Opracowanie - Instytut Łączności

Zakład Zaawansowanych Technik Informacyjnych (Z-6)
Nowe paradygmaty przetwarzania danych
w sieciach inteligencji otoczenia dużej skali
Monitorowanie osób starszych i projekt EDFAS
Praca nr 06300048
Warszawa, grudzień 2008
Tytuł pracy: Nowe paradygmaty przetwarzania danych w sieciach inteligencji otoczenia dużej
skali. Monitorowanie osób starszych i projekt EDFAS
Praca nr 06300048
Słowa kluczowe: inteligencja otoczenia, monitoring, sensory, projekt EDFAS, telemedycyna
Kierownik pracy: mgr inż. Paweł Białoń
Wykonawcy pracy: mgr inż. Paweł Białoń, mgr Edward Klimasara
Kierownik Zakładu: dr inż. Janusz Granat
© Copyright by Instytut Łączności, Warszawa 2008
2
SPIS TREŚCI
1.
2.
Wstęp................................................................................................................................. 4
Przegląd systemów monitorowania osób starszych ...................................................... 5
2.1.
Ogólna koncepcja systemu monitorowania................................................................ 6
2.2.
Standardy.................................................................................................................... 8
2.3.
Projekt Smart Medical Home..................................................................................... 9
2.4.
System AlarmNet ....................................................................................................... 9
2.5.
System Personal Care Connect firmy IBM .............................................................. 11
2.6.
System LG1.............................................................................................................. 16
3. Projekt EDFAS............................................................................................................... 16
4. Problem skali .................................................................................................................. 21
5. Podsumowanie i wnioski końcowe ................................................................................ 22
Bibliografia ............................................................................................................................. 23
3
1. Wstęp
Od dłuższego czasu obserwuje się na całym świecie coraz większe zainteresowanie
systemami informatycznymi wspierającymi medycynę. Mówi się wręcz o telemedycynie,
czyli zdalnym świadczeniu usług medycznych za pośrednictwem sieci transmisji danych
z wykorzystaniem specjalistycznych komputerowych aplikacji. Problematyka ta jest również
w centrum uwagi Unii Europejskiej. Co więcej odnajduje ona odzwierciedlenie
w priorytetach programów badawczych. Przykładem mogą być tutaj kolejne Programy
Ramowe 5,6,7 (gdzie duży nacisk został w nich położy na systemy wykorzystujące sensory
biomedyczne) czy Program eTEN (ang. Trans-European Telecommunication Network), gdzie
jednym z obszarów wykorzystania była medycyna.
Generalnie zastosowania systemów informatycznych w telemedycynie można podzielić na:
1. Systemy, które wspomagają lekarza podczas diagnozowania i leczenia,
2. Systemy umożliwiające zdalną opiekę nad pacjentami,
3. Zabiegi, operacje medyczne z wykorzystaniem w czasie rzeczywistym zdalnej
pomocy specjalistów,
4. Wspieranie badań nad nowymi chorobami,
5. Prewencja przed niezdrowym trybem życia.
W pierwszej grupie mieszczą się takie systemy jak:
•
NOESSIS
•
HealthAgents
•
DeSSOS
Dwa pierwsze rozwiązania mają na celu zbudowanie systemów umożliwiających
wspomagania decyzji w leczeniu chorób serca, naczyń i guzów mózgu. Z kolei celem
trzeciego było stworzenie bazy wiedzy o odrzuconych przeszczepach. Powyższa baza jest
bardzo pomocna przy planowaniu nowych zabiegów i zwiększa skuteczność powyższych
technik medycznych.
Grupa druga:
Do tej grupy można zaliczyć takie projekty jak:
• CARE-PATHS [4],
• MOBIHEALTH [3],
• HEARTFAID [2],
• INTERPID,
• AUBADE [5],
• IBM Personal Care Connect [13],
• AlarmNet [12].
Generalnie powyższe systemu mają na celu badanie, prognozowanie i leczenie osób starszych
z chorobami serca. Należy w tym miejscu nadmienić, że w Polsce od kilku lat dostępne są
systemy umożliwiające wykonanie EKG przez telefon. Do nich można zaliczyć: MONTE,
„Kardiofon”, „Kardiotel”, „Tele-Kardio-Med”, rozwiązania Instytutu Kardiologii w Aninie
4
i inne. Są one dostępne w wybranych miejscach takich jak duże miasta: np. Warszawa,
Gdańsk, Katowice, Poznań. Należy nadmienić, że prace o podobnym charakterze są
prowadzone między innymi w USA, Japonii, Australii, Chinach, Niemczech i dotyczą
różnych obszarów zastosowań. Przykładem może być zdalne monitorowanie w domu
pacjentów chorych na raka realizowane przez szpital Jana Pawła II w Krakowie. Bardzo
zaawansowane technologicznie badania są przeprowadzane w USA i Japonii, gdzie opieka na
starszymi ludźmi związana jest z tzw. inteligentnymi domami. Wymagane funkcjonalności
budynków dla potrzeb chorych osób są już uwzględniane na etapie ich projektowania. Jednak
są to rozwiązania bardzo drogie dedykowane dla ludzi zamożnych.
Grupę trzecią reprezentują projekty:
• PALLIANET [7],
• DICOEMS.
Związane są one z ratownictwem medycznym. Muszą działać bezawaryjnie w czasie
rzeczywistym często z wykorzystaniem przekazów multimedialnych, których celem jest
wsparcie wiedzą personelu medycznego dokonującego np. skomplikowanych operacji.
Grupa czwarta. Przykłady projektów:
• ALLADIN,
• ACGT.
Dotyczą one przede wszystkim osób po udarze mózgu i wpierają proces neurorehabilitacji
(ALLADIN) i proces leczenia chorób nowotworowych (ACGT). Zasadniczy cel prac to
zautomatyzowanie procesu tworzenia hipotez medycznych, ograniczenie ryzyka błędnych
decyzji, wymiana wiedzy pomiędzy środowiskami badawczymi.
Grupę piątą reprezentują systemy:
• PIPS,
• WEIGHINFO [9],
• HEALTH PLUS [6],
• SALUT [8].
Celem powyższych rozwiązań było stworzenie przewodników elektronicznych jak leczyć
pewne choroby. Udostępniane są one w wielu językach. Zawierają między innymi wiedzę
dotyczącą zwalczania otyłości czy też prowadzenia zdrowego trybu życia.
Każde z rozwiązań wymienionych powyżej ma inne szczegółowe wymagania na pasmo
transmisji, jego jakość i bezpieczeństwo przesyłanych danych.
Oczywiście oprócz systemów wspierających telemedycynę istnieje szereg rozwiązań IT
wykorzystywanych przez ośrodki medyczne w innych obszarach. Są to systemy zarządzania
placówkami medycznymi, umożliwiające identyfikację obiektów, wspomagające prace
pogotowia ratunkowego i wiele innych.
2. Przegląd systemów monitorowania osób starszych
Projekty dotyczące zdalnego monitorowania osób starszych są realizowane zarówno przez
firmy komercyjne jak i ośrodki naukowo-badawcze na całym świecie. Należy zauważyć, że
5
rozwiązania komercyjne przykładowo takich firm jak: Health Hero Network, American
Telecare czy też AMD Telemedicine są zamknięte, ponieważ pracującą tylko z wybranymi
sensorami, hubami. Również wykorzystywane w nich aplikacje też są ściśle związane ze
sprzętem. Natomiast projekty realizowane przez różne ośrodki naukowo-badawcze na ogół
zastosowały w swoich systemach rozwiązania otwarte.
