生物传感器与物联网在智能医疗中的应用

2 生物传感器与物联网在智能医疗应用中的挑战与机遇

玛丽亚·帕特拉基1, Konstantinos Fysarakis2, 范吉利斯·萨卡利斯1, 乔治奥斯·斯帕诺达基斯2, 伊拉克利斯·瓦尔拉米斯1,3, 米哈伊尔·马尼亚达基斯1, 马诺利斯·卢拉基斯1, 索提里斯·伊奥安尼季斯1, 尼古拉斯·卡明斯4, Bjo¨rn Schuller4, 埃万盖洛斯·卢塞蒂斯1 和 迪米特里奥斯·库楚里斯5
1计算机科学研究所，信息技术研究基金会希腊 2斯芬克斯技术解决方案股份公司，楚格，瑞士 3雅典哈尔科皮奥大学信息学与远程通信系，雅典，希腊 4健康与福祉嵌入式智能ZD.B讲席，奥格斯堡大学，德国 5通信与计算机系统研究所，雅典，希腊

章节大纲

2.1引言.26
2.2老年人、年长工人和婴儿的健康挑战.27
2.3技术赋能护理的挑战与机遇.29
2.3.1低成本技术.29
2.3.2模块化、可互操作、可扩展的解决方案.29
2.3.3大数据与机器学习.30
2.3.4安全与隐私.30
2.4物联网和医疗物联网在健康与福祉应用中的构建模块.31
2.4.1智能环境使能器.31
2.4.2个性化推荐的后端使能器.36
2.4.3安全与隐私使能器.37
2.5 智能医疗应用—前沿研究努力.39
2.5.1SMARTBEAR—面向老年人的智能生活解决方案平台................ 39
2.5.2sustAGE—以个人为中心的可持续工作与福祉的智能环境.43
2.5.3xVLEPSIS——一种用于婴儿的智能非侵入式生物信号记录系统.47
2.6结论.49
致谢.49
参考文献.49
延伸阅读.53

2.1引言

随着全球人口老龄化，多种疾病、病症和功能障碍日益普遍，带来重大的经济和社会影响。预防和妥善处理这些状况将使个人和国家医疗系统均受益。

智能信息与通信技术（ICT）解决方案可提供诸多益处，例如提高老年人及其他患有慢性或急性病症群体的生活质量，并支持其独立生活。

生物传感器是由受体和活性生物因子（如酶、抗体等）与换能器结合而成的完整分析设备，能够检测特定分析物的存在。它们是持续的生物数据来源，当集成到智能分析框架中时，可以提供有关个人健康状况的有用信息。

健康领域的智能生物传感器利用微技术和无线通信的最新进展，收集和传输信息，并结合执行器实现更有效的监测和治疗。例如，可穿戴生物传感器为患者、儿童和老年人等所有人提供生命体征监测，在健康风险预防与控制方面非常有效。

使用智能生物传感器可以造福需要医疗支持或护理的人员，以及因衰老而逐渐出现运动、认知及其他技能退化的年长者。智能生物传感器还可帮助那些暴露于恶劣工作环境，或从事高压力任务及引发健康风险任务的个人。

通过对生物信号进行持续监测，并结合环境感知，智能系统能够促进形成响应式的生活和工作环境，提供恰当且及时的建议，实现预防性干预，并降低健康风险。

生物传感器应用的众多应用[1,2]包括用于通过电脉冲治疗抑郁症的头盔，以及智能服装（例如袜子、鞋子、T恤和智能背心），这些设备可非侵入式地采集并传输生命体征，并能很好地与智能家居或智能工作环境相结合。

一些技术和社交挑战对智能生物传感器应用的广泛应用与部署构成了障碍。这些障碍主要涉及整体解决方案的互操作性和可扩展性。此外，从异构传感器收集和处理大量数据的能力，以及提供高级数据分析和知识提取的能力，应当能够克服所有技术障碍。这种能力

收集和分析数据将支持解决方案的开发，并提供证据以证明个性化干预措施和建议的有效性，从而促进用户信任。本章旨在强调智能生物传感器在医疗保健领域应用所面临的挑战与机遇，并介绍此类应用所需的主要组成部分。

最后，介绍了三种在此上下文中利用智能传感器的前沿解决方案。

本章结构安排如下。第2.2节重点阐述老年人、年长工人和婴儿面临的健康挑战，以及与这些挑战相关的社会和经济影响。第2.3节介绍了技术赋能照护（TEC）的主要挑战与机遇。第2.4节描述了物联网（IoT）和医疗物联网（IoMT）在健康与福祉应用中的构建模块，包括智能环境使能器、个性化推荐的后端使能器以及安全与隐私使能器。第2.5节展示了三种先进的智能医疗应用，以应对生活和工作环境中的挑战。

2.2老年人、年长工人和婴儿的健康挑战

根据帮助年龄国际，到2050年，每五人中就有一人将超过60岁。在导致老年人身体受伤并影响其健康和独立生活的十大最常见健康问题中[3]包括以下几项：

• 听力损失（HL） ：听力损失（HL）是年长者中最常见的慢性病症之一[4]，影响三分之一的65–74人群，以及近一半年龄超过75岁的人。听力损失（HL）会增加认知功能下降和抑郁症的风险，并可能导致社交孤立。

• 心血管疾病（CVDs） ：高血压、缺血性心脏病和心力衰竭是全球主要的死亡原因（2016年占31%，其中85%源于缺血性心脏病和中风）[5]。心血管疾病（CVDs）会影响老年人生活的诸多方面，包括其身体、社会和情绪状态。

• 认知障碍（CIs） ：认知障碍（CIs）会影响人们的思维、学习和记忆能力。痴呆是最常见的问题，全球约有4750万例，预计到2050年将增至三倍。痴呆在老年人中与心力衰竭具有较高的共病率，并影响多个认知领域，包括执行功能和运动功能[6]。

• 心理健康（MH）问题 ：心理健康（MH）问题影响着相当比例的老年人群（例如，抑郁症占7%，焦虑症占3.8%，物质使用问题接近1%，自残行为导致老年人死亡的25%），在某些情况下还会影响身体健康。患有其他健康状况（如心脏病）的成年人面临更高的心理健康问题风险。

• 平衡障碍（BDs） ：平衡障碍是指协调性出现紊乱，使人感到不稳、头晕或有移动感。这种随年龄增长而逐渐发展的感觉功能衰退以及对身体运动控制能力的丧失，常常导致跌倒、身体损伤和死亡（每29分钟就有一名老年人因跌倒而死亡[7]）。虚弱在老年人中非常普遍，患病率根据虚弱定义的不同介于33%至88%之间，并随年龄增长而持续上升。虚弱及其他进行性障碍会增加老年人的风险，并对其生活质量产生负面影响[8]。

