5G技术在智慧医疗方面的应用

2020-09-16 10:07:49
朗迅医药科技
5G
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5G的重点是研究无线这部分的瓶颈突破。我们目前的手机主要是使用电波进行通信,它的频率资源是有限的。为了避免干扰和冲突,我们在电波这条公路上进一步划分车道。一直以来,我们主要是用中频~超高频进行手机通信。

什么是5G呢?5G的英文名称是Fifth-generation。它是第五代移动通信技术的简称,它结合了4G、Wi-Fi、终端连接和毫米波的网络技术,同时还运用了云的基础架构、边缘智能服务和虚拟化网络核心等技术。5G不仅是4G的一个简单延伸,而且是一个真正意义上的融合网络,它带给我们最直接的感受就是:更快的速度,更稳定的连接与更大的容量。

1与传统4G比较

先来讲一下通信技术,通讯主要分为两种:有线通信和无线通信。人们之间打电话,信息数据要么在实物上传播(看得见、摸得着),要么在空中传播(看不见、摸不着)。在有线介质上传播数据,提高速度相对容易。实验室环境下测试,单条光纤最大速度已达到了26Tbps,是传统网线的两万六千倍。而空中传播这部分,才是移动通信的瓶颈!

所以,5G的重点是研究无线这部分的瓶颈突破。我们目前的手机主要是使用电波进行通信,它的频率资源是有限的。为了避免干扰和冲突,我们在电波这条公路上进一步划分车道。一直以来,我们主要是用中频~超高频进行手机通信。目前主流的4G LTE,属于超高频和特高频。随着1G、2G、3G、4G的发展,使用的频率是越来越高的。原因是频率越高,速度越快,频率越高,车道(频段)越宽。简单说就是:更高的频率带来更大的带宽,也就带来更快的速度。

5G与4G网络相比最大的区别在于:一是速率高:4G网络最大网速峰值可以达到1G的上网速率,而5G则可以最高达到几十G,甚至更高,速率可以达到前者的上百倍。举个简单的例子:目前在4G网络环境下载一部高清电影大概需要5~10分钟,如果用5G网络,也许就需要1秒,甚至更少的时间。二是延时低:5G网络的延时从4G的50毫秒左右降到了1毫秒,反应速度快了,意味着能够更好地支持物联网应用。比如现在的自动驾驶汽车,测试的速度基本都不会超过60Km/h。为什么呢?如果速度太快,从发出指令到汽车收到指令这段时间,受网络延时的影响,自动驾驶汽车说不定已经和其他汽车碰撞了。5G网络的低延时会让无人驾驶汽车更加安全。三是高容量:虽然4G网络已经开始使用MIMO(英文全称是Multiple-Input Multiple-Output,意为“多进多出”)技术,但是由于4G网络的天线比较大,一般都是用4天线、8天线居多,并没有做到“大规模、海量”的Massive MIMO天线。而5G网络则可以放入更多的天线,也就成为了加强版的Massive(海量的)MIMO技术。当频率处于30Ghz时,基站最多可使用256个天线同时收发信号,因此可以将移动网络的带宽容量提升数十倍乃至更大。

2 5G在医疗方面的应用

目前,5G在医疗健康领域尚处于试验测试阶段,通过在部分医院部署5G网络环境,尝试其在医疗场景的应用方式、应用流程、应用效果等。那些涉及大量数据传输、需要高清视频、对信息传输时延要求短、设备的投入数量主要是高清视讯设备、PDA的少量设备,且医疗安全风险较低的医疗场景,5G才能充分发挥其所具备的优势。

经过收集整理,5G在医疗健康领域下一个阶段的落地场景主要有以下几个方面:

2.1远程医疗应用场景

2.1.1移动急救

急救人员、救护车、应急指挥中心和医院之间通过相互沟通协作开展的医疗急救服务。信息采集、数据处理和传输效率成为移动急救面临的主要难题。在急救现场,救援人员需要对患者进行初步检查,并将相关检查结果实时传送到应急指挥中心和医院。同时需要根据患者的伤病情况,医院专家通过移动设备提供远程指导,救援人员实施初步救治,为后续的医院治疗打下基础。在运输过程中,还需要将患者生命体征数据、电子病历信息等上传到远程系统,便于专家第一时间掌握患者相关情况。急救人员需要与指挥中心、专家保持视频通话,需要低时延才能保证实时性和同步性,这就更需要5G提供的超低时延性能。在移动急救过程中,5G可以保证医生对前端情况的实时动态掌控,可以为急救医生或前端机器人提供准确指导和操控。同时需要连接生命体征监护仪、心电图机、除颤监护仪、血液分析仪等诸多设备,保证各类连接主体进行正常通信,在提高效率的同时尽可能的减少医疗安全事故的发生。

应急救援应用场景

未来在5G环境下,从超级急救车到达患者身边那一刻起,一路上,救护车的实时位置、患者的基本信息和实时生命体征都能集成展示,包括患者的体征数据、监护影像以及现场的环境和施救过程等,都会以视频的形式“毫秒级”速度实时传到医院。这意味着,急救车还没到医院,急诊科医生就能制定救治方案,甚至手术室和配置已经准备好了,为患者赢得了宝贵的抢救时间。

2.1.2远程诊断

远程诊断是指利用通信网络系统,邀请方医疗机构通过向受邀方医疗机构提供病患临床及CR、DR影像资料,由受邀方出具诊断报告。包括远程影像诊断、远程心电诊断、远程超声诊断、远程病理诊断等。

在整个诊断过程中,由邀请方将相关检查检验资料上传到远程医疗平台,三甲医院专家通过移动端从远程医疗平台获取相关资料以及根据这些资料出具诊断报告,再将这些报告回传到远程医疗平台供邀请方和患者使用。远程诊断中电子病历、诊断结果等的传输速率在200Kbps,现有网络基本上能够满足。但是CR、DR、MRI等影像资料和B超资料的通信速率要求在13Mbps,而现有网络的速率在10Mbps,导致影像资料的传输时间过长,要耗费专家几分钟时间才能完成下载,影响了诊断工作效率。

5G的传输速率能够达到1Gbps,能够以更高上传和下载速率为数据传输带来便利性。5G的高可靠性还能保证在院外传输医疗数据,避免出现被盗取的危险,保护患者的隐私安全。

2.1.3远程会诊

借助5G通信网络,邀请方和受邀方通过远程视频系统共享医学资料,对患者的病情进行会诊诊治。同远程诊断类似,远程会诊也需要通过远程医疗平台实时上传患者的影像报告、血液分析报告、电子病历等数据,专家从远程医疗平台实时下载查看相关资料,为基层医生提供诊断指导。

远程会诊过程中,主要涉及到高清视频通话和资料共享。在现有网络条件下,可以配置1080P的高清视频设备。但未来随着4K等超高清视频设备的应用,其传输速率在20Mbps,现有网络将无法满足。

5G能为基层医生、专家、患者之间进行超高清视频通话提供技术保障,而且专家在视频过程中,还能实现秒速下载患者资料。同时,5G的低时延性保证了彼此之间通话的实时性,提供了沟通的顺畅性和高效性。

2.1.4远程机器人超声

基于通信、传感器和机器人技术,由医疗专家根据患者端的视频和力反馈信息,远程操控机器人开展的超声检查医疗服务。该类超声检查无需指派专业医生到现场,只需护士提供设备仪器安置工作即可,主要由医疗专家在远程操控完成。

远程机器人超声涉及到操作摇杆控制信号和力反馈触觉信号两路视频信号,还包括医生视频、患者视频、B超探头影像等。

在现有网络环境下,分别率只能够达到1080P,超声影像的清晰度仍需要进一步提高,为医生诊断提供更好的参考数据。当分辨率达到4K时,超声影像能够更清晰地展示检查部位的情况,医生观察效果更佳。