Przykłady systemów umożliwiających zdalną opiekę nad osobami chorymi przedstawiono
poniżej. Są to między innymi następujące rozwiązania.
• Smart Medical Home [11],
• AlarmNet [12],
• IBM Personal Care Connect [13],
• System LG1 Intelligent Medical Vigilance [14].
2.1. Ogólna koncepcja systemu monitorowania
Coraz częściej wykorzystuje się w medycynie komputery i sensory do monitorowania
pacjentów. Mówi się o środowisku BAN (ang. Body Area Network) [1]. Telemedycyna
wykorzystuje sieci takie jak: publiczna sieć telefoniczna, GSM (ang. Global System for
Mobile Communications), Internet do zdalnych konsultacji przede wszystkim dotyczących
chorób serca. Często też wideokonferencje w pewnym stopniu zastępują tradycyjne wizyty
u lekarza. Jednak osoby z przewlekłymi chorobami wymagają stałego monitorowania, do
czego konieczny jest stosowny system komputerowy i odpowiednie procedury postępowania.
Architektura typowego system zdalnego monitoringu składa się z trzech poziomów (Rys. 1):
1. Zbiór sensorów umożliwiających pozyskiwanie niezbędnych danych mających
znaczenie dla funkcjonowania osoby nadzorowanej.
2. Hub (koncentrator) danych, który zbiera dane z sensorów. Ponadto może je
przetwarzać (zdolność obliczeniowa) i wysyłać do zewnętrznych medycznych sieci
komputerowych poprzez Internet, GSM lub inne media.
3. Komputerowa sieć ośrodka medycznego (szpital, centrum monitoringu), gdzie
znajdujący się tam personel medyczny może pomóc osobie monitorowanej
w sytuacjach kryzysowych. Napływające dane od każdego pacjenta są analizowane
zarówno na bieżąco jak i w dłuższych okresach czasu w celu odnajdywania w nich
anomalii. W przypadku wystąpienia takiej sytuacji są podejmowane stosowne decyzje.
6
,,
Poziom 1
Sensor 1
Sensor 2
Poziom 2
Sensor N-ty
Hub
Sieć transmisji
danych
Poziom 3
Komputerowa sieć
ośrodka medycznego
Rys. 1. Ogólna architektura systemu zdalnego monitoringu
Sensory są skonstruowane w rozmaity sposób i zapewniają rozmaite funkcjonalności
w zależności od przeznaczenia. Klasyczna medyczna aplikacja sensorowa umożliwia
monitorowanie pulsu, temperatury ciała, stanu serca, ciśnienia krwi, parametrów
pulsoksymetrii (ang. pulse oximetry). Sensor komunikuje się w sposób bezprzewodowy
z innymi urządzeniami z wykorzystaniem różnych protokołów komunikacyjnych
w zależności od zapotrzebowania na energię, zasięg i interoperacyjność. W praktyce
stosowane są jednak głównie takie rozwiązania jak: Bluetooth, ZigBee, Wibree.
Funkcje huba może pełnić komputerowa stacja robocza lub mobilne urządzenie takie jak:
telefon komórkowy czy PDA(ang. Personal Digital Assistant). Dane zebrane z sensorów są
niezwłocznie zapisywane w hubie i później wysyłane do sieci medycznej. Może się to
odbywać w sposób ręczny i automatyczny. Ręczne sterowania danymi daje pacjentowi
większą kontrolę nad tym, jakie i kiedy dane są wykorzystywane. Natomiast automatyczne
przekazywanie danych ma tę przewagę, że pacjent nie musi pamiętać, kiedy musi przekazać
dane.
Sieć medyczna zbiera informacje o pacjentach. Sieć musi zapewnić bezpieczeństwo danych,
być skalowalna (pracować efektywnie wraz ze wzrostem przetwarzanych informacji) oraz
obsługiwać różne formaty danych, Bardzo istotne są również komputerowe aplikacje
analizujące dane i pokazujące wyniki w postaci graficznej a tym samym ułatwiające
personelowi medycznemu podejmowanie decyzji. Najważniejsza jest jednak autoryzacja
informacji, ponieważ z nieodpowiednich danych można wyprowadzić fałszywe wnioski, co w
tym przypadku może mieć krytyczny wpływ na zdrowie i życie monitorowanej osoby.
Kilka grup badawczych i firm komercyjnych postanowiło zrealizować systemy zdalnego
monitoringu. Wszystkie oparte są w zasadzie na architekturze trzy poziomowej, ale różnią się
rozłożonymi akcentami i szczegółami. Jedne w sposób klasyczny budują wspomagające życie
środowisko, natomiast inne kładą nacisk na tworzenie i integrację nowych sensorów
7
i aplikacji. Jednak wszystkie systemy mają na uwadze przede wszystkim zapewnienie jak
najlepszej opieki pacjentowi a tym samym umożliwienie mu uzyskania zdalnej pomocy.
W kolejnym rozdziale zostały zaprezentowane wybrane systemy mające na celu nadzór
elektroniczny nad pacjentami. Jednak przed tym zostaną przedstawione standardy wymiany
informacji.
2.2. Standardy
W systemach medycznych są stosowane następujące zasadnicze standardy wymiany
informacji:
•
•
•
IEEE 1073 Medical Information Bus standard;
HL7;
DICOM.
Standard IEEE 1073 (ang. Medical Information Bus - MIB) stanowi zbiór standardów
związanych z wymianą informacji pomiędzy urządzeniami medycznymi. Systemy budowane
w oparciu o omawiany standard mają architekturę gwiazdy i jako warstwy fizycznej używają
interfejsu EIA-485 (z użyciem skrętki i 6-pinowych wtyczek RJ-12), EIA-232, 10BASE-T lub
IrDA. W standardzie dokonano podziału na urządzenia DCC (ang. Device Communication
Controller, czyli sterownik komunikacji urządzenia) i BCC (ang. Bed-side Communication
Controller, czyli sterownik komunikacji komputera intensywnego nadzoru pacjenta). MIB
przewiduje również możliwość zasilania urządzeń poprzez magistralę - tryby Zero-power
(urządzenie nie obsługuje dostarczania zasilania), Low-power (urządzenie dostarcza zasilania
na podobnym poziomie, jak zasilane pobierane z linii RTS (ang. Request to Send)
i DTR(ang. Data Terminal Ready) magistrali EIA-232), High-power (urządzenie dostarcza
zasilania +5 V przy prądzie 100 mA).
Standard IEEE 1073 został opracowany przede wszystkim dla urządzeń medycznych
instalowanych w szpitalach. Nie jest on szeroko akceptowalny przez producentów
medycznych urządzeń domowych.
Standard HL7 (ang. Health Level Seven) – służy elektronicznej wymianie informacji
w systemach medycznych. Opracowany został w 1987r. przez organizację o tej samej nazwie.