由于健康问题随年龄增长而增加，且退休年龄限制持续提高，更多员工在工作期间可能患上健康问题。身体能力的变化（例如平衡、活动能力、灵巧性、体态、力量和有氧能力）可能导致体力工作耐受性降低，以及运动技能下降（例如协调性维持困难、柔韧性丧失），使需要精细操作的任务对年长工人而言更加困难。最后，认知能力的变化（例如情景记忆、执行功能和注意力控制的下降）会降低任务表现并影响工作能力[9]。相反，长期累积暴露于高强度工作中可能对健康和功能能力、工作场所健康以及生产力产生重大影响。艰苦的工作条件（例如暴露于极端温度、危险物质或噪音）对职业相关疾病（如疾病、压力、疲劳）的发生风险具有显著影响。当工作环境要求工人即使偶尔进行高强度体力劳动时，也必须确保工人的安全与健康，以增强其恢复力并避免受伤风险[10]。

在年龄范围的另一端，婴儿在生命第一年可能会出现各种病理状况，需要即时检测与干预。父母并不总是能够识别出婴儿特定动作和声音所指示的病理迹象。根据世界卫生组织，儿童在生命前28天于家中时具有最高死亡风险。当新生儿从医院提前出院时，这一风险尤其高。当前应对措施包括围绕医疗专业人员上门访视制定的产后护理计划。在婴儿睡眠期间可能发生多种病理情况，若未能及时发现，可能对婴儿健康造成危害：呼吸障碍、呕吐、心律失常、癫痫发作和热性惊厥、高烧以及睡眠障碍，包括婴儿猝死综合征（按生命威胁风险排序）。

2.3技术支持护理的挑战与机遇

2.3.1低成本技术

物联网[11]及相关技术的爆炸式增长，对相关硬件和软件的成本施加了下行压力。[2]构建成功的低成本TEC解决方案取决于与传感器或网络本身相关的多个因素。传感器必须具备：（1）低功耗以延长电池寿命；（2）提供无干扰性的物理特性；（3）高鲁棒性以最小化维护需求；（4）无线连接功能，以便使用广泛接受的标准进行组网；以及（5）数据预处理能力，以减轻网关和云的计算负载。网络本身必须支持：（1）大量低成本传感器的部署和管理；以及（2）高处理速度和可移植性，以实现更低成本的优质护理。

2.3.2模块化、可互操作、可扩展的解决方案

集成大量使用不同通信技术（例如蓝牙、射频识别、Zigbee、802.11、802.15.4）、运行多种通常为专有协议和应用、且接口受限的异构智能设备，需要精心设计的工程动作，以在网络中互连物联网设备，并构建切实可行且有用的新型物联网解决方案[12]。许多调查指出，供应商锁定以及复杂的安全和管理流程阻碍了物联网技术的更广泛采用[13]。为了缓解互操作性问题，各种新兴的物联网平台要么是领域专用的（例如UniversAAL3），要么是通用的（例如FI‐WARE，4 Google App引擎5）。因此，开发者依赖现有平台及其服务，而未来的平台必须与现有平台实现互操作。此外，已提出多种标准化的“物联网通信协议”，旨在解决互操作性和碎片化问题。MQ遥测传输（MQTT6）就是一种机器对机器（M2M）连接协议，最近已被OASIS标准化（也作为ISO/IEC 20922标准化），并已应用于包括电子健康[14]和智能家居[15]在内的多个领域。OASIS Web服务设备配置文件（DPWS）[16]支持与资源受限设备的交互，并已在包括电子健康和智能家居[17]在内的众多领域得到广泛研究。互联网工程任务组（IETF）标准受限应用协议（CoAP）[18]提供了一种替代的网络传输协议，可通过轻量级交互实现受限物联网节点的集成。

2.3.3大数据与机器学习

通过环境传感器和可穿戴设备，智能医疗平台能够持续监测患者和老年人的健康状况和活动情况，以及环境的安全性[19,20]。这种持续的数据流结合个人的病史，可以支持个性化的诊断和辅助，并能自动化完成医疗数据归档和医疗干预效果评估等重要任务。人工智能（AI）和大数据处理技术的最新进展使得构建高度可靠、准确且稳健的数据记录与处理基础设施成为可能[21]。

可穿戴设备数据的分析由决策过程需求主导，这些需求定义了为支持智能决策而需要收集和提取的数据。为了支持智能决策，必须考虑以下要求：（1）模块化和互操作性数据摄取，使来自不同制造商的设备能够贡献于一个通用的数据模型；（2）从数据采集到存储和处理的所有步骤中实现并行化和数据流处理；（3）利用数据分析和人工智能支持自动监控和决策；（4）隐私感知的数据处理，以确保一致的数据加密、数据库安全以及安全通信通道。

2.3.4安全与隐私

关于相关应用的安全与隐私，两个主要问题是智能医疗解决方案在日常使用过程中发生的复杂交互方案（例如，患者/用户与其护理人员/医疗专业人员之间的交互），以及所处理数据的私人/敏感性质。这些因素要求集成强有力的安全与隐私措施，包括无缝的认证和授权服务，以保护框架内的机器对机器（M2M）和机器对人（M2H）交互[21]。物联网设备的设计主要考虑低成本、低能耗、易于设置和使用以及互联互通，而非性能安全。由于健康监测系统甚至智能家居和工作场所可能包含敏感资产，因此必须保护它们免受恶意攻击者的侵害。

以下定义了一组安全和隐私风险及注意事项：

• 小型、低成本、互连的设备具有不成熟的安全功能。
• 网络的低处理能力要求将计算密集型的实时任务（例如，条件推理）转移到云上。
• 智能家居内的安全通信使用多种协议（WiFi、蓝牙、NFC、ZigBee及其他），这些协议可能带来各种安全漏洞。
• 隐私保护系统（例如智能家居传感器）会产生大量高度个人化的数据和元数据。
• 必须获得关于匿名信息安全共享的同意。
• 智能家居的物理安全与住户医疗保健敏感系统的安全密切相关。
• 与后端处理系统的通信必须是安全的。
• 与第三方（医院、诊所等）及其数据和元数据进行安全且保护隐私的交互（通信、处理、存储）。
• 认证、授权和计费机制必须针对所有参与者（从老年人、临床专家到传感器和后端系统）进行定制。
• 必须保障来自后端数据库和实时数据流的信息的可靠性和可用性。