这些都需要高带宽、低时延的网络做保障,才能较好地解决机械臂的灵敏度自适应、操作指令的实时传输、超高清视频语音的实时传输以及B超影像的动态传输等问题。

远程超声应用场景

2.1.5远程机器人手术

同远程机器人超声类似,远程机器人手术也是基于通信、传感器和机器人技术,由医疗专家根据手术室的视频和反馈信息,远程操控机器人开展手术治疗服务。

虽然目前部分医院已经引进了手术机器人(如达芬奇手术机器人),但是目前的通信设施无法满足其大量数据的传输速率和传输低时延要求,不适宜开展远程机器人手术治疗。

远程机器人手术过程中医生需要佩戴3D眼镜等设备,实时观察手术现场画面。5G的高带宽能够满足各类数据的传输和能够满足超高清视频要求,而且其低时延性能够确保现场机械臂运行与医生端的操控是高度同步的,不会因延迟而导致医疗专家出现误判情况,提高手术的成功率。

远程手术应用场景

2.1.6远程机器人查房

以后来查房的可能不是医生,而是一个5G联网的行走机器人。远端的医生用操纵杆或者手机,通过5G网络就能控制机器人“走”到病床前。医生通过查房机器人头部的屏幕和摄像机,就能看到患者高清的画面,和患者视频对话。同时,查房机器人“浑身”上下的多种传感器,还能采集病人各种病理数据,帮助医生进行辅助判断,大大提高医生的工作效率,医生随时随地都能远程查房。

2.1.7虚拟示教培训(远程示教)

虚拟示教培训是指青年医生借助VR/AR设备,在培训专家的远程或现场指导下,进行相关的医学治疗操作,特别是手术虚拟示教培训成为医院提升青年医生技能的重要手段。AR/VR手术培训属于强交互应用场景,用户可通过交互设备与虚拟手术环境或者现实环境进行互动,使接受培训者能够感受到虚拟环境的变化,沉浸感更强。强交互VR/AR对带宽和时延提出了双需求,沉浸感的提升依赖于画质分辨率、渲染和交互处理速度、数据传输速度的全面提高,特别是数据的传输速度的提高对强交互VR/AR的体验效果尤为重要。

根据VR/AR的四个发展阶段,对数据的传输速率和传输时延要求在逐步提高,传输速率从25Mbps提高到1Gbps,传输时延从40ms缩短到10ms。现有的通信网络条件无法满足相应要求,经常使得佩戴者出现人体眩晕现象,导致舒适性和获取性较差。而5G的速率一般都在1Gbps,高峰值甚至可以达到10Gbps,而其时延通常在10ms以内,能够很好地满足AR/VR手术培训要求,营造高度沉浸式体验环境

远程示教应用场景

2.1.8远程监护

远程监护是利用无线通信技术辅助医疗监护,实现对患者生命体征进行实时、连续和长时间的监测,并将获取的生命体征数据和危急报警信息以无线通信方式传送给医护人员的一种远程监护形式。依托5G低时延和精准定位能力,可以支持可穿戴监护设备在使用过程中持续上报患者位置信息,进行生命体征信息的采集、处理和计算,并传输到远端监控中心,远端医护人员可实时根据患者当前状态,做出及时的病情判断和处理。

远程监护应用场景

2.2院内应用场景

2.2.1智慧导诊

随着医疗体制改革的不断深入,利用现代医疗信息化手段,优化就医流程,让广大患者有序、轻松就医已成为医院提高服务水平的迫切需求。医院通过部署采用云-网-机结合的5G智慧导诊机器人,利用5G边缘计算能力,提供基于自然语义分析的人工智能导诊服务,可以提高医院的服务效率,改善服务环境,减轻大厅导诊台护士的工作量,减少医患矛盾纠纷,提高导诊效率。

2.2.2导航定位

院内导航是就诊指引,根据患者的需要实时显示挂号处、就诊室、检查检验室、缴费处等信息,并为其制定到达路线,缩短患者找寻时间,提高患者就诊体验。

目前的院内导航主要依靠GPS定位,定位精度不高,无法满足室内定位需求。另外就是WIFI网络或蓝牙定位方式,但是受限于干扰太多,应用体验一直不是很好。

未来“融合定位”是5G高精度定位的主要趋势。5G的高精度融合定位技术能够准确地识别用户所处的环境,并结合实际情况选取合适的定位系统。

2.2.3移动查房(移动医护)

