物联网技术在智能医疗领域的主要应用技术，主要在于物资管理可视化技术、医疗信息数字化技术、医疗过程数字化技术三个方面。

　　医疗器械与药品的监控管理

　　借助RFID技术，开始广泛应用在医疗机构物资管理的可视化技术，可以实现医疗器械与药品的生产、配送、防伪、追溯，避免公共医疗安全问题，且实现药品追踪与设备追踪，可从科研、生产、流动到使用过程的全方位实时监控，有效提升医疗质量并降低管理成本。

　　根据世界卫生组织的报导，全球假药比例已经超过10%，销售额超过320亿元。中国药学会有关数据显示，我们每年至少有20万人死于用错药与用药不当，有11%～26%的不合格用药人数。以及10%左右的用药失误病例。因此，RFID技术在对药品与设备进行跟踪监测、整顿规范医药用品市场中起到重要作用。

　　具体来说，物联网技术在物资管理领域的应用方向有以下几个方面：

　　• 医疗设备与药品防伪

　　卷标依附在产品上的身份标识具有唯一性，难以复制，可以起到查询信息和防伪打假的作用，将是假冒伪劣产品一个非常重要的查处措施。例如，把药品信息传送到公共数据库中，患者或医院可以将卷标的内容和数据库中的记录进行核对，方便地识别假冒药品。

　　• 全程实时监控

　　药品从科研、生产、流通到使用整个过程中，RFID标签都可进行全方位的监控。特别是出厂的时候，在产品自行自动包装时，安装在生产线的读取器可以自动识别每个药品的信息，传输到数据库，流通的过程中可以随时记录中间信息，实施全线监控。

　　• 医疗垃圾信息管理

　　通过实现不同医院、运输公司的合作，借助RFID技术建立一个可追踪的医疗垃圾追踪系统，实现对医疗垃圾运送到处理厂的全程跟踪，避免医疗垃圾的非法处理。

　　数字化医院

　　物联网在医疗信息管理等方面具有广阔的应用前景。目前医院对医疗信息管理的需求主要集中在以下几个方面：身份识别、样品识别、病案识别。其中，身份识别主要包括病人的身份识别、医生的身份识别;样品识别包括药品识别、医疗器械识别、化验品识别等;病案识别包括病况识别、体征识别等。具体应用分为以下几个方面：

　　• 病患信息管理

　　病人的家族病史、既往病史、各种检查、治疗记录、药物过敏等电子健康档案，可以为医生制定治疗方案提供帮助;医生和护士可以做到对病患生命体征、治疗化疗等实时监测信息，杜绝用错药、打错针等现象，自动提醒护士进行发药、巡查等工作。

　　• 医疗急救管理

　　在伤员较多、无法取得家属联系、危重病患等特殊情况下，借助RFID技术的可靠、高效的信息储存和检验方法，快速实现病人身份确认，确定其姓名、年龄、血型、紧急联系电话、既往病史、家属等有关详细资料，完成入院登记手续，为急救病患争取了治疗的宝贵时间。

　　尤其救护车中安装3G视讯设备，病患在运送到医院的途中，急诊室可先了解病患的生理状况，争取黄金救援时机，如果地处偏远，甚至可采取远距医疗影像系统进行紧急抢救。

　　• 药品存储

　　将RFID技术应用在药品的存储、使用、检核流程中，简化人工与纸本记录处理，防止缺货及方便药品召回，避免类似的药品名称、剂量与剂型之间发生混淆，强化药品管理，确保药品供给及时、准备。

　　• 血液信息管理

　　将RFID技术应用到血液管理中，能够有效避免条形码容量小的弊端，可以实现非接触式识别，减少血液污染，实现多目标识别，提高数据采集效率。

　　• 药品制剂防误

　　通过在取药、配药过程中加入防误机制，在处方开立、调剂、护理给药、病人用药、药效追踪、药品库存管理、药品供货商进货、保存期限及保存环境条件等环节实现对药品制剂的信息化管理，确认病患使用制剂之种类、记录病人使用流向及保存批号等，避免用药疏失，病患用药安全。