需要保护的信息源包括来自智能设备的数据，如原始数据、日志、元数据（头部、内容类型、日期等）、事件（警报、预警、错误等）、规则、设置和偏好（可能泄露最终用户的状态信息）、与智能设备之间的更新、后处理数据，以及智能家居与后端云之间的交互，还有后端云与各类医疗保健服务提供商之间的交互。所有采用的安全与隐私机制必须根据上述使用需求进行定制。这些机制的一个关键特征是能够实时适应各种使用需求（例如上下文、隐私偏好、风险概况及其他参数）。

2.4物联网和医疗物联网健康与福祉应用的构建模块

2.4.1智能环境使能器

2.4.1.1可穿戴和辅助医疗设备

健康智能解决方案的一个基本组成部分是无线传感器网络，该网络可获取生理信号的自动、连续和实时测量数据，并执行有限的数据处理和功能。通过适当选择并穿戴在衣物上或直接贴合身体的传感器，可以采集和分析心率、心率变异性、体温、皮肤电导、呼吸频率、血压、血糖、血氧饱和度以及活动相关信号等生命体征。另一种可记录的生理测量是听觉反应，该功能由助听器支持。目前上述传感器技术的先进水平尚缺乏用于多种生理参数并发监测的多参数系统

测量数据。另一方面，使用独立的传感器并不实用，可能会给终端用户带来不便和干扰性操作。

人体的生理信号可以通过多种传感器技术进行测量[22]，其中一些如表 2.1所示。心率已成为常规测量指标，可轻松从光电容积图（PPG）信号中提取。血压通过配合听诊器使用的充气袖带测量。该医疗设备的发展最终形成了集成式智能压力传感器[23]。此外，血氧饱和度作为一种有价值的生理参数，现在可通过利用PPG技术轻松测量。PPG是一种生物光子技术，使用两种不同波长的光[24]。用于皮肤汗液监测的基本传感器类型是表皮伽凡尼皮肤反应（GSR）传感器。呼吸频率可用于检测压力和潜在的缺氧[25]。

最近，能够推断人体身体活动的可穿戴设备变得流行起来。这类设备通常包含惯性测量单元（IMU）、全球定位系统（GPS）、PPG传感器、心电图（ECG）导联以及能够实现高质量连续生物信号监测的复杂固件[26]。最后，可以使用皮电活动传感器捕捉交感神经系统活动，从而提供有关中枢神经系统变化的信息。对这些变化的评估可得出反映受试者情绪状态的指标[27]。上述传感器可集成到专门设计的可穿戴设备中，用于提取原始、聚合或两种类型的 data，并共同构成一个智能物联网生态系统。

考虑到上述情况，智能医疗解决方案必须能够整合生理测量数据（例如上文所述的测量数据），对其进行聚合（并在必要时进行预处理），然后传输到后端云平台。在那里，可以通过对大量原始和聚合数据进行分析

表2.1物联网时代的生理测量解决方案。
生理测量
心率
血压
血糖
呼吸频率
血氧饱和度
体温
皮肤电导和温度
活动
交感神经系统活动
听觉反应

皮肤电反应，皮肤电反应；PPG，光电容积图；POC，即时检测；IMU，惯性测量单元。

利用高级大数据分析来理解行为活动，检测潜在风险，并提供适当干预。

2.4.1.2移动设备

移动设备是智能医疗解决方案的重要组成部分。它们是主动从个人收集自我报告数据的近乎完美的接口。此外，移动设备内置了大量传感器和功能，可主动和被动地收集多种类型的数据，用于推断受试者当前的健康或心理状态。

通过所有消费类智能手机和平板电脑中嵌入的摄像头和麦克风，还可以收集语音、面部表情和注视等行为信号。此外，移动设备提供临时存储以及远程传输这些信息的手段。它们还为来自可穿戴设备和其他物联网设备收集的健康与 wellness 信息提供了便捷的中间存储方案，在传输到后端云平台进行分析之前起到缓冲作用[28]。然而，正如前一节已经指出的，这种传输存在潜在的安全风险，并且会迅速消耗这些设备有限的电力。除了作为存储、传输和可能的处理设备外，智能手机本身也成为健康与 wellness 信息的新来源。

特别是，移动设备、智能手机和平板电脑逐渐成为核心通信平台，由此产生了一种被称为数字痕迹信息的新数据源。该数据流通过智能手机使用隐式生成，并可通过专门设计的应用在无需用户主动参与的情况下被动且无干扰地收集。RADAR‐BASE 就是这样一个应用，它作为后台进程运行，自动收集并传输此类信息以进行分析和预测性监测 [29]。从智能手机收集的隐式痕迹信息包括通过通话和消息记录、社交媒体使用或蓝牙连接性监测到的社交活动，以及通过嵌入式传感器或GPS数据推断出的活动水平。环境噪音和光照强度、屏幕使用时间以及应用程序使用情况也可以轻松收集。

智能医疗解决方案领域的一个不断发展的研究方向是将人工智能技术直接嵌入到移动设备中。然而，考虑到现代深度神经网络可能需要调整数以百万计的超参数，这些技术相关的计算需求非常高，可能需要数百兆字节的资源。在某些情况下，它们还需要大量的数据传输来支持其运行，因此构成了一个非常复杂的过程。神经网络中的一个新兴研究方向是开发能够导入大型网络并对其进行优化，直到可以在低资源智能设备上执行的方法[30]。其他方法旨在降低人工智能技术的内存占用和计算复杂度，同时保持合理准确性。

开发低资源网络提高了智能系统能够离线运行的可能性，从而增强用户隐私，并减少与之相关的能耗问题

传输带宽，这些都是智能医疗解决方案中的核心考虑因素。

2.4.1.3环境监测与物联网平台

环境监测涵盖多种多样的物联网应用，涉及对温度、湿度、噪声水平、空气污染物浓度等影响人们安全和福祉的环境参数进行在线监测[31]。所测量的参数通过专用网关由物联网平台收集，用于监测和分析。

最流行的用作安全网关的物联网平台是AGILE IoT、Eclipse Kura和 HomeAssistant。7它们均为开源，具备即用型现场协议，并支持WiFi、蓝牙低功耗（BLE）、Zigbee、Z‐Wave等无线和有线物联网网络技术。蓝牙低功耗的技术进步使得BLE设备适用于物联网网络的开发，结合能量收集元件和移动网关[32]。对于向物联网云平台发布数据和事件，所有平台均提供 MQTT连接选项。每个平台都使用其自身的认证系统（如OAuth2、多因素认证等）。为了实现安全访问，HTTP SSL/TLS协议和MQTT连接确保了已建立连接的隐私性。

