实现这些目标。

III. 生物识别，以及多因素认证

生物识别，即通过测量生理特征或行为来确定身份，近年来出于安全目的被广泛使用。这是因为许多传统的安全措施（如密码和个人识别码）如果单独使用，很容易被盗或丢失，从而导致信息保护失效。因此，近期推动了使用生理生物识别技术的趋势。

生理生物识别包括面部识别、指纹或虹膜/视网膜扫描，这些仍然是最流行的形式。当与其他安全措施（如个人识别码和密码）结合时，可实现多重身份验证。这是一种将“你是谁”与“你知道什么”技术相结合的身份识别方案。另一种身份识别方式“你拥有什么”也可作为认证层级使用；例如射频识别卡或电子令牌。用户位置是一种常被忽视的生物识别信息，但在位置数据易于获取的任何环境中均可加以利用。

同样，生物识别可以扩展到连续性形式，包括手臂挥动、手指书写、手势、笔迹、键盘敲击、心跳、语音记录和步态分析。通过移动设备上的物联网技术，这些生物识别信息均可便捷获取并加以利用。最近，赵等人的一项研究表明，元音间呼吸声（即说话时吸气产生的声音）可成功用作生物识别特征；该研究团队采用CNN-LSTM方法，利用这一生物特征以91.3%的准确率实现了个人识别。

生物识别处于检验（或验证）与单一个体、物品或过程的法医鉴定之间的连续体之中。因此，不同类型的物联网传感器也为系统贡献了各自的生物识别信息。因此，为了实现多因素认证，只需选择性能最佳的生物识别方式，无论该方式是可以单独使用，也可以通过混合生物特征识别结合两种或多种方式。这一决策，加上一组传感器生物识别和利用GPS单元进行的位置确定，为三重因素认证提供了途径，从而更高程度地确保系统的安全。

IV. 物联网传感器集成到“魔杖”设备中

一种集成了多个物联网传感器的系统，可通过呼出气体分析、语音记录、生命体征监测和步态分析实现个性化医学，能够输出：1）用户的状态，包括用户身体及其周围环境的情况；2）系统的数据安全状况。该移动医疗与环境监测功能通过魔法棒设备实现。

当与用于分类的机器学习/人工智能算法结合时，该系统将能够整合上述传感选项的输出，对用户的健康状况做出综合判断，同时验证用户的身份识别。通过多种生物识别方式对用户进行验证。当应用于特定应用领域时，还将采用进化模型和基于代理的模型进行整体系统设计、部署、测试和测量优化。为了实现系统的成功输出，贝叶斯算法可能在健康状况分类和生物特征验证方面具有良好的效果。该系统的通信可通过移动设备轻松实现，因为全球超过94%的人口——即68亿人——是手机用户，其中约27亿用户使用互联网。该平台可用于评估用户的各项必要健康状况，并帮助教育和赋能个人与社区，使其了解本地环境及其相关的健康影响。这反过来使他们能够积极参与规避和/或补救策略；即实现个性化医疗。

V. 结论与未来工作

深入讨论了物联网传感器和监测器的众多应用与能力，并探讨了每种传感选项在个性化医疗领域中的优势和潜力。要确定当前或设想中的个性化医学各种应用和服务所适用的算法和生物识别技术，还需进行更多的系统级研究。