18、医疗物联网中洗手系统的技术进展

医疗物联网中洗手系统的技术进展

1. 引言

在医疗环境中，保持良好的手部卫生对于预防感染至关重要。随着技术的发展，各种洗手监测系统应运而生。这些系统大致可分为基于多传感器和/或物联网的系统以及基于机器学习的视觉洗手监测系统，此外还有一些现成的洗手监测系统。接下来，我们将详细介绍这些系统的特点、功能和局限性。

2. 基于多传感器和/或物联网的洗手监测系统

这类系统利用多种传感器和物联网技术，实现对手部卫生的监测和管理。

2.1 Harmony系统

• 系统组成 ：Harmony是一款围绕嵌入传感器的智能手表开发的手部卫生提醒和监测系统，还包括蓝牙信标、具备蓝牙通信功能的液体分配器、蓝牙中继器和服务器。
• 工作原理 ：手表中的传感器能以88%的准确率区分洗手手势和其他手势。当用户洗手时，手表记录洗手时间、时长和质量，并临时存储。当手表检测到蓝牙中继器时，将信息传输到服务器。用户在不同区域移动时，手表借助蓝牙技术检测区域变化，并检查洗手状态，必要时通过振动、蜂鸣声或屏幕显示信息提醒用户。

2.2 四功能单元系统

• 系统组成 ：该系统由洗手站、提示站、门禁徽章入口站和中央计算机四个功能单元组成。
• 工作原理 ：洗手站是与RFID阅读器和无线数据通信装置紧密配合的肥皂分配器；门禁徽章入口站使用RFID阅读器和无线数据通信装置检测医护人员进出受控区域。医护人员进入受控区域时，提示站会视觉提示其洗手。洗手时，RFID阅读器获取用户ID和时间戳并记录到中央计算机数据库。洗手后进入受控区域，入口站的RFID阅读器检测到进入会显示清洁状态；未洗手进入则显示不清洁状态并发出视觉提示，用户需在区域内洗手后再照顾患者，所有活动都会记录到数据库进行统计分析。

2.3 Bal等人的物联网智能卫生监测系统

• 系统组成 ：由肥皂分配器节点和水龙头节点组成。分配器节点包括使用红外传感器检测用户手部的自动肥皂分配器、RFID阅读器和基于ZigBee协议的收发器；水龙头节点包括自动免接触水龙头、ZigBee收发器、Wi-Fi模块和显示屏。
• 工作原理 ：用户将手放在肥皂分配器的红外传感器前，分配器会分配预定数量的肥皂溶液并记录分配时间。随后，RFID阅读器读取用户信息，分配器节点的控制模块生成包含用户ID和分配时间的数据数据包，并通过ZigBee收发器传输到水龙头节点。水龙头节点接收数据包后回复确认消息，用户将手放在水龙头下，水龙头内的红外传感器检测到后触发电磁阀放水，水龙头节点的控制单元记录放水时长，用户信息和总洗手时长会显示在屏幕上并更新到云数据库。

2.4 Sagar等人的RFID系统

该系统用于跟踪和记录医护人员的手部卫生习惯，收集的数据可以下载为Excel文件进行分析。

2.5 基于ESP模块和BLE信标的物联网手部卫生合规系统

• 系统组成 ：使用电子稳定程序（ESP）模块和低功耗蓝牙（BLE）信标跟踪医护人员在病房中的空间位置，支持蓝牙的手机作为BLE信标，病房内至少有一个洗手站，ESP节点放置在病房内三个不同位置。
• 工作原理 ：当ESP节点识别到携带手机的医护人员时，会将识别设备的地址、接收信号强度指示（RSSI）值和ESP节点ID发送到服务器。通过RSSI值可以确定手机靠近哪个ESP节点，从而确定医护人员接近洗手站和病床的次数，实现手部卫生监测和监督。

以下是基于多传感器和/或物联网的洗手监测系统的总结表格：
|系统名称|系统组成|工作原理|
| ---- | ---- | ---- |
|Harmony系统|智能手表、蓝牙信标、液体分配器、蓝牙中继器、服务器|手表传感器区分手势，记录信息并传输，检测区域变化和洗手状态并提醒|
|四功能单元系统|洗手站、提示站、门禁徽章入口站、中央计算机|各单元协同工作，通过RFID记录用户活动并提示洗手|
|Bal等人的系统|肥皂分配器节点、水龙头节点|分配器节点分配肥皂并记录信息，传输到水龙头节点，水龙头放水并记录时长|
|Sagar等人的系统| - |跟踪记录医护人员手部卫生习惯，数据可下载为Excel文件|
|基于ESP和BLE的系统|ESP模块、BLE信标、手机|ESP节点识别医护人员，通过RSSI值确定位置，监测接近洗手站和病床次数|