AGILE IoT 构建了一个用于物联网设备的模块化自适应网关，支持设备和数据的互操作性。采用所有通信协议的模块化硬件解决方案，结合提供智能服务（如网关上的数据管理、直观的设备管理界面等）的适当软件组件，可实现可扩展解决方案的快速原型开发。Eclipse Kura 是一个可扩展的开源物联网边缘框架，提供对物联网网关（I2C、全球定位系统（GPS）、GPIOs、串行端口等）的应用编程接口（API）访问。HomeAssistant 是一个开源物联网平台，内置数百个用于连接现成传感器的组件，提供了简便的框架以导入更多设备，并具备移动友好的界面，用于设置自动化规则和监测设备。

2.4.1.4基于摄像头的人类监测

尽管摄像头视觉感知在物联网框架中尚未得到广泛应用，但与其他感知模态相比，其具有多项显著优势。这些优势源于视觉感知能够从场景中被动、低成本且非侵入式地提取详细上下文信息。情境感知有助于通过检测行为模式并支持对被监测对象的状况和环境进行更精确的推断，从而更好地理解被监测对象的活动/动作、健康状况和面临的风险。许多系统在设计上依赖于非视觉传感器和技术获取的低层次上下文信息，例如用户位置。然而，在需要更复杂监测的情况下

需求，例如当需要提取更高级别的信息（如行为模式和受试者活动），或当环境中有多个人员存在，或包含某些可能干扰定位无线电信号的材料（如金属部件）时，摄像头传感器提供的视觉信息可以带来更丰富且更精确的信息。

然而，在基于物联网摄像头的监控系统中，图像从成像传感器传输到外部进行处理的过程存在安全和隐私风险。因此，将安全与隐私保护措施尽可能靠近传感器部署是更为理想的做法，这不仅可以增强对数据隐私的控制，还能同时缓解用户对隐私侵犯的主要担忧。

除了隐私问题之外，考虑到日常活动中的人类行为复杂且高度多样化，监测这些活动带来了巨大的挑战。如[33]所述，这些挑战包括：（1）识别并发活动（即个人同时进行多项活动），（2）识别交错活动（即与其他活动重叠的活动），（3）解释歧义（即相似的动作可能因上下文不同而被不同地解释），以及（4）支持多用户（即识别多人在群体中并行进行的活动）。人类行为具有不同的时间范围和语义层次[34]。除此之外，在真实室内外环境中，鲁棒性还受到场景和图像相关因素的影响，例如动作执行的变化、背景杂乱、遮挡、光照条件以及摄像头传感器的选择和布置[35]。

随着Kinect等低成本实时密集深度摄像头的出现，8动作识别与跟踪问题涌现出了许多重要的方法，显著推动了该领域的技术进步。[36]然而，尽管现有算法在受控或半受控环境中表现较为准确，但在应对复杂、真实场景时仍暴露出局限性，特别是对长时间遮挡的有效处理，这在大多数当前方法中仍是一个未解决的问题。[37]此外，这些方法容易受到自然光干扰且作用范围有限，因此仅限于室内环境使用。相比之下，被动立体摄像头具有更广泛的应用范围，因为它们可以在阳光下工作，并且可以通过使用不同的摄像头、镜头或基线来调整视场角。

除了与复杂场景中人体分割相关联的空间歧义外，时间域中的歧义也可能影响动作识别。这些歧义在重复性动作中容易解决，但可能会严重影响非重复性动作（如拉、推或提举物体）的检测。此外，当人体动作的尺度和形状与训练数据不一致时，领域偏移问题可能导致性能下降。实验结果表明 [38]卷积神经网络

基于卷积神经网络的算法能够学习不同参与者执行相同动作时的相似特征（即表现细微差别）。然而，在许多现实问题中（例如监控场景），无法提供大量的训练数据，也没有足够的时间进行训练。因此，需要能够在实时条件下以适量的数据可靠运行，并随着学习到更多数据而逐步提高其置信度的算法，理想情况下以无监督方式进行。

2.4.2个性化推荐的后端使能器

2.4.2.1用于用户画像和时序推理的知识抽象

为了减少可预见的急性健康事件，系统应着重于消除并发症、预防性疾病管理和基于过往事件及时检测异常。然而，普通计算机化医疗系统的一个特点是用户在系统决策中的参与度有限。以用户为中心的设计最近被采纳为一种方法论工具，用于指导现代医疗技术系统的开发。通过利用物联网技术和分析，现代系统能够推断出隐含患者信息及其自身的风险相关参数。对传入数据的持续监测可用于触发预警，这些预警基于识别或预测用户无关的异常参数值，或识别患者数据档案中的关键偏离，这可能表明风险增加。此外，利用过往数据对于基于预测建模技术提供个性化治疗至关重要，这些技术将确定特定患者的预期治疗反应。然而，对通常以时间序列形式存储的过去和当前数据进行比较并不简单。因此，通常需要构建当前和过去事件的抽象化图示，并通过对比揭示异常情况。降维通常被用作一种方法，以生成不同案例（数据序列）的简化表示，并支持基于相似性的比较，从而促进时间序列检索和决策[39]近年来，时序抽象（TA）已被用作从带时间戳的数据中提取高层概念的一种方法[40]TA背后的思想是将数据从基于点的表示转变为基于区间的表示，从而有效地将数据总结为系统用户可解释的有意义部分[41]来自不同案例比较的证据被输入到决策模型中，以识别并建议干预措施，这些措施要么预防风险的发生，要么减少其对患者健康的影响。

大数据分析的使用以及聚合和合成匿名患者临床记录的便捷性，有助于创建定制队列和指标，以提取可在不同患者之间转移和应用的知识，并可为第三方提供有价值的服务[42]。有趣的是，除了构建准确的疾病进展模型并提供个性化

2.4.2个性化推荐的后端使能器

2.4.2.1用于用户画像和时序推理的知识抽象（续）

临床实践中的医学，大数据分析有助于将医疗数据与可穿戴设备和物联网智能传感器集成。这些设备提供有关健康的行为决定因素的补充信息，并可能在区域、国家和国际层面为相关干预措施的公共卫生政策分析提供关键支持 [43]。