Celem organizacji jest rozwój standardów elektronicznej wymiany informacji klinicznych,
finansowych i administracyjnych między systemami informatycznymi w służbie zdrowia.
Protokoły zdefiniowane w HL7 dotyczą warstwy aplikacyjnej (siódmej) modelu OSI stąd
nazwa standardu. HL7 oparty jest na tekście ASCII. Jest on systemem służącym do wymiany
danych medycznych, który definiuje komunikaty na poziomie aplikacji oraz obejmuje dostęp
do danych, pobieranie danych, przesyłanie danych, sterowanie, pobieranie wyników
i obserwacji klinicznych. W wersji 3.0 pojawia się pojęcie Clinical Document Architecture
(CDA), które oznacza oparty na XML–u standard służący do wymiany klinicznych
dokumentów medycznych.
Należy zauważyć, że standard HL7, z uwagi na swą złożoność, wymaga zastosowania
w domowych systemach zdalnego monitoringu jako hub-a komputera klasy PC. Niemniej
jednak niektórzy producenci zbierający dane z sensorów zainstalowanych w domach wysyłają
je do zewnętrznych systemów właśnie w formacie zgodnym z HL7.
8
Standard DICO (ang. Digital Imaging and Communications in Medicine) Obrazowanie
Cyfrowe i Wymiana Obrazów w Medycynie - został opracowany przez organizację
ACR/NEMA (ang. American College of Radiology / National Electrical Manufacturers
Association) dla potrzeb ujednolicenia wymiany i interpretacji danych medycznych
związanych lub reprezentujących obrazy diagnostyczne w medycynie. DICOM
wykorzystywany jest przede wszystkim w przetwarzaniu obrazów tomografii komputerowej
(TK/CT), tomografii rezonansu magnetycznego (MRI), pozytonowej tomografii emisyjnej
(PET), cyfrowej radiografii konwencjonalnej (CR) oraz wszystkich badań o wysokiej
rozdzielczości obrazu generujący cyfrowe wyniki. Dane w formacie DICOM mają dużą
objętość, wymagają specjalnego oprogramowania i sprzętu komputerowego a także łączy
o wysokiej przepustowości, za to pozwalają zachować wysoką jakość obrazu. Wykorzystuje
się również standard DICOM w teleradiologii.
Aktualnie standard DICOM nie jest wykorzystywany w domowych systemach monitoringu.
Należy również nadmienić, że brak jest aktualnie standardu dla medycznych urządzeń
stosowanych w domach.
2.3. Projekt Smart Medical Home
Przy omawianiu systemów monitoringu trudno nie wspomnieć na początku o pionierskim
projekcie Smart Medical Home z 1999r. nakierowanym na rozwiązania podnoszące jakość
życia. Dom (laboratorium) został wyposażony w stosowną elektronikę, kamery, systemy
komputerowe. Oprócz typowych funkcji monitorowania parametrów życia mieszkańców,
system miał dodatkowe możliwości. Przykładowo jeden z podsystemów umożliwiał
wykonywanie skanów 3D twarzy i innych części ciała. Porównywanie obrazów z różnych
okresów czasu pozwala wykryć zmiany chorobowe we wczesnej fazie. Znaczenie projektu
było ogromne, ponieważ w trakcie jego realizacji sprawdzono wiele nowatorskich rozwiązań
zarówno w obszarze koncepcji jak i zastosowanych rozwiązań praktycznych obejmujących
sprzęt i oprogramowanie.
2.4. System AlarmNet
System AlarmNet (ang. Assisted-Living And Residential Monitoring Network) wykorzystuje
bezprzewodową sieć sensorową do inteligentnego nadzoru nad osobami chorymi na serce
w miejscu ich pobytu. System integruje różne heterogeniczne urządzenia. Jedne umieszczone
są na ciele pacjenta a inne w środowisku, w którym przebywa (pokoje, kuchniach, łazienka,
korytarze, podłogi, drzwi). Zbierane dane z urządzeń są agregowane, wstępnie przetwarzane,
zapamiętywane. Następnie na tej podstawie są podejmowane stosowne akcje przez osoby
nadzorujące. Ogólna architektura systemu została przedstawiona na Rys. 2.
9
Mobilna sieć sensorów
związana z pacjentem
Stacjonarna sieć sensorowa
Sieć IP o dużych przepływnościach
Interfejs
użytkownika:
- PDA
- komputer PC
Bazy
danych
FRONT-END
Analizy
BACK-END
Rys. 2. Architektura systemu
Zasadnicze elementy systemu to:
• Mobilna sieć;
• Węzeł mobilnej sieci (gateway);
• Stacjonarna sieć sensorowa;
• Front-end systemu;
• Back-end systemu.
Mobilna sieć umieszczona na ciele pacjenta składa się z małych urządzeń wyposażonych
w różne sensory, umożliwiające wykonywanie EKG, pomiar rytmu serca, temperatury ciała,
pomiar tętna, identyfikację i lokalizację pacjenta oraz inne.
Węzeł mobilnej sieci (gateway) służy do połączenia jej z stacjonarną siecią sensorową.
Węzeł, z uwagi na niewielkie wymiary i zużycie energii, ma małe możliwości obliczeniowe
i zapamiętania danych.
Stacjonarna sieć sensorowa zawiera sensory umieszczone w pokojach, korytarzach, w celu
odbierania i monitorowania takich parametrów jak: temperatura, wilgotność, ruch, dźwięk itp.
Praktycznie dane są zbierane z całej monitorowanej przestrzeni. Pewne grupy sensorów
można uważać wręcz za autonomiczne podsystemy.
Przykładowo sensory umieszczone w łóżku mogą zbierać dane dotyczące częstości
oddychania, pulsu, ruchu w tym sygnalizować opuszczenie łóżka przez chorego. Nie jest
wymagana interakcja ze strony pacjenta. Wszystkie sensory połączone są bezprzewodowo
z siecią szkieletową. Zasilanie stanowią baterie i sieć energetyczna. Zasadniczo urządzenia
sensorowe nie wykonują zaawansowanych obliczeń i nie przechowują dużo danych. SieĆ
sensorowa komunikuje się z siecią czujników umieszczonych na ciele pacjenta.
Istniejące sieci bezprzewodowe i przewodowe, które są połączone z PDA i bazami danych
wykorzystuje się również do obsługi sytuacji alarmowych.
10
Interfejs użytkownika (Front-end). Rolę tą pełnią takie urządzenia jak: PDA, PC, które
wykorzystuje się do zarządzania danymi, zadawania pytań, lokalizacji obiektu, konfiguracji,
a w razie niebezpieczeństwa do przekazywania alarmów. Zapewniają one również dostęp do
danych bieżących jak i historycznych.
Bazy danych i analiza danych (Back–end). Informacje o pacjentach są przechowywane
w bazach danych nawet przez długi okres czasu. Przykładowo jedna aplikacja monitorująca
zbiera i analizuje na bieżąco dane uzyskane z monitoringu serca, temperaturę, aktywność
organizmu zarówno w ciągu dnia jak i nocy. Inne aplikacje pozwalają na wykonywanie analiz
z zebranych informacji w dłuższym okresie czasu.
