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  • 桂花网:多体征监护意义重大 蓝牙网关参与打造健康管理平台
  • 2023年09月25日来源:中国厦门网

提要:多体征监测是指通过医疗传感器采集人们的身体信号并进行量化,进而以数字化的方式呈现出来,为我们提供了一个实时、全面监测身体健康状况的工具。随着多体征监测的出现,过去所提倡的智慧医疗、主动健康等梦想都将变得触手可及。

多体征监测是指通过医疗传感器采集人们的身体信号并进行量化,进而以数字化的方式呈现出来,为我们提供了一个实时、全面监测身体健康状况的工具。随着多体征监测的出现,过去所提倡的智慧医疗、主动健康等梦想都将变得触手可及。

不久前,樱简科技和桂花网共同实现了多体征监测的“医疗级”突破。由双方合作,在西安某知名医院实现了“无线多参数中心监测系统”,该系统以“自动化采集、智能化录入、高质量传输”的特性获得了医护人员的认可。系统使用了无线穿戴式动态心电记录仪等多体征监测设备,在E1000蓝牙网关的帮助下,可以实现设备数据的无线自动上传。E1000蓝牙网关的漫游功能还可以让患者脱离病床束缚,自由地在病房、走廊、护士站、医生办公室等场所移动,很好地保证了数据的完整性,做到了不遗漏、不丢失。

“医护人员不再需要手动且频繁地给患者测量心电、血氧、血压、体温等,也不需要手动记录和输入数据,只需要通过平台查看患者的体征数据和报警信息,就能及时了解患者的身体状况。”一位护士长说道。她认为多体征监测系统可以减轻医护的工作负担,并提高潜在病症的检出率和异常状况的紧急救治率。

·全域高质量连接

当我们说某种应用是“医疗级”的时候,常常意味着它的高可靠性和安全性。医疗行业是特殊行业,不允许出错,对网络技术提供商而言,就要求数据传输不能掉链子。数据能否可靠而安全地“秒级分享”,关系到临床的决策、上下转诊的速度、病人获取信息的速度等。

因此,“医疗级”蓝牙网关成为高质量连接的关键。患者所佩戴的蓝牙体温贴、心电贴、血氧仪等多体征监测设备所属不同的生产厂商,技术接口各异,功能参数也不尽相同,这些都需要蓝牙网关具备“全程全域高质量连接”的能力。

桂花网E1000蓝牙网关,它能同时对接多个监测设备,实现高性能无线传输和多生理参数同步、稳定的数据通讯,以及实现24小时实时心电回述。桂花网E1000蓝牙网关还支持边缘计算,拥有灵活的应用层对接接口,负载均衡等功能。

· 自由移动

多体征监测当前的趋势是广泛采用穿戴式设备和体积更小的传感器,之所以呈现这种趋势,是因为这些便携式智能设备体验感更好,便捷舒适,自由移动。

对应的,这就需要蓝牙网关具备漫游功能。上文提及的“无线多参数中心监测系统”使用了带蓝牙漫游功能的E1000蓝牙网关,可以实现设备数据的无线自动上传,让患者脱离病床束缚,可以在病房、走廊、护士站、医生办公室等场所自由移动。蓝牙网关作为连接医疗设备与互联网的桥梁,只有在支持漫游的情况下,才可以保证数据不丢失,稳定地接收和传输患者的生理信号数据,如心电、血压、血氧等。这些数据可以通过健康管理平台进行监测和分析,帮助医护人员实时了解患者的健康状况,并进行精准的健康管理和监护。

E1000蓝牙网关配合桂花网物联网控制器(Cassia IoT AC),可以使得蓝牙设备的接入变得更简单,AC控制的所有桂花网蓝牙网关都被视为一个网关,在桂花网物联网控制器的协调下,所有做蓝牙覆盖的桂花网蓝牙网关都会互相配合,对进来的医用蓝牙终端来说,它好像一直在跟同一个蓝牙网关打交道。最后,蓝牙网关将收集到的数据以Wi-Fi、以太网、4G或5G的形式回传到用户服务器,实现数据的实时同步,医护在电脑或手持设备上便可对体征数据进行查阅。

桂花网一直在深耕蓝牙技术在医疗行业的应用。蓝牙技术作为无线通信技术,具备低功耗、低成本、高可靠性等特点,非常适合用于多体征监测设备与移动终端之间的数据传输和交互。通过蓝牙网关和多体征监测设备的组合,在消费级市场也具有以下几个方面的意义:

1.远程监护:患者在家也可以通过蓝牙网关对接家里的蓝牙体征监测设备,数据上传到医院的健康管理平台,医务人员可以通过远程监护及时掌握患者的身体状态,如有必要可通过平台下发消息对患者进行指导,提高医疗效率和患者的就医体验。

2.康复管理:蓝牙网关帮助健康管理平台积累患者病情大数据,实现对居家康复患者的精细化管理,提高治疗效果。

“我们想和医院一起,最终为每一位患者搭建一个健康管理平台。”桂花网工程师说道。

可以预见,全球数字健康市场规模将在未来几年内快速增长,热点应用也会集中在个人健康数据、远程医疗、大数据分析上,最终都会指向 “健康管理平台”。未来,人们能够轻松获取和记录个人健康数据,如心率、睡眠质量、运动步数、血氧、血压、血糖等。健康管理平台可以整合这些数据,并通过智能算法进行分析和提供个性化的健康建议,促进人们更好地管理自己的健康。健康管理平台还能够收集和分析大量的健康数据,结合人工智能和机器学习等技术,从中提取有价值的信息。这些信息可以用于疾病预防和早期干预、流行病监测和预测等方面,为公共卫生领域提供有力支持。



责任编辑:潘晶晶
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