2.4.2.2情境感知推荐

基于生物传感器的智能医疗解决方案最具交互性的部分体现在系统根据传感器生态系统收集的信息向终端用户推荐动作。在开发特定用途的推荐系统时，例如改善身体或心理状态，重要的是要考虑推荐哪些动作以及在何时向用户提出这些建议。这就定义了情境感知推荐系统（CARS）的概念，该系统会考虑用户的时空环境以及其他条件，例如用户状态（站立、行走、驾驶）或身体（疲劳或精力充沛）和心理（快乐或悲伤）状况。传感器可用于检测用户上下文[44]并且是支持健康与医疗护理的情境感知推荐系统（CARS）的基础。例如，Casino 等人 [45]提出了一种情境感知推荐系统（CARS），该系统综合考虑了市民的健康信息及其偏好，并结合来自智慧城市传感器收集的天气和空气质量状况的实时信息，推荐符合每个终端用户档案的个性化路径选择。“Motivate” 情境感知推荐系统[46]采用了多种建议（例如：从工作中休息一下、伸展运动、步行、骑车去公园、去博物馆），以促进社交、身体和心理平衡，并考虑了包括位置、用户日程、天气、用户档案和时间在内的多种上下文参数。“让我们锻炼” [47]是另一个推荐体育活动的情境感知推荐系统（CARS）。文献 中还提出了其他激励老年人参与社交和体育活动的方法，其中也提出了一种情境感知推荐系统（CARS），用于推荐符合用户档案的社交和其他事件。生物传感器可以通过引入心理这一额外的上下文，将情境感知推荐系统（CARS）提升到一个新的水平。对压力和兴奋状态的检测可以改善建议时机并提高其接受率。

2.4.3安全与隐私使能器

在物联网中，相互认证、加密和数据完整性等基本安全任务仍然具有挑战性。

使用椭圆曲线和签名进行加密已被证明在嵌入式设备上是可行的，但可能并非在每个传感器或执行器上都可行[49]。机密性和完整性保护机制还需要强大的认证和授权机制。这要求为传感器和执行器分配身份（即传感器必须存储某种密钥以向现场设备进行认证）。过去，例如通过第二通道和用户参与 [50]或使用证书[51]来解决此问题。然而，所有这些解决方案都缺乏可扩展性，并且不支持动态、无干扰的智能

环境。关于后端的安全与隐私，由于智能医疗应用需要分发和处理敏感数据，因此需要采用新的分布式和/或协作式云计算范式。对上传数据进行混淆和匿名化[52]是一种防止敏感信息泄露的简单技术；然而，这种技术会影响数据，使其无法被其他应用使用。全同态加密[53],隐私保护加密[54],以及基于属性的加密已被提出，用于在不限制云应用功能的前提下加密敏感用户数据。

然而，仅靠密码学技术不足以充分保护用户隐私，因此必须采用其他形式的隐私保护机制[55],，例如通过制定和实施安全、访问控制和隐私策略来实现适当的身份和授权管理。事实上，欧洲网络与信息安全局（ENISA）关于电子健康基础设施和服务的安全与恢复力的报告（ENISA, 10）将访问控制确定为保障应用安全的极高优先级事项。在为具有不同需求和特性的系统所提出的各种授权方案中，一种跨平台解决方案能够满足所有类型嵌入式系统的需求并提供互操作性，即可扩展访问控制标记语言（XACML）[56]，这是指定和评估访问控制策略的事实标准[57]。此外，XACML的隐私感知特性也支持其扩展应用[58]。

另一个与上述内容相关且引发重大关注的重要方面是机器学习技术与隐私之间的相互作用。更具体地说，当前存在一种新趋势，即设计基于物联网数据进行训练的机器学习模型，这引发了诸多隐私问题和伦理问题。当用于训练模型的数据由来自现实世界的未经筛选的数据组成时，存在学习这些数据中固有行为的风险，可能导致奇怪或不道德的行为。针对大数据分析（ BDA）模型的安全与隐私研究，目前仍较少关注那些假设采用分布式架构以及面向物联网的BDA模型的类似解决方案所带来的影响[59]。多位研究人员一致认为，在模型推理阶段，由于存在真实数据可用于评估数据效用及其披露影响，因此相较于先验估计风险，此时最有可能找到效用与泄露风险之间的最佳权衡[60]。BDA流水线模块由多个运营商拥有和管理，每个运营商都有自身的利益和目标；因此，我们并不总能将所有披露控制推迟到数据分析计算阶段。在此背景下，尽管在数据采集阶段进行非交互式随机化会降低数据效用，但可以提供最大的柔韧性，并更好地适应法规、伦理和文化因素方面的合规要求。

鉴于上述情况，为解决安全与隐私问题，先进的物联网/医疗物联网医疗保健解决方案必须结合新颖且标准化的技术，为其实体（设备、应用、用户等）提供轻量级且可用的认证机制[61]并通过强大、明确且细粒度的授权服务保护其资源。可扩展访问控制标记语言（XACML）授权引擎可作为此项工作的基础，

开发动态授权服务并提供必要的变量（操作或情境上下文，以及隐私要求和其他场景/用例的特性）。隐私感知功能可以嵌入到策略定义中。为后端安全开发的解决方案必须能够在云基础设施与智能家居及医疗服务提供者之间实现端到端的安全且保护隐私的通信。所实施的隐私控制还可包括针对原始数据以及数据分析、学习和演化过程结果的差分隐私、选择性数据混淆和随机化。上述措施的结合可确保系统状态的可见性，从而增强操作员控制和问责制。该平台必须提供显著高于当前领域现有水平的安全与隐私保障，以明确消除相关顾虑。

2.5智能医疗应用——前沿研究努力

在前几节描述的背景下，考虑到物联网/医疗物联网赋能的智能医疗应用所带来的显著优势，研究和产业界开展了大量工作，旨在克服相关挑战，并充分释放这些技术在改善患者和老年人健康、福祉和独立生活方面的潜力 [34,62,63]。在此背景下，以下小节重点介绍了一些关于该主题的前沿研究工作，展示了三个 recently 开始或即将启动的研究项目，每个项目都提出了一种新颖的方法，并从不同角度探索物联网/医疗物联网赋能的智能医疗应用领域。具体而言，所介绍的项目包括 SMART BEAR、sustAGE 和 xVLEPSIS。

2.5.1SMARTBEAR—面向老年人的智能生活解决方案平台

SMART BEAR项目旨在通过实施一个经济实惠、可问责的安全且保护隐私的创新平台，为维持和延长健康独立生活提供智能且个性化的数字解决方案。

该系统采用现成的智能和医疗设备，支持患有五种常见健康相关状况（听力损失、心血管疾病、认知障碍、心理健康问题、行为障碍）以及虚弱的老年人的健康独立生活。这将通过在生活方式、医学上重要的风险因素和慢性病管理方面实施智能化的基于证据的干预措施来实现。这些干预措施依托于持续且客观的医疗与环境感知、辅助技术以及大数据分析得以实现。