　　• 医疗器械与药品追溯

　　通过准确记录物品和患者身份，包括产品使用环节的基本信息、不良事件所涉及的特定产品信息、可能发生同样质量问题产品的地区、问题产品所涉及的患者、尚未使用的问题产品位置等信息，追溯到不良产品及相关病患，控制所有未投入使用的医疗器械与药品，为事故处理提供有力支持。

　　• 信息共享互联

　　通过医疗信息和记录的共享互联，整合并形成一个发达的综合医疗网络。一方面经过授权的医生可以翻查病人的病历、患史、治疗措施和保险明细。患者也可以自主选择或更换医生、医院;另一方面支持乡镇、小区医院在信息上与中心医院实现无缝对接，能攻实时地获取专家建议、安排转诊和接受培训等。

　　• 新生儿防盗系统

　　将大型综合医院的妇产科或妇儿医院的母婴识别管理、婴儿防盗管理、信道权限相结合，防止外来人员随意进出。尤其，婴儿出生后也要给婴儿佩戴一个可以标示惟一性身份的“RFID腕带”，并使婴儿的信息和母亲的信息具有惟一对应性，要确定是不是抱错了婴儿，只需对比母婴的“RFID腕带”信息就可了，这就避免了婴儿抱错事件的发生。

　　• 报警系统

　　通过对医院医疗器械与病人的实时监控与跟踪，说明病人发出紧急求救信号，防止病人私自出走，防止贵重器件毁损或被盗，保护温度敏感药品和实验室样本。

　　远程医疗监护

　　远程医疗监护，主要是利用物联网技术，构建以患者为中心，基于危急重病患的远程会诊和持续监护服务体系。远程医疗监护技术的设计初衷是为了减少患者进医院和诊所的次数。

　　根据美国疾病控制中心(CDC)2005年的报告，大约50%的美国人至少患有一种慢性疾病，他们的治疗费用占全美2万亿医疗支出的3/4以上。除了高额的高科技治疗和手术费用外，医生的例行检查、实验室检测和其他监护服务支出大约有几十亿美元。

　　随着远程医疗技术的进步，高精尖传感器已经能够实现在患者的体域网(body-area)范围内实现有效同信，远程医疗监护的重点也逐步从改善生活方式转变为及时提供救命信息、交流医疗方案。

　　实际应用上，小区居民的有关健康信息可通过无线和视频方式传送到后方，建立个人医疗档案，提高基层医疗服务质量;允许医生进行虚拟会诊，为基层医院提供大医院大专家的智力支持，将优质医疗资源向基层医疗机构延伸;构建临床案例的远程继续教育服务体系等，提升基层医院医务人员继续教育质量。

　　1、RFID助老人独立生活的应用

　　阿得雷德大学计算机科学家正在领导一个项目开发新的RFID传感器系统，说明老年人保持独立生活和安全看护。研究人员采用RFID和传感器技术，自动识别和监测人的活动;能够确定个人的正常例行维护，并在危险来临时，及时地提供帮助，在人口老龄化的时代具有巨大的潜在价值。

　　该系统的投入成本较低，不存在隐私问题和密集的监测监控，被监控对象(老年人)也无须另外穿戴物品。

　　2、智能轮椅的应用

　　智能轮椅的任务是安全、便捷地把用户送到目的地，完成既定任务。在运动过程中，轮椅既需要接受用户的指令，又需结合环境信息启动自身避障、导航等功能模块，与移动机器人不同的是，在使用过程中，轮椅与用户成为一个协同工作的系统。

　　在运动过程中，轮椅既需要接受用户的指令，又需结合环境信息启动自身避障、导航等功能模块，与移动机器人不同的是，在使用过程中，轮椅与用户成为一个协同工作的系统。这就要求在设计之初就把人这个因素纳入考虑之中，所以，安全、舒适和容易操作应成为智能轮椅设计中最重要的因素;使用者身体能力的差异决定了智能轮椅需被设计为一个功能多元化，能满足多种层次需要的电子系统，而模块化最能体现系统多功能化的特征，每个用户都能根据其自身残障类型和程度选择适当的模块集成，且设计者可以在现有基础上通过增添功能模块，很方便地对轮椅功能进行改进。