3. 基于机器学习的视觉洗手监测系统

这类系统利用计算机视觉和机器学习技术，实现对手部卫生的监测。

3.1 Llorca等人的系统

• 系统组成 ：在洗手盆上方放置摄像头。
• 工作原理 ：摄像头收集洗手活动的视觉信息，用户洗手时，系统以每秒20帧的速度抓取图像，对这些图像进行预处理，提取外观和运动描述符，然后提供给支持向量机（SVM）分类器，以确保洗手质量。

3.2 Camilus等人的系统

• 系统组成 ：采用RFID技术、深度传感器（如英特尔RealSense相机）和深度学习算法（RGB预训练和深度再训练相结合）。
• 工作原理 ：RFID阅读器从RFID卡获取用户信息，深度传感器捕捉洗手动作。用户详细信息、洗手时长和状态会更新到基于云的服务器。洗手结束后，系统会通过音频或视觉方式向用户提醒洗手成功或失败。

以下是基于机器学习的视觉洗手监测系统的总结表格：
|系统名称|系统组成|工作原理|
| ---- | ---- | ---- |
|Llorca等人的系统|摄像头|摄像头收集信息，抓取图像预处理后用SVM分类器确保洗手质量|
|Camilus等人的系统|RFID阅读器、深度传感器、深度学习算法|获取用户信息和洗手动作，更新到云服务器，洗手后提醒结果|

4. 现成的洗手监测系统

4.1 iScrub应用程序

• 系统组成 ：基于苹果Cocoa框架开发的iPhone移动应用程序，还有配套的Web应用程序。
• 工作原理 ：该应用程序可减少数据记录和输入操作的流程和费用，便于数据管理。与移动应用同步后，Web应用程序可存储、跟踪和查看数据。

4.2 MedSense系统

• 系统组成 ：由放置在病床旁的信标、嵌入接近传感器且具备数据传输能力的肥皂或消毒剂分配器以及无线连接到服务器的基站组成。
• 工作原理 ：医护人员配备电子徽章，分配肥皂或消毒剂时，徽章记录洗手情况。靠近患者时，徽章与信标通信，信标检测洗手状态，检测到成功记录则认为洗手成功，检测到失败记录则向徽章发出视觉警报，成功和失败事件都会记录到数据库。

以下是现成的洗手监测系统的总结表格：
|系统名称|系统组成|工作原理|
| ---- | ---- | ---- |
|iScrub应用程序|iPhone移动应用、Web应用|减少数据管理费用，同步后Web应用可存储查看数据|
|MedSense系统|信标、分配器、基站、电子徽章|徽章记录洗手情况，信标检测状态，警报并记录事件到数据库|

5. 各系统的比较与局限性

通过对上述各种洗手监测系统的比较，可以发现它们各自存在一些局限性。大多数系统只是单纯的手部卫生监测系统，只有少数系统能在监测的同时实现水或肥皂溶液的免接触分配。而且，没有一个系统在手部卫生合规未达标时具备高效可靠的实时提示策略。