更详细地说，SMART BEAR平台集成了异构传感器和辅助设备，用于收集和分析老年人活动产生的数据流，并结合模块提取必要证据，以设计个性化干预措施，促进健康独立生活。该平台还将连接医院及其他医疗保健服务系统，获取终端用户的特定数据（例如病史），以便在制定干预决策时加以考虑。SMART BEAR将利用大数据分析和学习能力，对上述收集的数据进行大规模分析，生成制定个性化干预措施所需的证据。隐私保护和安全设计的数据处理能力可保护静态数据、处理中数据和传输中数据，全面覆盖 SMART BEAR平台使用的所有组件和连接。SMART BEAR平台的概览如图 2.1所示。为实现上述目标，SMART BEAR将基于H2020项目EVOTION （http://h2020evotion.eu/）开发的平台，支持基于证据的公共卫生政策的制定与监测。EVOTION平台支持：（1）从医院、生物传感器、高级助听器和手机等异构资源中持续收集医学、生理和生活方式数据；以及（2）数据分析

临床 专家
智能、个性化 干预措施 基于证据的个性化 监测
患者
患者设备
“SMART BEAR@家庭”中心
智能家居设备
智能家居
实时 前瞻性数据
模型驱动的数据 采集与本地 分析
个性化和共同 决策
模型驱动的大数据
数据分析 学习
回顾与 定期更新
data
医院
诊所 私人 执业 医疗服务提供者
医疗保健 机构
接口 计算基础设施
SMART BEAR
云
护理人员— 重要他人

这些数据，通过高级大数据分析和决策模型驱动，生成对制定公共卫生政策层面干预措施有用的证据[64–66]。EVOTION平台目前在希腊和英国的五家医院中使用，从1000多名助听器用户收集实时数据。

SMART BEAR的创新关键领域将包括：
1. 与物联网使能器和平台（例如FI‐WARE、哥白尼计划、消费者智能生态系统）集成，以使SMART BEAR扩展EVOTION平台的连接性，支持新的医疗设备、可穿戴设备、智能家居/物联网传感器和执行器以及智能环境基础设施；
2. 开发新的高级数据分析和决策模型，以支持为提升老年人健康独立生活所需的智能化和个性化干预措施；
3. 将EVOTION平台与持续的安全与隐私保障平台集成，提供持续可审计性和透明度，以确保终端用户对SMART BEAR平台的可信度；
4. 在更大规模上对上述内容进行测试和验证，涵盖五个国家的5000名参与者。

在开发上述扩展时，将特别考虑创建一个可扩展且可持续的平台，以便在互联健康生态系统中更广泛地采用。

2.5.1.1目标试点环境

SMART BEAR平台将通过五个大规模试点进行测试和验证，涉及居住在希腊、意大利、法国、西班牙和罗马尼亚家中共计5000名老年用户。这些试点将在地区、国家和欧盟层面，针对私营和公共供应商的医疗服务交付上下文中评估该平台，并展示其对个人和医疗系统的有效性、可扩展性、可持续性和成本效益。SMART BEAR将受益于这种多样性，因为来自所有试点的数据将被收集并进行评估。

更具体地说，希腊试点将在两个具有不同特征的地区开展，以评估 SMART BEAR解决方案在不同社会经济条件下的有效性。这两个地区分别为帕莱奥法利罗市（一个拥有约一万名65岁以上人口的大都市区）和伯罗奔尼撒地区（一个拥有大量老年人口的农村地区）。意大利试点将涵盖伦巴第地区的农村和城市地区，以便不将该试点的抽样局限于单一地理区域。试点覆盖两个地区：米兰大都会区（面积约13,000平方公里，居民达820万人）和克雷马区（面积约573平方公里，居民达15万）。这两个地区非常

不同之处在于其范围、环境条件、城市服务和人口。关于法国试点，有两个地区被视为可能且有趣的试验区域：（1）法兰西岛大区（巴黎地区），该地区老年人数量最多（因此失能老年人数量也最多）；（2）新阿基坦大区（特别是“克勒兹省”），该地区人口最年长，并且为老年人开发了许多创新的电子健康项目和计划；以及（3）布列塔尼大区，该地区老年人健康状况最佳，且在电子健康领域具有创新性和活力。在西班牙试点中，重点将放在巴斯克地区，该地区面积约7000km² ，拥有约200万居民，是受衰老过程影响最严重的欧洲地区之一。该试点将涵盖居住在家中独立生活的老年人、居住在农村地区的老年人，以及居住在集体机构（如养老院）中的老年人。最后，在罗马尼亚试点中，参与者主要来自首都布加勒斯特，人口约200万，其中17 %超过65岁（359,182人）。布加勒斯特是全国老年人数量最多（是其他任何行政地区的三倍以上）且失能老年人数量最多的地区。

2.5.1.2SMART BEAR联盟

SMART BEAR参与者共同组成了一个有能力实现项目目标的联盟，各成员均非常适合并致力于完成所分配的任务。SMART BEAR联盟由25个组织组成，其中包括四家信息与通信技术领域（ICT domain）的大型产业合作伙伴（来自西班牙的西班牙ATOS公司；来自荷兰的荷兰飞利浦电子公司；来自以色列的国际商业机器公司；以及来自意大利的伦巴第信息公司）。此外，SMART BEAR联盟还包括五家来自医疗保健领域的合作伙伴（来自意大利的克雷马社会社区和圣拉斐尔中心基金会；来自法国的CATEL；来自西班牙的MUTUALIA；以及来自罗马尼亚的安娜·阿斯兰国际基金会），以及两个地方当局（来自希腊的伯罗奔尼撒地区和帕莱奥法利罗市）。联盟还包括八家大型学术/研究机构（来自意大利的意大利国家研究委员会ICAR研究所；来自希腊的赫拉斯研究与技术基金会、雅典国立卡波迪斯特里安大学和约阿尼纳大学；来自意大利的米兰大学；来自西班牙的巴斯克大学；来自英国的伦敦大学城市学院；以及来自希腊的通信与计算机系统研究所），以及六家中型企业（来自瑞士的斯芬克斯技术解决方案股份公司；来自法国的 StreamVision；来自罗马尼亚的IT支持解决方案公司；来自西班牙的 Innovatec；来自希腊的雅典技术中心；以及来自英国的博德律师事务所）。