　　智能轮椅的总功能可以分为以下几个子功能：环境感知及导航功能、控制功能、驱动功能和人机交互功能。通过对智能轮椅的功能分析和模块划分，再结合具体的研究内容和期望控制目标，本系统主要由传感器模块、驱动控制模块和人机交互模块3部分组成。其中传感器模块主要有内部状态感知和外部环境感知两部分构成，通过姿态传感器确定轮椅自身的位姿信息;通过编码器的位移速度和距离获得自定位信息;视觉、超声波和接近开关主要负责持续获得周围环境和障碍物的距离信息。驱动控制模块我们采用后轮驱动的方式，每一个后轮配置一个电动机，在控制器的操作下实现电动轮椅的前进、后退和转向。人机交互接口由操作杆和个人计算机接口数据输入两种方式，实现基本的人机交互功能。

　　智能轮椅有2个独立的驱动轮，各自配备一个电机码盘。由2个电机码盘的实时检测数据构成了里程计式的相对定位传感器，同时安装了倾角传感器和陀螺仪来测量轮椅在行进过程中的姿态状态。超声波传感器和接近开关被用于感知周围环境信息。为获取更大范围内的障碍物信息，本系统配备了8个红外传感器和8个超声波传感器。另外安装了一个CCD摄像头用于判断前方行进路程中的深度信息。

　　能够仅仅依靠两个轮子完成车体的平衡。这个显著特征要求它有特殊的结构，基本的设计思想为：保持两个轮子分别由独立的直流电动机驱动，并且在一条轴在线，车体的重心保持在轮轴以上，使用检测车体倾斜角度的传感器实时地获取车体的姿态信息，机器人的处理器将传感器信号进行处理，按照一定的控制算法计算出控制量控制电动机的转速和转向，驱动机器人前进或后退，完成车体的平衡。

　　智能轮椅采用一个倾角传感器和一个陀螺仪的组合构成姿态传感器来检测车体平台的运行姿态。倾角传感器用来测量轮椅偏离竖直方向的角度，陀螺仪用来测量角速度。

　　3、移动医疗

　　通过监测体温、心跳等一些生命体征，为每个客户建立一个包括该人体重、胆固醇含量、脂肪含量、蛋白质含量等信息的身体状况，实时分析人体健康状况，并将生理指针资料回馈到小区、护理人或相关医疗单位，及时为客户提供饮食调整、医疗保健方面的建议，也可以为医院、研究院提供科研资料。

　　4、RFID腕带的应用

　　在不久的将来，手机将变成每个人的私人医生。

　　大家估计都有亲身感受，在医院排队挂号是很常见的事情，等待和焦虑是人们脸上最常见的表情，这份苦有时会比病痛更加折磨人。病人因为看病难叫苦不迭，而面对每天成千上万的门诊病患，医院也深感不堪重负。但在不久的将来，这些都会改变。专家将“住进”手机，而手机则变成每个人的私人医生，这是昨天中国生物医学工程学会副理事长，中国工程院院士俞梦孙给人们展望的健康物联网的前景。

　　每个人生病都想找专家看，但是专家很少，怎么能服务所有的人呢?可是在未来这将变成现实。专家最重要的是经验，而这些经验往往是根据病人生病所得的资料指针累积而来的，如果能够把一个专家经验的数据库积累起来，当这个数据库的参数足够丰富的时候，只要病人把自己生病的参数指针输入进来，数据库就会自动给病人看病，而这个数据库最终就是“机器人专家”。

　　这些生涩的数据库可能很多市民都不明白，但是举例说明，如果一个专家专门看癌症，那么只要收集足够多的这个专家的治疗方案，这些治疗方案再结合病人的病理指标，也就建立了一个专家的数据库模型，例如当有一万个白血病人的数据库指针被收集，那么这个数据库就有一万种对于白血病治疗的解决方案，也就是说一个普通的白血病人，只要把各项化验参数输入这个数据库中，数据库就会自动根据以往的专家经验从而产生治疗方案，而这个治疗方案就是这个专家的日常治疗经验。这样的数据库最终将变成软件内置到手机里，一旦生病，手机中的软件将自动治疗，而如果遇到无法判断的情况后，专家将亲自出马通过互联网对病人进行治疗。届时每个市民的手机都会是一个“机器私人医生”。