2.5. System Personal Care Connect firmy IBM
Kolejny system, służący do zdalnego monitorowania pacjentów chorych na serce w domu, to
IBM Personal Care Connect (PCC). Wykonany w Javie moduł interfejsu umożliwia
zbieranie danych z urządzeń sensorowych za pomocą łączności bezprzewodowej Bluetooth,
które następnie są przesyłane do serwera. Istnieje również możliwość lokalnego wyświetlenia
wyników i generowania sygnału akustycznego (alarmu) w przypadku przekroczenia pewnych
wartości. W systemie hubem danych jest smartphone z oprogramowaniem Java Midi (J2ME
CLDC) i biblioteką JSR-82 oraz interfejsem Java Bluetooth.
Założenia do systemu:
• Łatwość użycia systemu przez pacjenta,
• Skalowalność,
• Bezpieczeństwo,
• Możliwość dołączania nowych urządzeń,
• Niski koszt.
Wybrano Bluetooth jako technologię bezprzewodową służącą do komunikacji pomiędzy
urządzeniami biomedycznymi i hub-em. Oprogramowanie uruchamiane na hub-ie jest
następujące:
• Java,
• Java 2 Micro Edition (J2ME),
• Connected Limited Device Configuraton (CLDC),
• Mobile Information Device Profile (MIDP).
MIDP jest najmniejszym standardem środowiska wykonawczego Javy. Zarówno Sun jak
i IBM oferują kompatybilne wirtualne maszyny Javy (ang Java Virtual Machines) i biblioteki
MIDP. Podstawowym interfejsem pomiędzy Javą a sprzętem Bluetooth jest biblioteka JSR82, oficjalny standard API Javy dla Bluetootha. Jądrem huba jest silnik zdarzeń (ang. event
engine), który wykorzystuje model komunikacyjny w postaci tablicy. W modelu tym agenci
(komponenty aplikacji) umieszczają wiadomość we wspólnie dostępnym obszarze pamięci,
gdzie inne aplikacje (agenci) mają do niego dostęp i mogą z niego odczytywać żądane
wiadomości. Agenci urządzeń (sterowniki urządzeń sensorowych) są specyficzni dla każdego
typu urządzenia medycznego. Przechwytują oni przychodzące dane, które w oparciu
o bibliotekę zdarzeń (ang. event library) są przekształcane do postaci zgodnej z ogólną
definicję zdarzenia. Ponadto identyfikują poprawny i błędny przekaz danych a następnie
generują potwierdzenie do urządzenia, które wygenerowało zdarzenie. Przykładami bieżących
zdarzeń są: pomiar ciśnienia krwi, wagi, pulsu, wysycenia krwi tętniczej tlenem (ang. oxygen
saturation), stempel czasu. Ogólna architektura oprogramowania huba została przedstawiona
na rysunku poniżej.
11
JSR-82
Bluetooth Libraries
Event Library
Device
Agent
HTTP Post Agent
Event
Engine
Device
Agent
Audio Alert Agent
Login Agent
Device
Agent
User Display Agent
MIDP 2.0 Class Libraries
Java Virtual Machine
Rys. 3. Architektura oprogramowania huba
Architektura oprogramowania huba
Agent Post protokołu http dostarcza zdarzenia do serwera. Wysyła on dane na adres i port
zgodnie z danymi konfiguracyjnymi skojarzonymi z platformą MIDP. Agent zapamiętuje
zdarzenia, które nie mogły być wysłane niezwłocznie i przekazuje je do serwera, kiedy to jest
możliwe. Ponadto kilku innych agentów zostało zaimplementowanych w systemie. I tak
Agent Audio sygnalizuje np. niepoprawną transmisję zdarzenia do serwera. Agent Display
umożliwia wyświetlenie statusu informacji i pozwala na wprowadzenie danych przez
użytkownika. Z kolei Agent Login pozwala na konfigurowanie systemu i przechowywanie
komunikatów.
Hub zbiera dane z urządzeń z wykorzystaniem protokołu Bluetooth jak i z Internetu. Podczas
budowy prototypu przetestowano współpracę z hubem urządzeń biomedycznych różnych
producentów.
Standardy
Nie oparto się na standardach zarówno przy transmisji sensor-hub jak i budowie formatów
danych dla sensorów medycznych, ponieważ takie standardy są dopiero tworzone.
Skoncentrowano się, zatem na integracji urządzeń różnych dostawców z PCC. Sprowadza się
to do implementacji odpowiedniego agenta w urządzeniu. W przypadku, gdy nie ma
potrzebnego zdarzenia, po stronie huba, rozszerza się o nie stosowaną bibliotekę w systemie.
Wymagania na serwer:
• Rozszerzalność do nowych urządzeń,
• Skalowalność,
• Interoperacyjność,
• Zarządzalność,
• Bezpieczeństwo i prywatność.
Elementy systemu po stronie serwera zostały przedstawione na rysunku poniżej.
12
Zarządzanie danymi
Hub specific
Adapter
Hub specific
Adapter
Data
Normalizer
Common Event
Infrastructure(CEI)
Data repository
Zarządzanie urządzeniami,
użytkownikami
i rozmieszczeniem
oprogramowania
Data
Access API
Device Manager
User Profile
Manager
PCC Manager
Database Tables
PCC
Management
API
Deployment
Manager
Rys. 4. Elementy systemu PCC po stronie serwera
Hub specific Adapter obsługuje kilka hubów. Jest to krytyczny element dla budowy otwartej
platformy. Każdy adapter jest specyficzny dla rodziny hubów, która jest charakteryzowana
przez następujące atrybuty: sposób komunikacji urządzenia z hubem, reprezentacja zdarzeń,
serializacja zdarzeń 1 , interakcja hub - Server. Rodzina hub-ów może być optymalizowana do
obsługi wybranego zbioru medycznych sensorów.
Data Normalizer normalizuje dane w celu ich zapisania w repozytorium. The Common
Event Infrastructure (CEI) i Common Base Event (CBE) są kluczowymi składnikami modułu
zarządzania danymi PCC serwera. CEI jest komponentem oprogramowania pośredniego
(ang. middleware) zarządzania cyklem życia CBE. CBE jest strukturą, która odpowiada za
dane związane ze zdarzeniami i wspomaga logowanie, zarządzanie systemem, lokalizację
problemów, autonomiczne obliczenia. Specyfikacja CBE pozwala na tworzenie nowych pól
z nazwami i danymi wybranymi przez użytkownika. Jest to jedna z głównych cech CBE. CEI
ma zaimplementowane funkcje służące do budowy, usuwania, zapamiętywania, naprawy
i modyfikowania CBE. Kiedy Data Normalizer odbiera dane związane ze zdarzeniem
z adaptera to tworzy reprezentację CBE zdarzenia i zapisuje zdarzenie CBE w repozytorium
danych CEI. Rozszerzalność cech CBE daje umożliwia odwzorowania nowych
biomedycznych zdarzeń w PCC serwerze.
CEI-based data repository (repozytorium danych). W repozytorium możliwy jest zapis
i odczyt CBE w formacie XML zarówno dokumentów jak i obiektów Javy. Interfejs API CEI
wykorzystuje koncepcję Java Messaging Service (JMS), Enterprise JavaBeans (EJBs) i XPath
1
Jest to proces przekształcenia obiektów tj. instancji określonych klas do postaci szeregowej (strumień bajtów),
z zachowaniem aktualnego stanu obiektu. Serializowany obiekt można zapisać w pliku dyskowym, przekazać do
innego procesu. Mechanizm ten jest wykorzystywany między innymi na platformie Java.