所有这些参与方不仅带来了他们的技术专长，也展现了他们在创意产业中发挥积极作用的创业抱负。

2.5.2sustAGE—以个人为中心的可持续工作与福祉的智能环境

sustAGE9是一种以个人为中心的智能解决方案，旨在为欧盟工业推广“可持续工作”理念，从而通过三个主要维度支持老年员工的福祉、工作场所健康和生产力。第一个维度致力于通过基于工作场所和以个人为中心的健康监测的风险评估和预防策略，改善职业安全与健康。第二个维度旨在通过针对身体和心理健康改善的个性化推荐，促进员工福祉。第三个维度支持与任务/岗位调整相关的决策，并通过评估个人（如身体、心理、社会）能力与工作要求和风险的关系，力求优化整体劳动力生产率。sustAGE解决方案探索了面临重大挑战和需求的两个行业领域，分别是（1）制造业和（2）运输与物流。

2.5.2.1行业领域

2.5.2.1.1汽车行业装配线工人的案例

在制造装配过程中有数百项任务，这些任务在姿势、工作负荷和复杂性方面各不相同，既需要体力劳动，也需要较大的认知负荷。在汽车行业，装配线可以生产两种到三种不同车型的车辆，每种车型又有数十种可能的配置变化。

在通常可定制的生产单元中，对错误的容忍度很小；因此，工人必须时刻了解具体的订单要求和所需进行的定制操作。此外，为了在重复性短周期任务操作和复杂任务中实现任务与工人的最佳匹配，有必要对工人进行个体化且频繁的员工画像，以评估其身体能力和心理技能。为进一步考虑与年龄相关的变化，重要的是要监控环境条件以及工人的健康状况和动作，以获取有关个体工作负荷的信息，该信息可能进一步影响其身体和心理状态。需要监控的动作包括人员接近危险区域、重复性动作、弯腰或扭曲姿势、推/拉/提物体，以及动作的时间方面（例如，完成动作的时间、节奏）。

2.5.2.1.2运输与物流行业中港口工人的案例

港口作业活动包括装卸流程和货物运输与存储（例如集装箱移动和滚装作业）。

引航、工作船和拖船作业、船舶维修、船舶交通管理以及类似的海洋活动也包含在内。码头工人通常面临高压力

以及危险的工作条件。常见的轮班工作（早班、中班、夜班）可能导致睡眠剥夺、昼夜节律失调、嗜睡和表现下降。噪音、振动、粉尘、风和潮汐在港口普遍存在。从事手工操作并需要体力完成作业的工人容易患上肌肉骨骼疾病。除了港口工作的身体负荷外，工作中对注意力和专注力的心理需求也非常重要，因为工人需要持续保持警觉。sustAGE关注的主要案例是集装箱的装卸流程，在此过程中系统会监控集装箱起重机操作员、参与装卸流程的工人，以及在起重机操作期间靠近该区域的其他移动物体/人员。在此案例中，为支持系统的分析、画像和建议，需要检测的动作包括疲劳（通过跟踪的运动结合时间特性得出）、生理测量数据，以及工人与关键区域和移动物体的接近程度。

2.5.2.2物联网生态系统和系统功能

所开发的系统功能建立在物联网生态系统之上，该系统基于现成传感器，集成于日常设备和工作环境中，同时考虑室内（制造）和室外（港口）的工作条件。系统从工作环境以及用户的生理信号、任务、活动和行为模式中收集上下文信息，以支持用户画像并提供个性化建议，从而更好地管理健康、福祉与安全。sustAGE技术将考虑信息丰富的微时刻10（谷歌、微软和脸书等领先科技公司深入研究的主题，被认为是智能系统设计中的“下一个重大突破”），用于处理共生交互的短期和长期方面，识别人类行为模式，分析行为之间的关联，预测人类想要或不想要的事，提高用户接受度，并促进用户成功实现长期交互。因此，时间概念、对现实世界现象的考量以及随时间推移的交互至关重要。来自系统不同设备和模块的测量数据有助于定义关键微时刻，用于未来的用户档案更新、建议和通知。与用户每日日程、工作环境、工作负荷、身体/情绪/心理状态以及社交活动相关的不同微时刻均被加以利用（表2.2）。

sustAGE解决方案的典型关键功能包括：

• 对工作环境和个人生活中的用户动作和行为进行监控。利用物联网生态系统，该系统由智能传感器和移动设备组成，用于实时定位和跟踪用户，并实现细粒度
用户行为和状态的检测。通过整合来自多个来源的信息，该系统将能够 以保护隐私的方式支持用户画像，并提供上下文感知的建议和分析。
• 抽象与情景知识。分析用户活动并记忆重要情景，旨在保留与过去的人类活动和状态相关的重要信息。基于用户的微时刻，系统将记忆用户需要采取的动作，并通过考虑其在相似过去情境中的活动来更好地预测用户反应。
• 多方面用户画像。对过去特定用户的知识（包括用户偏好、用户在与工作和培训相关的活动中的表现结果以及长期抽象）进行聚合，将实现更全面的生理、心理和社会心理用户画像。相关数据的收集与分析将在无需用户干预的情况下透明地进行。
• 多层次个性化推荐。提供针对三个不同层面的建议，即身体、心理和劳动力。前两个层面的建议将由个人管理，以衡量对工作能力、健康和福祉的影响，而劳动力方面的建议将由管理层管理。系统将考虑时空方面，结合用户的状态、活动、时间、位置、每日和每周计划，并在合适的时机推荐一项活动。
• 安全的工作环境。持续监控工作区域（即制造车间或港口码头）的环境条件以及工人的健康相关体征，以便及早发现紧急情况和工作负荷问题，并向特定工人发出警报，要求他们在当班剩余时间或更长时间内进行短暂休息或切换任务。

表2.2 指示性微时刻列表
类别
Work 环境
工作/任务
每日日程
身体
心理
通信/验证 by the system

物联网基础设施包括以下设备/传感器：

• 基于树莓派/Arduino定制传感器的环境传感器，用于测量空气温度、湿度、空气质量、气压、粉尘浓度和噪音，这些传感器为开源、低成本、高精度且耐用。
• 在关键工作区域安装的摄像头。在装配线的制造室内环境中，采用被动立体摄像头监控用户的姿势和重复性动作；而在港口室外环境中，则使用具有不同焦距的单目摄像头监控起重机操作员及参与集装箱装卸的工人，以及起重机周围的人和物体。
• 在室内环境中进行定位时，信标可在最远 100米范围内实现高达10–20厘米级精度的定位；而在室外环境中，则使用智能手机内置的全球导航卫星系统接收器。
• 智能手表设备采集生理测量数据，并能够接收系统向用户发送的通知。所选设备应提供软件开发工具包（SDK）和应用程序编程接口（API），以方便其可编程性及数据访问。
• 支持伽利略系统的智能手机设备，具备厘米级精度，并能与智能手表设备通信。