以下是各系统比较的表格：
|序号|系统|功能|使用的传感器|局限性|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|1|Cole和Mitre|自动分配水和肥皂，热风干燥|两个红外传感器|不监测洗手活动|
|2|Verdiramo|监测用户进入洗手间，检测手部分配肥皂，记录洗手状态|RFID类型传感器|无免接触放水，无实时提示，监测方法不可靠|
|3|Huang等人|检测手部分配肥皂/消毒剂，监测进出受控区域，记录洗手活动|红外传感器、RFID阅读器|无免接触放水，无实时提示，系统复杂，成本高|
|4|Hufton等人|检测消毒剂分配和区域位置，存储和传输信息，必要时发出警报|压力传感器、红外信号检测器|无免接触分配消毒剂，设计和操作复杂|
|5|Glenn和Swartz|使用摄像头监测洗手动作，显示和记录信息|RFID阅读器、摄像头|不确定是否有免接触分配，无及时提醒|
|6|Felch等人|跟踪洗手时的手部动作，显示和存储信息|红外、视频或热成像系统|仅用于跟踪动作，无足够实时提示|
|7|Nelson等人|人脸识别和用户验证后分配肥皂，实时监测和记录洗手|摄像头、RFID、接近传感器|无免接触放水，设计复杂，不确定信息是否记录到数据库|
|8|Harmony|通过智能手表传感器监测洗手动作，记录和传输信息，检测区域变化|智能手表传感器、蓝牙信标|仅用于跟踪动作，无免接触分配|
|9|Jain等人|获取洗手时的用户信息，记录到数据库，检测进入病房|RFID阅读器|无免接触分配，无实时提示|
|10|Bal和Abrishambaf|自动检测手部分配肥皂和水，获取用户信息，显示和上传信息|红外传感器、RFID阅读器|无足够实时提示|
|11|Karimpour等人|使用RSSI监测用户位置，确定接近洗手区域和病床次数|BLE信标、ESP节点|确定接近次数方法不可靠，无足够实时提示|
|12|Llorca等人|跟踪洗手动作确保洗手质量|摄像头|仅用于跟踪动作，无免接触分配|
|13|Camilus等人|获取用户信息，跟踪洗手动作，更新到云数据库，洗手后发出警报|RFID阅读器、深度摄像头|仅用于跟踪动作，无免接触分配，无实时提示|
|14|iScrub|监测和记录洗手活动，便于数据管理|iPhone/iPad传感器|仅用于跟踪动作，无免接触分配|
|15|MedSense|徽章记录洗手活动，与信标通信，检查洗手状态，更新数据库，发出警报|接近传感器、信标|检测方法不可靠，无免接触分配|

6. 总结与展望

在低收入和中等收入国家，医院获得性感染（HAI）的风险比高收入国家高2到20倍，而且这些国家的普通民众可能没有经济资源或意识及时获得适当的药物治疗，因此控制HAI的传播非常重要。然而，目前这些国家的医疗机构缺乏经济实惠且智能的策略来监测手部卫生合规情况。开发一种简单、经济高效的手部卫生监测和合规系统，并增加温度监测功能，以克服现有系统的局限性，是当前的迫切需求。

以下是一个简单的流程图，展示了洗手监测系统的整体工作流程：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;
    A([开始]):::startend --> B{选择系统类型}:::decision
    B -->|多传感器/物联网系统| C(用户洗手):::process
    B -->|视觉系统| D(摄像头收集信息):::process
    C --> E(传感器记录信息):::process
    D --> E
    E --> F(信息传输到服务器):::process
    F --> G{手部卫生合规?}:::decision
    G -->|是| H(正常记录):::process
    G -->|否| I(发出警报):::process
    H --> J([结束]):::startend
    I --> J

在未来的研究和开发中，可以进一步探索如何结合多种技术，提高系统的准确性和可靠性，同时降低成本，以满足不同地区医疗机构的需求。例如，可以研究更先进的传感器技术，提高对手部动作和卫生状况的检测精度；开发更智能的算法，实现实时、准确的提示和预警功能；还可以考虑将温度监测与手部卫生监测相结合，为医疗机构提供更全面的感染防控解决方案。

医疗物联网中洗手系统的技术进展

7. 技术点分析

7.1 传感器技术

在上述各类洗手监测系统中，传感器技术起着关键作用。不同类型的传感器被用于实现不同的功能，以下是几种常见传感器及其作用的分析：
- 红外传感器 ：常用于检测用户的手部位置，以触发肥皂或水的分配。例如，在Cole和Mitre系统、Bal和Abrishambaf系统中，红外传感器能够准确感知用户手部的接近，从而实现自动分配功能。其优点是响应速度快、成本较低，但可能会受到环境光线的影响。
- RFID阅读器 ：用于获取用户的身份信息，便于记录和管理用户的洗手活动。像Jain等人的系统、Camilus等人的系统，通过RFID阅读器读取用户的RFID卡或标签，将用户信息与洗手记录关联起来。不过，RFID技术可能存在信号干扰和读取距离有限的问题。
- 摄像头 ：在基于视觉的洗手监测系统中，摄像头是核心组件。Llorca等人的系统利用摄像头收集洗手活动的视觉信息，通过计算机视觉技术进行分析。摄像头可以提供丰富的信息，但需要处理大量的数据，对计算资源要求较高。
- 深度传感器 ：如英特尔RealSense相机，在Camilus等人的系统中用于捕捉洗手动作的深度信息。深度传感器能够更准确地跟踪手部的三维运动，提高洗手质量监测的准确性，但价格相对较高。