13
dla ułatwienia dostępu do danych związanych ze zdarzeniami dla aplikacji
programistycznych. Interfejs API systemu PCC wykorzystuje zbiór klas otaczających interfejs
programistyczny CEI. Obiekty zwracane przez interfejs API systemu PCC odpowiedzialne za
dostęp mają zbiór wspólnych atrybutów: identyfikator pacjenta, stempel czasowy zdarzenia,
nazwę zdarzenia. Ponadto interfejs ten umożliwia zarówno synchroniczne jak
i asynchroniczne metody odczytu i usuwania obiektów związanych ze zdarzeniami.
Docelowo programistyczny interfejs dostępu do danych systemu PCC (metody i obiekty)
powinien bazować na standardach. Rozważano zastosowanie Clinical Document Architecture
(CDA) z HL7, ale nie zrobiono tego, ponieważ potrzeby systemu (zapamiętywanie,
obliczenia) przewyższają jego możliwości.
Po stronie serwera zostały zaimplementowane funkcje umożliwiające zarządzanie systemem
takie jak: zarządzanie profilami użytkowników, urządzeniami, rozmieszczeniem
oprogramowaniem. System przewidziany jest do obsługi małej i średniej ilości osób
monitorowanych. Dla dużych systemów wymagana jest większa skalowalność
i funkcjonalność.
Zarządzanie profilami użytkowników
Każdy użytkownik ma w systemie unikalny identyfikator. System przechowuje podstawowe
informacje kontaktowe o pacjencie, informacje o szpitalu i ośrodku, który go leczy.
Zarządzanie urządzeniami
Manager urządzeń pozwala na przechowywanie informacji o hub-ach, urządzeniach
i relacjach pomiędzy nimi a pacjentami. Jest to realizowane poprzez pojęcie kit (zestaw). Kit
jest definiowane jako zbiór: jeden pacjent, jeden hub, kilka urządzeń biomedycznych.
Manager urządzeń może tworzyć kity i zarządzać atrybutami (metadane) hubów i urządzeń
w ramach kitu. Niezbędne informacje są przechowywane w bazie danych managera.
Zarządzanie rozmieszczeniem oprogramowania
Deployment Manager pozwala na automatyczne rozmieszczanie aplikacji MIDP i plików
JAD (ang. Java Application Descriptor) w systemie. Pliki JAD zawierają dane
konfiguracyjne potrzebne aplikacjom. Oprogramowanie jest ładowane do hub-ów pacjenta
poprzez interfejs użytkownika. Na stronie WWW użytkownik podaje identyfikator i hasło
a następnie wysyła żądanie do Deployment Managera poprzez specyficzny adres URL.
Deployment Manager w interakcji z profilem użytkownika i zarządcą urządzeń tworzy
stosowny plik JAD, który wysyła jako odpowiedź na żądanie. W oparciu o niego PDA
pobiera J2ME MIDlet (jako plik JAR) z serwera.
Bezpieczeństwo i prywatność
Istotnym problemem jest bezpieczeństwo systemu. Przede wszystkim obejmuje ono
transmisję danych pomiędzy urządzeniami, hubem, serwerem i aplikacjami. Nie jest
problemem zaszyfrowanie danych w urządzeniach. Taka funkcjonalność może być wykonana
nawet przez producentów. Największe niebezpieczeństwo związane jest z kolekcją danych za
pomocą transmisji bezprzewodowej (urządzenia, hub). Stosowanie się do zaleceń takich jak
autentykacja, szyfrowanie połączenia może zapewnić dostateczne bezpieczeństwo
14
protokołowi Bluetooth. Jest wiele technik, które mogą zapewnić bezpieczną komunikację
pomiędzy hub-em a serwerem, łącznie z Secure Socket Layer (SSL), Secure HTTP (HTTPS),
and Virtual Private Network (VPN). PCC został przetestowany z VPN w oparciu o IBM
WebSphere Everyplace Connection Manager wraz z protokółem HTTPS. Ponadto
komunikacja pomiędzy serwerem a hubem powinna być niezawodna. Hub na bieżąco wysyła
informacje do serwera za pomocą protokołu HTTP Post. Serwer nie wysyła informacji
zwrotnej dopóki zdarzenie nie jest zapisane w repozytorium. Hub nie usunie informacji
o zdarzeniu dopóki nie otrzyma potwierdzenia, że serwer ją zapisał. W przypadku braku
potwierdzenia dane są ponownie przesyłane do serwera.
Należy zauważyć, że aplikacje, które odwołują się do repozytorium zdarzeń są realizowane
przez WWW są narażone na niebezpieczeństwa związane z siecią Internet takie jak wirusy,
czy też rozmyślne działania hakerów.
Planowane jest również szyfrowanie danych o pacjencie. Aktualnie w systemie nie ma
zapewnionej prywatności. W przyszłości takie mechanizmy będą wprowadzone. Zapewnią
one dostęp do informacji tylko upoważnionym użytkownikom.
Konkretne implementacje
System został wykorzystany w kilku projektach medycznych. Jednym z nich był projekt
Arhus Eldercare. IBM wraz z władzami miasta Arhus w Danii i tamtejszym uniwersytetem
zrealizowali projekt, którego celem był zdalny monitoring i opieka nad ludźmi starszym w ich
domach. Pilotowy projekt objął 6 osób w wieku od 75 do 90 lat w okresie 3 miesięcy.
Mieszkańcy zostali wyposażeni w stosowne urządzenia i zostali poproszeni o to, aby
codziennie mierzyli ciśnienie krwi i wagę oraz zapisywali, jakie leki zażywali i o jakiej porze.
Następnie system PCC zbierał dane.
Wdrożenie systemu umożliwiło:
• Komputerową analizę danych – ciśnienie krwi, waga, sposób leczenia i zaistniałe
zdarzenia. Powyższe informacje były dostępne dla lekarzy i pacjentów przez WWW.
• Zastąpienie dziennika leczenia prowadzonego na papierze przez elektroniczny. A tym
samym na lepsze skorelowanie leczenia z zapisywanymi lekami.
• Lepszy dostęp do danych. Możliwość oglądania, komentowania wyników badań,
stosowanego leczenia, przepisywanych leków, historii przez różne grupy
zainteresowanych użytkowników poprzez portal WWW. Ustalono następujące grupy
użytkowników: nadzorowane osoby, lekarze, rodziny.
• Zdobycie doświadczenia. Zauważono, że wyniki analiz muszą być przekazywane
w zwięzły sposób do zespołu medycznego wraz z podsumowaniem każdej
nadzorowanej osoby. Dużym problemem okazało się nie przestrzeganie przez
pacjentów harmonogramu zażywania lekarstw. Często leki powinny być brane nawet
6 razy dziennie i ich ilość też sięgała często 6-ciu. System generował ostrzeżenia, jeśli
pacjent spóźnił się z zażyciem leku ponad 1 godzinę i alarmował, jeśli to opóźnienie
wynosiło ponad 4 godziny. Rejestracje w systemie komputerowym odbywały się za
pomocą internetowego portalu. Problem narastał, gdy kogoś nie było w domu, czy też
zapominał wykonać przewidziane czynności. Kolejnym zagadnieniem była
autentykacja do portalu. Użytkownicy musieli logować się do systemu kilkakrotnie
w ciągu dnia za pomocą ekranu dotykowego. Zauważono, że wprowadzanie hasła
nastręczało kłopotów. Zatem w przyszłości przewiduje się zastosowanie autentykacji
biometrycznej.