上述设备/传感器可协同提供有关用户不同活动/行为（例如步行、弯腰、站立/坐下、推/拉物体）、状态（例如疲劳、不适）、时间方面以及环境中特定事件（例如在特定区域内的用户监测、接近危险状况）的信息。此外，智能手机是支持自然语言理解和情感分析的通信及多模态交互的主要设备。

所采用的物联网配置具备无干扰的用户上下文交互监控优势，并以隐私保护的方式运行，考虑到在私人生活场景中、工作环境之外，仅需使用腕表和移动设备。该系统支持在终端设备附近进行原始数据处理，以防止潜在的敏感隐私信息被发送至云端平台的上层。

2.5.2.3sustAGE联盟

sustAGE联盟汇集了来自广泛学科领域的独特合作伙伴组合。该项目联合了欧洲最大的汽车工业企业之一（菲亚特研究中心股份公司，意大利）、希腊最重要的海港之一（伊拉克利翁港务局，希腊）、全球领先的信息通信技术产品与服务提供商（Software AG，德国）、在电子健康交互技术领域具有专长的中小企业（Imaginary有限公司，意大利）以及在分布式系统领域具有专长的中小企业（AEGIS IT研究有限责任公司，德国），以及三所欧洲顶尖大学，分别专注于医疗保健与福祉中的嵌入式智能（奥格斯堡大学，德国）、衰老与神经退行性疾病（西班牙国立远程教育大学，西班牙）、定位与传感器（亚里士多德大学塞萨洛尼基，希腊），两个在人体工程学、工作环境和人因工程领域领先的欧洲研究中心（Forschungsgesellschaft fu¨r Arbeitsphysiologie und Arbeitsschutz E.V.），以及新兴信息通信技术研究（希腊技术研究基金会 ）。

2.5.3xVLEPSIS—一种用于婴儿的智能非侵入式生物信号记录系统

近年来，人们越来越关注改善患者监测，以帮助临床医生在节省时间的同时做出无误的决策，并提高患者护理的整体质量。这类方法在时间紧迫的环境中尤为有用，例如医院的重症监护室。目前亟需提供高质量、多模态、实时的新生儿监测平台，使其能够在家中实现普及化和无干扰的监测。

xVLEPSIS11是一种用于预测与婴儿相关的潜在危险事件的先进系统。由于许多病理情况可能在婴儿夜间睡眠期间发生，若未及时检测，可能对健康构成威胁，因此迫切需要通过一种无干扰且非侵入式的检测系统，在婴儿睡眠期间实现对医疗紧急情况的早期检测。侵入式设备和传感器可能会干扰对婴儿发育极为重要的睡眠阶段，并降低其休息质量。

xVLEPSIS 采用一种可扩展的系统，该系统包括一个“智能”床垫和一个用于监控婴儿摇篮的摄像头。在不干扰婴儿睡眠的情况下，该系统能够检测可能的病理状况。

2.5.3.1智能生物信号传感器在危险状况检测系统中的集成

xVLEPSIS系统将整合多种用户友好的电子智能传感器，这些传感器集成在 “智能”床垫下方，并结合高分辨率婴儿监护仪。简而言之，以下生物信号将被记录、分析，并研究其作为某些病理学生物标志物的适用性：

• 使用高分辨率摄像头进行视频记录，以及使用高清麦克风进行音频记录；
• 心冲击图 [67]记录每次心跳时血液突然喷射进入大血管的情况；
• 床垫下的压力传感器记录并绘制睡眠期间重复的身体运动；以及
• 床垫下使用合适传感器进行温度和湿度检测。

开发一种利用复杂机器学习技术检测潜在危险病理状况的智能系统将带来：
1. 一种基于移动设备或智能手表 的通知系统，可在紧急情况下向父母发出警报。
2. 在婴儿睡眠期间进行连续生物信号记录。当检测到异常时，所记录的数据可发送给医生或医院；若未发现任何严重情况，数据也可在常规婴儿检查期间由医生进行评估。因此，儿科医生将能够检查和评估所有可用的医疗数据，并发现可能在夜间发生但未被父母察觉的任何事件。

开发具有上述所有功能的低成本产品会带来许多优势：

• 连续记录高清视频和音频将实现对婴儿更有效的监测，而病理情况检测系统将有助于发现那些原本可能未被察觉的事件。
• 所提出的无创监测系统将有助于诊断和适当治疗在父母不在场时可能发生的医学疾病（例如热性惊厥、癫痫发作或呼吸暂停）。
• 儿科医生始终面临仅依据父母提供的信息来评估医疗事件的挑战，而这些信息并不客观且准确，尤其是在婴儿生命的第一年。所提出的集成系统将为负责的医疗专业人员提供基于详细记录的生物信号评估这些事件的机会，从而对诊断形成更准确的判断。
• 在多模态医学信号上应用创新的机器学习算法将显著促进相关疾病新的定量生物标志物的检测。
• 所构建的医疗数据库将极大地促进儿童早期障碍的研究与学习。

该系统有望有效通知父母，并帮助医生识别特定病理。该系统将持续且无干扰地记录重要生物信号，并使用复杂的机器学习算法对其进行分析，适用于特定病理的模式识别和生物标志物提取。所开发的软件将作为推荐和预警系统，在需要时通过智能手机和/或智能手表中的通知中心通知父母和/或医师。专用存储库将保存原始信号，以供未来参考或医生会诊使用。

2.6结论

智能生物传感器和物联网在现代医疗护理中发挥着重要作用。患者、护理提供者和卫生专业人员均可从基于此类基础设施开发的智能应用中显著受益。

在本章中，我们介绍了智能生物传感器在医疗保健领域应用所面临的挑战与机遇，并描述了三种在此背景下采用智能传感器的前沿解决方案。这些应用展示了如何基于一个结合了物联网和智能生物传感器的生态系统来开发智能家居解决方案，以无创方式记录和分析生物信号，实现对潜在危险病理状况的早期检测和预防。由于在数据隐私、数据聚合与集成以及智能决策方面仍存在诸多挑战需要克服，相关努力必须进一步加强。未来的研究应聚焦于数据分折和数据挖掘技术的应用，以及机器学习模型的开发，使其能够高效处理生物信号数据流，并有效决定应采取的适当动作。