对非侵入性疾病的非侵入性传感器与基于AIoT的远程医疗系统的集成

科学领域:

• 公共卫生 公共卫生
• 生物医学工程 生物医学工程
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 泰国医院面临过度拥挤,非传染性疾病 (NCD) 患者数量的增加,医生短缺和人口老龄化加剧了这种情况.
• 现有的远程医疗解决方案主要集中在用于医生咨询的网络或移动应用程序上,直接患者监控和管理系统的集成有限.

研究的目的:

• 开发和实施一个创新的远程医疗卫生亭系统,集成与非侵入性生物传感器和预测分析.
• 在八个月的时间内评估远程医疗亭系统在改善NCD关键指标方面的有效性.

主要方法:

• 一个随机对照试验,将接受常规护理的对照组与使用远程医疗亭系统的组进行比较.
• 远程医疗亭系统包括用于实时数据收集的非侵入性生物传感器和用于NCD管理的时间序列预测器.
• 数据通信使用了LoRa,5G和IEEE802.11技术,根据近距离和信号可用性进行选择.

主要成果:

• 远程医疗使用组的平均空腹血糖 (从148到130毫克/分升) 和缩血压 (从152到138毫米升) 显著改善.
• 通过阿普里奥里算法进行数据挖掘,确定了非传染性疾病,职业和环境因素之间的相关性,为公共卫生政策提供了见解.
• 该系统在管理非传染性疾病指标方面被证明是有效的,显示出血糖和血压水平的实质性积极变化.

结论:

• 远程医疗卫生亭是管理非传染性疾病的可行和有效策略,特别是在资源有限的环境中.
• 生物传感器和预测分析在亭内集成,提高了患者的结果,并支持基于证据的公共卫生政策.
• 这种方法提供了一个可扩展的解决方案,以缓解医院过度拥挤,并改善慢性疾病护理的提供.