15
Trzeba nadmienić, że system PCC został wykorzystany również w projekcie zdalnego
monitorowania osób chorych na astmę potwierdzając elastyczność przyjętych rozwiązań.
Podsumowanie PCC
PCC jest platformą służącą do zbierania informacji z czujników medycznych, zapisywania
ich w repozytorium serwera a następnie ich analizowania przez różne aplikacje. Komunikacja
na bliską odległość oparta została na technologii Bluetooth. Jednak inne techniki o zbliżonej
charakterystyce mogą być również zastosowane. W hubie zaimplementowano aplikację
bazującą na standardzie J2ME MIDP 2.0. Ponadto oprogramowanie umożliwia różnym
dostawcom łączenie się w prosty sposób z hubem. W tym przypadku hubem jest telefon
komórkowy, ale może być nim również PDA czy komputer PC.
Główne cechy serwera są następujące:
•
•
•
Zbiór adapterów umożliwiających łączenie sensorów różnych dostawców,
Repozytorium zdarzeń,
Interfejsy API umożliwiające dostęp do danych związanych ze zdarzeniami. Możliwy
synchroniczny i asynchroniczny dostęp różnym aplikacjom.
2.6. System LG1
Jako uzupełnienie powyższych rozwiązań interesujący jest system LG1 Intelligent Medical
Vigilance, który jest produkowany obecnie przez firmę Hoana Medical Inc [14]. Należy
nadmienić, że system w pierwotnej wersji został opracowany przez nie profesjonalistę,
którego sytuacja życiowa zmusiła do jego opracowania. Później system ten został rozwinięty
w produkt komercyjny.
LG1 składa się z:
• Pasywnej macierzy sensorów umieszczonych w łóżku;
• Jednostki elektronicznej wraz z wyświetlaczem ciekłokrystalicznym umieszczonej
przy łóżku pacjenta połączonej z systemem przywołania pielęgniarki
instalowanym w szpitalach.
Pasywna macierz sensorów umiejscowiona jest w powłoce materaca. Oprócz dostarczania na
bieżąco informacji o położeniu pacjenta sensory przekazują informacje o jego pulsie
i oddychaniu. Co więcej powyższe funkcje są realizowane bezdotykowo a zatem nie ma
niewygodnych dla chorego kabli. Uzyskiwane informacje są na bieżąco wyświetlane na
monitorze ciekłokrystalicznym umieszczonym przy łóżku chorego. W przypadku, gdy
parametry życiowe są nieprawidłowe system LG1 wysyła alarm do pielęgniarki. Podobnie
jest w przypadku, gdy istnieje niebezpieczeństwo niekontrolowanego opuszczenia przez
pacjenta łóżka. System rozpoznaje różne sytuacje i sygnalizuje przekroczenie wartości
progowych. Potrafi też eliminować fałszywe alarmy.
3. Projekt EDFAS
Instytut Łączności wraz z parterami z Litwy, Niemiec i Polski wystąpił o dofinansowanie
w 2008r. w ramach środków z programu EUREKA projektu: Functional state evaluation
system with distributed intellect for elderly and disabled population (pol. Ocena stanu
funkcjonalnego starszej i niepełnosprawnej populacji w systemie z rozproszoną inteligencją).
Akronim projektu: EDFAS. Celem projektu jest opracowanie systemu do
16
monitorowania i wielopoziomowej, kompleksowej oceny funkcjonowania serca
i zdolności poruszania się osób starszych i niepełnosprawnych.
Geneza tematu:
Prognozy demograficzne wskazują, że w nadchodzących latach odsetek ludzi w wieku
powyżej 65 lat będzie znacząco wzrastał w całej Europie i w 2051 roku osiągnie 40% całej
populacji, przy czym większość z tych osób będzie żyć samotnie. Wskazany trend zmian
społecznych implikuje istotny wzrost zapotrzebowania na indywidualną opiekę medyczną
i socjalną. Aby sprostać temu zadaniu, konieczne będzie użycie nowych rozwiązań
medycznych z użyciem czujników i technologii informatycznych, które zwiększą
efektywność działania opieki medycznej i socjalnej.
Ostatnie osiągnięcia w medycznych technologiach informatycznych, a także w cyfrowych
sieciach bezprzewodowych, usługach internetowych, mikroelektronice i czujnikach sygnałów
biomedycznych pozwalają na zmianę sposobu organizacji i świadczenia opieki medycznej.
Skupienie uwagi na prewencji i wczesnym wykrywaniu chorób oraz optymalizacji opieki
nad chronicznie chorymi pozwoli na rozwój obecnego systemu ochrony zdrowia, który
bardziej ukierunkowany jest na optymalizację reagowania na zagrożenia i leczenie chorób niż
na zapewnienie dobrego samopoczucia. W trakcie różnych badań populacji wykazano ścisłą
korelację pomiędzy szybkością starzenia się i stopniem zmniejszenia ruchliwości.
Z jednej strony wzrost zaników mięśniowych z powodu zmniejszenia ruchliwości
zwiększa obciążenie systemu sercowo-naczyniowego, a z drugiej strony spowolnienie
procesów metabolicznych powodują wzrost nadwagi. Oba te czynniki znacząco przyspieszają
powstawanie różnych schorzeń starszych ludzi. Dlatego socjalna i medyczna opieka nad nimi
staje się znaczącym obciążeniem dla społeczeństwa oraz budżetu państw.
W czasie procesu starzenia złożoność stanu funkcjonalnego ulega zmniejszeniu
i jednocześnie obniża się możliwość adaptacji. Dlatego budowa i wdrożenie do praktyki
nowych metod oceny złożoności stanu funkcjonalnego jest planowane w projekcie.
Wydaje się prawdopodobne, że wczesna ocean zmian umożliwi wcześniejsze użycie
środków prewencyjnych uniemożliwiających rozwój różnych rozstrojów organizmu. Inną
możliwością zastosowania działań prewencyjnych jest oszacowanie fizycznej aktywności
ważnej dla wszystkich ludzi i użycie go w celu obniżenia ryzyka przedawkowania oraz
z drugiej strony zbyt mała aktywność ma niekorzystny wpływ na zdrowie.
Ta przyszłościowa metoda opracowana dla planowania dozowania aktywności fizycznej
jest nową technologią medyczną będącą jednym z celów projektu.
Nowatorstwem tej pracy jest wskazywana także możliwość jednoczesnego gromadzenia
danych dla kilku osób, ponieważ najczęściej w jednym miejscu przebywa wiele osób
starszych lub niepełnosprawnych np w domach opieki czy hospicjach. W odniesieniu do
wyżej przedstawionych wskazań powinien być opracowany sprzęt i oprogramowanie systemu
monitorowania EKG, intensywności oddychania, wysycenia krwi tlenem, ruchliwości
i pozycji pacjenta w stosunku do osi poziomej i lokalizacji pacjenta w przestrzeni.