移动医护将医生和护士的诊疗护理服务延伸至患者床边。在日常查房护理的基础上,医护人员通过5G网络可以实现影像数据和体征数据的移动化采集和高速传输、移动高清会诊,解决WiFi网络安全性差的问题,提高查房和护理服务的质量和效率。此外,在放射科病房、传染病房等特殊病房,医护人员还可以控制医疗辅助机器人移动到指定病床,在保护医务人员安全的前提下,完成远程护理服务。

医生在查房过程中使用手持移动终端通过无线网络联接医疗信息系统,实现电子病历的实时输入、查询或修改,以及医疗检查报告快速调阅的一种查房形式。虽然目前的网络条件已经实现了医生与患者的在线交流,移动设备上也集成了在线查询生命体征数据、心电图等功能,但却存在医疗数据量大、传输不稳定、数据易泄露等风险,难以实现相关资料的实时采集和实时传输。

5G网络的高宽带可以有效解决医疗数据传输量大(比如CT影像、超声影像、CR/DR影像等)、传输不稳定的情况,高可靠性可以有效避免相关数据在传输过程中的泄漏问题。另外,医生可以一边查房一边实时下载或查阅患者资料,为下一步诊疗决策做准备。

2.2.4无线监测

通过生命体征监测仪或可穿戴智能设备对患者的血压、血糖、心率等进行实时、持续的监测,并将这些体征数据通过无线通信的方式传输给医护人员。无线监测主要是针对术后患者和突发性疾病患者,术后患者在康复过程中容易出现术后并发症,病情变化风险大,需要实时动态对其进行监测。

突发性疾病患者特别是冠心病和脑卒中患者,通过无线监测可以实时掌握其活动情况,发生异常情况可以第一时间展开急救。无线监测需要持续、实时、动态的反映被监测者的生命体征情况,能够将分析处理过的数据传送到医护人员显示终端,以便实时掌控其情况。特别是针对突发性疾病患者,无线监测的报警时间直接影响患者的抢救相应时间。

除了对设备、患者生命体征的监测,还可以实现对部分设备的控制。比如在无线输液监测中,基于5G网络的无线输液管理系统,可以通过输液监测器等物联网设备,对患者的输液进度进行实时动态监测,由于5G的低时延性,如果发生跑针或输液快结束时,能够快速向护士报警,护士能够第一时间前来处理,避免医疗事故的发生。

2.2.5智慧管理

在5G智慧医院里,实时取证的快捷方式让医闹和黄牛们下岗了,并使他们无处可逃。未来,医院将为护理部、安保部人员配置移动视频取证终端,实现对医闹、黄牛等突发事件现场实时取证、视频录制,以配合对讲功能,快速有效处理这些突发事件。在医院的关键出入口、收费处、挂号处、医患沟通办等重点场所还会部署智能视频捕捉系统,实现人脸识别和智能报警,减轻安保压力,提高安保处置效率。

同样患者体征实时监测、院内人员安全管理、医疗设备全生命周期管理是智慧医院建设中的共同诉求。利用5G海量连接的特性,构建院内医疗物联网,将医院海量医疗设备和非医疗类资产有机连接,能够实现医院资产管理、院内急救调度、医务人员管理、设备状态管理、门禁安防、患者体征实时监测、院内导航等服务,提升医院管理效率和患者就医体验。

2.2.6AI智能辅助诊断

随着计算机技术和医学影像技术的不断进步,医学影像已逐渐由辅助检查手段发展成为现代医学最重要的临床诊断和鉴别诊断方法。5G智慧医疗解决方案以PACS影像数据为依托,通过大数据+人工智能技术方案,构建AI辅助诊疗应用,对影像医学数据进行建模分析,对病情、病灶进行分析,为医生提供决策支撑,提升医疗效率和质量,能够很好的解决我国的医学影像领域存在诸多问题,比如:供给严重不平衡,影像科医生数量不足,尤其是具有丰富临床经验、高质量的医生十分短缺;诊断结果基本由影像科医生目测和经验决定,误诊、漏诊率高;受限于影像科医生读片速度,耗时较长等等。

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