7.2 通信技术

通信技术确保了各个系统组件之间的数据传输和交互，主要包括以下几种：
- 蓝牙技术 ：在Harmony系统中，蓝牙信标用于确定区域，智能手表通过蓝牙与服务器和中继器进行通信。蓝牙技术具有低功耗、短距离通信的特点，适用于近距离的数据传输。
- ZigBee协议 ：Bal等人的系统采用ZigBee协议实现肥皂分配器节点和水龙头节点之间的数据传输。ZigBee具有低功耗、自组网的优势，适合构建小型的无线传感器网络。
- Wi-Fi模块 ：在一些系统中，如Bal等人的水龙头节点，使用Wi-Fi模块将数据上传到云数据库。Wi-Fi可以提供高速、稳定的网络连接，但功耗相对较高。

7.3 机器学习和计算机视觉技术

在基于机器学习的视觉洗手监测系统中，这些技术用于分析和评估洗手质量：
- 支持向量机（SVM）分类器 ：Llorca等人的系统将预处理后的图像特征提供给SVM分类器，以判断洗手质量。SVM是一种强大的分类算法，能够在高维空间中进行有效的分类。
- 深度学习算法 ：Camilus等人的系统采用RGB预训练和深度再训练相结合的深度学习算法，对洗手动作进行更准确的识别和分析。深度学习能够自动提取数据中的特征，具有较高的准确性，但需要大量的训练数据和计算资源。

8. 操作步骤与流程

以下是一个通用的洗手监测系统的操作步骤和流程，以帮助用户更好地理解这些系统的工作方式：

8.1 用户操作步骤

1. 佩戴设备或卡片 ：如果系统使用智能手表、电子徽章或RFID卡，用户需要佩戴相应的设备。
2. 接近洗手区域 ：当用户接近洗手站时，系统的传感器会检测到用户的存在。
3. 开始洗手 ：用户将手放在肥皂分配器或水龙头下，触发相应的分配动作。
4. 完成洗手 ：按照正确的洗手方法完成洗手过程。
5. 离开洗手区域 ：洗手完成后，用户离开洗手站，系统记录洗手信息。

8.2 系统处理流程

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;
    A([用户接近洗手区域]):::startend --> B(传感器检测用户):::process
    B --> C{是否需要身份识别?}:::decision
    C -->|是| D(RFID阅读器读取用户信息):::process
    C -->|否| E(继续下一步):::process
    D --> E
    E --> F(触发肥皂或水分配):::process
    F --> G(记录洗手时间和时长):::process
    G --> H(分析洗手质量):::process
    H --> I{洗手质量是否达标?}:::decision
    I -->|是| J(记录成功信息):::process
    I -->|否| K(发出警报):::process
    J --> L(上传数据到服务器):::process
    K --> L
    L --> M([结束]):::startend

9. 未来发展方向

为了满足不同地区医疗机构的需求，洗手监测系统还有很大的发展空间。以下是一些未来可能的发展方向：
- 集成多种功能 ：除了手部卫生监测，还可以将温度监测、空气质量监测等功能集成到系统中，为医疗机构提供更全面的感染防控解决方案。
- 提高系统的准确性和可靠性 ：研究更先进的传感器技术和算法，提高对手部动作和卫生状况的检测精度，减少误判和漏判的情况。
- 降低成本 ：采用更经济实惠的硬件和软件解决方案，降低系统的采购和维护成本，使更多的医疗机构能够负担得起。
- 增强实时提示功能 ：开发更智能的提示策略，在手部卫生合规未达标时及时、有效地提醒用户，提高用户的依从性。

10. 总结

综上所述，医疗物联网中的洗手监测系统在不断发展和创新。基于多传感器和物联网的系统、基于机器学习的视觉系统以及现成的监测系统都有各自的特点和局限性。通过对这些系统的分析，我们可以看到传感器技术、通信技术和机器学习技术在其中发挥了重要作用。然而，目前的系统仍然存在一些不足之处，如缺乏高效可靠的实时提示策略、部分系统成本较高等。

在未来，我们期待看到更先进、更实用的洗手监测系统的出现，以满足医疗机构在感染防控方面的需求。同时，也需要进一步加强对这些系统的研究和应用，提高手部卫生监测的水平，为保障公众健康做出更大的贡献。

以下是一个总结表格，对比不同发展方向的特点和预期效果：
|发展方向|特点|预期效果|
| ---- | ---- | ---- |
|集成多种功能|功能更全面，提供综合信息|更有效地预防感染|
|提高准确性和可靠性|采用先进技术，减少误差|更准确地监测手部卫生|
|降低成本|使用经济实惠的方案|更多医疗机构可采用|
|增强实时提示功能|及时提醒用户，提高依从性|更好地保证手部卫生合规|