Wyjątkową zaletą planowanego systemu jest analiza tych procesów w różnych
połączeniach funkcjonalnych, a ocena elektrokardiogramu będzie prowadzona w powiązaniu
z aktywnością i pozycją pacjenta. Zintegrowana ocean stanu funkcjonalnego będzie
adoptowana do wymagań pacjenta i jego indywidualnych możliwości. Można powiedzieć, że
wyniki oceny stanu funkcjonalnego pacjenta będą w ciągły i bezbłędny sposób prezentowane
np. przy użyciu systemu świateł regulujących ruch drogowy (czerwone – stan zagrożenia,
żółte – stan graniczny, zielone – stan normalny). Te rezultaty i proces, w którym będą
osiągnięte będzie zapamiętywany i w przypadku, gdy pacjent znajdzie się
w niebezpieczeństwie, będą przesyłane do ośrodka pomocy medycznej (Medycznego
Centrum Monitoringu) przy użyciu różnych środków komunikacji jak Internet, telefony
stacjonarne, komórkowe i innych.
17
Podejmowanie decyzji o stanie funkcjonalnym pacjentów będzie prowadzone przy użyciu
reguł bazujących na metodologii rozproszonej inteligencji. Najpierw określany będzie status
zagrożenia na podstawie analizy danych biomedycznych wykonywanej na bieżąco i w
przypadku stwierdzenia zagrożenia dalsze analizy stanu funkcjonalnego będą prowadzone
przy użyciu metod wielostopniowej nieliniowej analizy i oceny złożoności zmian jako miary
stanu organizmu. W końcu zalecenia Medycznego Centrum Monitorowania będą
przekazywane monitorowanym pacjentom przy użyciu opracowanych metod sprzężenia
zwrotnego w czasie rzeczywistym i wybranych środków komunikacji.
Fizyczne i logiczne elementy systemu znajdują się na rysunkach poniżej (Rys. 5 i Rys. 6).
Pierwsza
monitorowana
osoba
U
ż
y
t
k
o
w
n
i
c
y
Druga
monitorowana
osoba
N-ta
monitorowana
osoba
Transmisja danych
Medyczne Centrum
Monitorowania
sserwery
Działania
Lokalna sieć
komputerowa
Aparatura medyczna
Rys. 5. Architektura fizyczna systemu
18
Druga monitorowana
osoba
Pierwsza
monitorowana
osoba
N-ta
monitorowana
osoba
Sieć transmisji danych
(Internet)
Medyczne
Centrum
Monitorowania
Użytkownik
pierwszy
Analiza danych
w czasie
rzeczywistym
Lokalne
Bazy danych
Sieć transmisji danych
(Internet)
Prezentacja
danych
Hurtownie
danych
Zewnętrzne
bazy danych
Użytkownik
N-ty
Analiza danych
off-line
Rys. 6. Architektura fizyczna systemu
Zasadnicze funkcje systemu to:
• Automatyczne zbieranie danych ((w tym transmisja bezprzewodowa, bazy danych);
• Analiza danych zarówno w czasie rzeczywistym jak i off-line;
• Automatyczne wykrywanie i predykacja sytuacji krytycznych (np. zawał serca, udar
mózgu);
• Współpraca z urządzeniami medycznymi, sensorami, czujnikami;
• Wymiana informacji z zewnętrznymi systemami;
• Analiza obrazów;
• Prezentacja wyników;
• Bezpieczeństwo systemu.
Opis zadań planowanych do realizacji w ramach projektu
W fazie koncepcyjnej projektu planowane jest:
• Określenie architektury sprzętowej i programowej systemu oraz wymagań
medycznych,
• Wybór środków i metod realizacji systemu,
• Wybór i testowanie technologii transmisji danych,
• Określenie podstawowych zasad działania automatycznego systemu ostrzegania
o zagrożeniu pacjenta,
• Określenia metod oceny stanu funkcjonalnego pacjenta,
• Określenie metod szacowania złożoności stanu organizmu (miary stanu
funkcjonalnego) przy użyciu metod analizy nieliniowej.
W fazie realizacyjnej projektu planowane jest:
• Opracowanie i wykonanie prototypowych urządzeń systemu,
19
•
•
•
Opracowanie oprogramowania do analizy na bieżąco napływających danych oraz do
analizy danych już zgromadzonych (procesów fizjologicznych),
Weryfikacja techniczna i użytkowa systemu prototypowego,
Przygotowanie dokumentacji konstrukcyjnej i instrukcji użytkowania systemu.
Projekt ma realizować konsorcjum międzynarodowe: trzy jednostki medyczne z Litwy, jedna
firma z Niemiec, dwie instytucje z Polski (IŁ i ITAM).
Wyszczególnienie zadań partnerów projektu
Instytut Kardiologii Kowieńskiego Uniwersytetu Medycznego z Litwy jest liderem
projektu. Jego głównym zadaniem jest określenia zasad działania automatycznego systemu
ostrzegania o zagrożeniu pacjenta, metod oceny stanu funkcjonalnego pacjenta oraz
opracowanie miary tego stanu. Także udział w opracowaniu algorytmów analizy danych
wejściowych i postępowania wynikającego z oceny stanu pacjentów oraz w testowaniu
systemu są ważnymi zadaniami Instytutu.
Klinika Geriatrii Kowieńskiego Uniwersytetu Medycznego – Litwa.
Głównym zadaniem Kliniki geriatrii jest opracowanie strategii, metod i kryteriów oceny stanu
funkcjonalnego starszej populacji, a także testowanie opracowanego systemu. Prace badawcze
Kliniki Geriatrii są ukierunkowane na badania jakości życia ludzi starszych z chronicznymi
schorzeniami, demencją i problemami opiekowania się nimi.
Firma UAB Kardiosignalas z Kowna z Litwy.
Firma projektowo-produkcyjna Kardiosignalas zaangażowana będzie zarówno w budowę
sprzętu do monitorowania sygnałów pacjenta jak i opracowanie oprogramowania do odbioru
i przetwarzania danych transmitowanych do centrum opieki nad monitorowaną populacją jak
również przetwarzania danych wyjściowych z monitorowania w celu oceny stanu pacjenta.
Istotnym zadaniem będzie też opracowanie metod i planu weryfikacji oraz walidacji systemu
zgodnie z wymaganiami Unii Europejskiej. Firma ta jest też potencjalnym producentem
opracowywanego systemu.
Firma PicoMed Technika Medyczna (Niemcy).
Firma projektowo-produkcyjna PicoMed oferuje swoje doświadczenia w dziedzinie
technologii czujników biomedycznych oraz systemów telemedycznych, a także w zarządzaniu
zbiorami danych. Jej możliwości zostaną wykorzystane zarówno na etapie projektowania
sprzętu jak i tworzenia oprogramowania analitycznego oraz decyzyjnego w sensie
proponowanego postępowania z monitorowanym pacjentem. Firma ta jest też doświadczonym
producentem wyrobów medycznych i potencjalnym wytwórcą opracowywanego systemu.