　　5、GPS定位心脏病人的应用

　　每个人都要建立自己的健康数据库。一位心脏病人，如果建立了数字健康档案，一旦心率出现异常甚至高危，数据会立即传回我们的系统，通过GPS定位，我们可以帮助病人立即拨打120，联系最近的医院进行救助。

　　这是一个简单的物联网应用，但是以后每个市民的家中都会有一个体检设备，市民只要把手掌放到这个设备上，然后设备就会采集血压，心跳，脉搏，体温等多种因素，而未来甚至一些简单的化验也能在设备上完成，这些数据采集以后将自动传递到医院的数据中心，一旦出现情况，医生会提示入院进一步检查，或者就近采取救治措施。如果有需要，以后人们的体检可能是每天进行。

　　6、看病只要“一卡、一腕带”

　　每次进入地铁人们都觉得非常轻松，刷下卡就什么都解决了。

　　在健康物联网中，看病也像坐地铁一样，只要一张卡就全部解决了。

　　在医疗过程中，患者以身份证作为惟一的合法身份证明在特定的自动办卡机(读写器)上进行扫描，并存入一定数量的备用金，几秒钟自动办卡机就会生成一张“RFID就诊卡”(也可使用由专用的医保卡)，完成挂号。患者持卡可直接到任何一个科室就诊，系统自动将该患者信息传输到相应科室医生的工作站上，在诊疗过程中，医生开具的检查、用药、治疗信息都将传输到相应的部门，患者只要持“RFID就诊卡”在相关部门的读写器上扫描一下就可进行检查、取药、治疗了，不再需要因划价、交费而往返奔波。就诊结束后，可持卡到收费处打印发票和费用清单。

　　另外与“RFID就诊卡”对应的是住院使用的“RFID腕带”，其中包括患者姓名、性别、年龄、职业、挂号时间、就诊时间、诊断时间、检查时间、费用情况等信息。患者身份信息的获取无须手工输入，而且资料可以加密，确保了患者身份信息的惟一来源，避免手工输入可能产生的错误，同时加密维护了数据的安全性。此外，腕带还有定位功能，佩戴腕带的人再也不能偷偷溜出医院了。

　　当有人强制拆除“RFID腕带”或患者超出医院规定的范围时，系统会进行报警;佩戴带有监控生命体征(呼吸、心跳、血压、脉搏)的并设定“危急值”的“RFID腕带”，可24小时监控生命体征变化，当达到“危急值”时系统会立即自动报警，从而使医护人员在第一时间进行干预。而在医疗过程中，对患者进行的诸如检验、摄片、手术、给药等工作，均可以通过“RFID腕带”确认患者的信息，并记录各项工作的起始时间，确保各级各类医护及检查人员执行医嘱到位，不发生错误，从而对整个诊疗过程实施全程质量控制。

　　患者可通过“RFID腕带”在指定的读写器上随时查阅医疗费用的发生情况，并可自行打印费用结果，以及医保政策、规章制度、护理指导、医疗方案、药品信息等内容，从而提高患者获取医疗信息的容易度和满意度。

　　物联网在医疗照护应用上的技术难题

　　目前物联网的医疗照护应用仍有几个技术难题需要解决：

　　动态组网与大规模网络中节点移动性管理

　　当监护系统扩展到小区、城市甚至全国时，其网络规模巨大，并且监护节点与基站都具有一定的移动性。因此，必须设计一种合适的网络拓扑管理结构以及节点移动性管理方法。

　　数据完整性与数据压缩

　　节点有时需要长达24小时的监测人体参数，所采集到的资料量大，而存储容量小，常采用压缩算法来减少数据的存储与传输量，然而，传统数据的压缩算法成本高不适合传感器节点。另外，压缩算法不能损坏原始数据，否则会造成误诊。

　　数据安全性

　　无线传感器网络节点采用自组织方式组成网络，容易受到攻击，此外，病人的信息需要保密。传感器节点计算能力相当有限，传统的安全和加密技术都不适用。因此，必须设计一种适合传感器节点的加算法。