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新冠肺炎 (COVID-19) 讓人們意識到了及時醫療數據在幫助識別易感染和高危人群方面的重要性。在COVID-19流行之前，醫療可穿戴及其他互聯醫療設備就已經可以提供預警潛在健康問題所需的長期數據。此次疫情結束后，可穿戴設備很可能會在醫療保健領域發揮更大的作用。通過提供持續更新的主要生命體征測量，可穿戴設備將有助于縮短治療時間，減輕醫護人員執行必要但耗時的測量工作，使他們能夠專注于患者護理。在這里，我們將探討可穿戴設備如何提供長期有效的解決方案，來為醫護人員提供所需的患者基本數據。
生命體征監測的重要性
生命體征監測通常能讓醫療保健人員第一時間了解患者病癥或慢性健康問題。因此，幾十年以來，在進入醫生辦公室、診所或醫院就診前都需要先測量個人的主要生命體征，包括體溫、脈搏、呼吸頻率和血壓。在某些健康狀況下，外周血氧飽和度 (SpO2) 等其他生理指標變得越來越重要，也被納入了生命體征測量范圍。
有著扎實專業訓練和臨床經驗的醫生，可以通過主要生命體征變化或讀數異常發現潛在的病理學問題，包括：
• 體溫，可以反映身體免疫系統對感染或其他情況的反應。
• 心率，可幫助發現可能的心臟問題。
• 呼吸頻率，反映整體心血管健康狀況，并為可能的心肺問題提供特別重要的指標。
• 血壓，反映心血管健康以及其他各種疾病。
隨著COVID-19冠狀病毒疫情的發展，生命體征監測變得尤為重要。醫護人員發現引起本次疫情的SARS COV-2病毒感染會誘導機體產生免疫應答，進而導致體溫升高，因此將發熱看作是一個相對可靠的COVID-19預測因子，并被快速、廣泛用作篩查疑似病例的主要手段。事實上，對于那些因年齡、慢性健康問題或免疫系統可能受損而被視為高風險的人群來說，生命體征的全套定期監測仍然非常重要。
對于那些感染SARS-CoV-2的患者，醫生需監測一系列生命體征來觀察COVID-19疾病的進展情況。例如，SpO2測量對于檢測血氧飽和度下降至關重要，而后者與此病毒對呼吸系統的危害息息相關。COVID-19患者血氧飽和度降低，呼吸速率會因心肺系統試圖獲得更多氧氣而上升。由于疾病的進一步發展將嚴重影響人類的健康，因此經常監測患者的生命體征變得至關重要。
借助于可穿戴技術監測生命體征
對于每一項生命體征，市面上已經或即將推出相應的可穿戴技術，以根據需要長時間定期進行生命體征監測。例如，已被醫院廣為采用的體溫可穿戴設備，特別是在許多新生兒病房，讓嬰兒佩戴微型無線溫度傳感器貼片，醫護人員便能夠監測體溫，而不會干擾其他小病人。
內置心率監測器 (HRM) 的智能手表和健身手環不僅為用戶提供基本心率測量，而且還可以作為檢測其他健康問題的高級技術基礎。數字健康科技初創公司Cardiogram和加州大學舊金山分校 (UCSF) 使用HRM智能手表提供的心率數據進行研究后發現，即使使用常規心率數據也可以提供心房顫動或其他心律失常的檢測。他們的進一步研究發現，心率數據可以提供糖尿病或糖尿病前期狀況的早期指標。其他類型的心率數據分析還可提供心率變異性 (HRV) 測量，以便發覺會影響健康和生活的生理病理 (如心血管疾病) 和心理 (如焦慮或抑郁) 問題。
其他分析技術借助于HRM智能手表和健身穿戴設備所用同類型的光學傳感器，還可以得出SpO2、呼吸頻率和血壓數據，而無需單獨的脈搏血氧計夾、呼吸胸帶或血壓袖帶。同樣，其他可穿戴和測量技術也可以生成具有足夠分辨率的心電圖，以提醒醫生需要進行更深入的檢查。
長期來看，可穿戴設備還可幫助確保無需去診所甚至是在家享受大型醫療設備診療服務的患者遵守醫囑。事實上，即使某些可穿戴醫療設備測量經常出現變異性和分辨率降低的現象，但其數據通常仍可為醫療服務人員提供早期預警。
利用關鍵配套技術增強醫療保健監控
先進的傳感器技術和復雜的分析方法只是可穿戴醫療保健拼圖的一部分，要進行持續生命體征監測還需要很多其他技術的支持。可穿戴開發人員可以利用廣泛的無線連接解決方案，包括采用集成無線電子系統的微控制器提供藍牙5和其他連接。
可穿戴設備可以采用標準安全機制，為醫療數據鏈提供高水平的數據機密性和完整性。基于無線微控制器的可穿戴設備可以將醫療數據安全地發送到移動設備、本地網絡甚至云端。這些藍牙設備也為接觸人員追蹤算法提供了基礎，以避免在COVID-19爆發時危害個人隱私或安全。這些藍牙設備及其他超低功耗設備所擁有的功能和性能可支持更復雜的醫療算法，而不會影響電池供電產品有限的功率預算。
結語
可穿戴設備體積小、佩戴舒適，能夠以醫生要求的更新速度和測量持續時間進行不引人注目的測量，并且不會進一步加重醫護人員的負擔。幸運的是，對于幫助人類從流感大流行中恢復并尋求長期有效的解決方案以改善人類健康和福祉的人群來說，已可以利用現有的底層可穿戴技術和分析能力來促進醫療保健行業的發展。
Stephen Evanczuk
作者介紹
Stephen Evanczuk在電子行業有20多年的寫作經驗，涉及廣泛的主題，包括硬件、軟件、系統和物聯網等應用。他獲得了神經網絡神經科學博士學位，并在航空航天行業從事大規模分布式安全系統和算法加速方法的研究。目前，他在寫技術和工程方面的文章的閑暇之時，還在研究深度學習在識別和推薦系統中的應用。
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