Instytut Łączności z Warszawy
Głównymi zadaniami Instytutu Łączności będą wybór technologii i podzespołów do realizacji
transmisji bezprzewodowych; udział w budowie i testowaniu sprzętu pomiarowego
budowanego systemu w zakresie komponentów służących do zapewnienia bezpiecznej
i niezakłóconej wymiany danych pomiędzy elementami systemu; wytworzenie algorytmów
i prototypu oprogramowania przeznaczonego do analizy zbieranych danych i monitorowania
paramentów funkcjonalnych pacjentów oraz ich testowanie i udoskonalanie; wytworzenie
prototypu oprogramowania wspierającego podejmowanie decyzji w zakresie oceny
funkcjonalnego stanu pacjenta i wykonania procedur udzielenia pomocy pacjentowi oraz ich
testowanie i udoskonalanie.
20
Instytut Techniki i Aparatury Medycznej ITAM z Zabrza
Głównym celem ITAM jest opracowanie i wykonanie prototypu oraz badania techniczne
monitora pacjenta. Zadanie to może być uznane za wykonane tylko wtedy, gdy działanie
monitora będzie zweryfikowane we współpracy z aplikacją komputera odbiorczego, zdolną
do dokumentowania odebranych i ostatecznie przetworzonych danych biomedycznych.
Dlatego udział ITAM jest konieczny zarówno w fazie koncepcyjnej jak i realizacyjnej
projektu.
Wspólnym zadaniem wszystkich partnerów projektu będzie określenie wymagań na wszystkie
komponenty systemu, ich wzajemne relacje, protokoły wymiany danych oraz uzgodnienie
wymagań medycznych na sprzęt. Także analiza danych wyjściowych z projektowania i testów
użytkowych systemu oraz przygotowanie dokumentacji technicznej opracowanego systemu,
podręcznika dla użytkowników zgodnie z wymaganiami unijnymi i publikacja wyników
projektu będzie rezultatem kolektywnego działania partnerów.
Opis oczekiwanych wyników projektu
Konkretnymi i miarodajnymi rezultatami projektu będzie prototyp systemu oceny stanu
funkcjonalnego pacjenta opracowany dla starzejącej się i niepełnosprawnej populacji.
Ten system będzie posiadał następujące zalety i udogodnienia:
1) bezprzewodowa i przyjazna dla użytkownika rejestracja trzech różnicowych odprowadzeń
EKG, przyspieszeń w trzech osiach, częstości oddechu i saturacji krwi tlenem;
2) oprogramowanie do trzystopniowej analizy i systemu wspomagania decyzji bazujących na
inteligencji rozproszonej;
3) oprogramowanie do ciągłej oceny stanu funkcjonalnego pacjenta i ostrzegania
o zagrożeniach;
4) oprogramowanie do szczegółowej oceny zgromadzonych danych przy pomocy analizy
wykrywanych zaburzeń rytmu serca, oddechu i saturacji krwi bazujące na metodach
oceny kompleksowej i analizy nieliniowej;
5) oprogramowanie do oceny pozycji pacjenta, jego położenia, intensywności ruchowej
i oceny indywidualnych limitów obciążenia ruchowego i ćwiczeniowego dla każdego
pacjenta.
4. Problem skali
Z materiału przedstawionego powyżej wynika, że istnieją różne pomysły na realizację
zdalnego monitoringu osób starszych. Praktycznie rozwiązania różnych instytucji naukowych
czy firm komercyjnych mają różnie rozłożone akcenty, jedni preferują rozwiązania otwarte
inne są związane ze sprzętem preferowanych producentów. Niemniej jednak obok zagadnień
transmisyjnych, bezpieczeństwa coraz większym problemem staje się ilość danych
napływających w czasie rzeczywistym do Centrum Monitorowania. W miarę zwiększania
jakości nadzoru będzie istniała konieczność zwiększania liczby nowych sensorów czy innych
urządzeń (np. kamery, skanery 3 D, skanery wysokiej rozdzielczości). W efekcie ilość
informacji będzie lawinowo rosła. Co więcej wielkość strumienia danych będzie
zwielokrotniana przez ilość monitorowanych osób. Pojawia się problem jak sobie poradzić
z obróbką tak dużej ilości informacji? W jego rozwiązaniu mogą być pomocne techniki
i algorytmy strumieniowe (ang. Stream Processing). Zostały one przedstawione w drugim
opracowaniu zrealizowanym w ramach tego tematu.
21
5. Podsumowanie i wnioski końcowe
Badania związane ze zdalnym monitoringiem osób starszych są przeprowadzane od pewnego
czasu na świecie i w krajach wysoko rozwiniętych takich jak USA, Japonia czy UE. Potrzeba
wdrażania na szerszą skalę, w niedalekiej przyszłości, takich rozwiązań wynika z faktu, że
społeczeństwa krajów wysoko rozwiniętych starzeją się i co więcej dużo osób w podeszłym
wieku mieszka samotnie. Nie bez znaczenia jest również zmniejszanie się liczebności
personelu medycznego. Zatem zapewnienie opieki na właściwym poziomie bez
wykorzystania nowoczesnych technologii diagnostycznych z wykorzystaniem sieci transmisji
informacji, czy też zaawansowanych algorytmów zbierania i analizy danych będzie coraz
trudniejsze.
Wiele firm i organizacji opracowało systemy realizujące zdalne monitorowanie osób chorych.
Niektóre rozwiązania są zamknięte np. dopasowane do pewnego typu czujników inne otwarte
podatne na modyfikacje i współpracę z urządzeniami różnych producentów. Oprogramowanie
też jest wykonywane w różnych technologiach. Ponadto niektóre z systemów wykorzystują
standardy wymiany informacji medycznej inne nie. Wiele prototypów systemów
przetestowano w warunkach rzeczywistych zbierając doświadczenie w celu udoskonalania
istniejących rozwiązań. Należy także nadmienić, że powyższa tematyka wpisuje się
w priorytety UE. IŁ razem z konsorcjum międzynarodowym złożył wniosek w ramach
projektu EUREKA na dofinansowanie badań w obszarze przedmiotowym.
Na zakończenie należy zauważyć, że wdrożenia systemów zdalnej opieki medycznej
przyczynią się do:
• Poprawy jakości usług medycznych;
• Obniżenia kosztów;
• Zwiększenia skuteczności opieki medycznej.
Warunkiem koniecznym zastosowania, na większą skalę tego typu rozwiązań w kraju, jest
jednak większe zrozumienie dla powyższej tematyki przez administracje decydujące
o przyznawaniu środków finansowych na realizację tego typu projektów jak i środowiska
medycznego, a o co na razie jest bardzo trudno.
22
Bibliografia
[1] Jurik A. D., Weaver A. C.: Remote Medical Monitoring, University of Virginia,
Computer, April 2008
[2] www.heartfaid.org
[3] www.mobihealth.org
[4] www.carepaths.eupm.net
[5] www.aubade-group.com
[6] www.health-plus.eu
[7] www.pallianet.eupm.net
[8] www.salut-ed.org
[9] www.weight-info.org
[10] www.cordis.europa.eu/ist/health/publications.html
[11] www.rochester.edu/pr/Review/V64N3/feature2.html
[12] www.cs.virginia.edu/wsn/medical
[13] www.zurich.ibm.com/pcc
[14] www.hoana.com
23