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醫療物聯網開發與應用

為了解決ekg monitor操作的問題，作者吳承翰 這樣論述：

背景隨著科技的進步，全球邁向老年化社會，慢性病人口也逐漸上升，醫病比逐漸失衡，醫療支出預計將以每年 5.4% 的速度成長，醫療產業從治療轉為預防及健康管理，而醫療物聯網的設備能及時監測患者的健康狀態，並提高診斷治療的速度與精準度，但尚未受到大多數醫療院所接受；心血管疾病也是健康管理中會面臨的挑戰，心電圖是心血管疾病的判定標準之一，但在偏鄉地區可能連心電圖設備都沒有，需要到城市才有辦法做檢查，但檢查往往僅有一天，卻不一定在那一次的檢查中就能得到結果，長時間的配戴才能有效地發現問題，但長時間的心電圖判讀成本高且耗費人力；綜合以上，本研究分為兩個部份：第一部分為個人健康管理系統，除記錄個人生理參數

外，並且應用於職場健康管理及門診報到系統；第二部份為基於人工智慧的遠距心電圖。材料與方法利用實驗室過去建立的神農 (XenonIIF) 及神農藍牙 (XBT40A) 傳輸模組作為本研究的開發核心，低耗電、資料傳輸零缺損達成高效率的醫療物聯網系統。第一部分：使用傳輸模組透過通用非同步收發器 (Universal Synchronous Asynchronous Receiver Transmitter, UART) 介面與市售生理量測設備介接，將生理參數傳輸至手機、電腦或是上傳載具，與量測者身份綁定後，再依特定應用程式介面 (Application Programming Interface,

API) 傳至衛福部健康存摺、雲端伺服器、醫學資訊系統或護理資訊系統。第二部分：使用XBT40A作為主控元件搭配心電類比前端接收心電圖，並透過藍牙將心電圖傳輸至手機，再由手機將心電圖傳輸至雲端伺服器，並透過一維卷積神經網路分類判定是否為心律不整，接收到心律不整事件時透過通訊軟體即時告警，並作心電圖形態學分析。結果第一部分：與多項市售生理量測設備介接，如：身高體重計、血壓計、視力檢查儀、血糖計等等，並串接多項身份辨識功能，如：健保卡、悠遊卡、條碼。配合使用單位開發出不同應用程式，已應用於醫院、診所、衛生局及研究單位，單日資料量測筆數超過千筆。第二部分：藍牙心電圖儀、遠距心電圖系統架構及心律不整模

型設計完成，心律不整模型準確率可達95%，並應用於醫院的偏鄉醫療站。結論醫療物聯網可降低醫護人員的負擔，並且增加量測者的資料的可用性，在臨床上配合不同流程後量測生理參數的行為可以增加不同的價值。本研究開發之系統可應用於醫療資源相對匱乏的地區，將資料無缺損的回傳至雲端伺服器，經過使用者同意可提供給醫學中心醫師做判斷，減少醫療的城鄉差距，並達成醫療平等的願景。

多項性生理訊號實現急性中風病患預後與嚴重度偵測

為了解決ekg monitor操作的問題，作者林韻弘 這樣論述：

中風是造成死亡與失能的主要原因，心房顫動更是提高中風風險約五倍的危險因素，若能早期預測有心房顫動的中風病患的預後，對於他們的治療會是有幫助的。然而，目前的診斷設備，例如電腦斷層掃描與核磁共振，其缺點為昂貴、不可攜、可能導致副作用；若是根據無心房顫動的中風病患的預後方式採用多項性生理訊號如心電圖、動脈血壓、光體積描述訊號來早期預測中風病患的預後，會發現心電圖和光體積描述訊號並不是很準確，但是以動脈血壓作為量測方式的話，雖然較為準確但其缺點是侵入式量測，不易於每位病患上取得。因此，本論文提出以多項性生理訊號，包括：光體積描述訊號和脈波傳遞時間來早期預測有心房顫動的中風病患的預後。透過多項性生理訊

號分析架構，本論文預測心房顫動中風預後的準確率達到84.2%，該準確率較單一種生理訊號預測準確率佳，這意味著本論文提出的多項性生理訊號分析架構有潛力用於預測有心房顫動的中風病患的預後。此外中風是一個動態的過程，他有可能隨著時間惡化，假如我們想要即時監控中風病患當下的嚴重程度變化，我們必須要有另外一個方法和指標來判斷它，目前醫療人員在判定中風病患的嚴重程度是透過例如語言、行動能力這些個體功能來評估中風的嚴重程度，但這些量表的數值在中風病人的個體功能產生劇烈的變化之前是無法反映出來的，所以我們提出以生理訊號來做進一步的分析。本論文提出基於多項性生理訊號的中風嚴重程度惡化偵測架構，其接收者操作特徵曲

線的曲線下面積達到94.7%，這意味著本論文提出的多項性生理訊號的中風嚴重程度惡化偵測架構有潛力用於中風嚴重程度監控。