患者远程监测中的边缘管理：技术与应用

### 患者远程监测中的边缘管理：技术与应用 在医疗领域，患者远程监测正变得越来越重要。借助边缘计算和人工智能技术，能够实现对患者临床路径的有效管理，确保患者在家中也能得到及时、准确的医疗监测。 #### 1. 临床路径执行正确性实时监测 边缘架构会从云层接收需存储的流程模型。具体而言，边缘框架通过连接云端，下载临床路径的一部分作为经过验证的流程模型，从而为特定类型的患者确定最合适的临床路径模型。 监测阶段的开展需要激活一系列医疗设备，用于收集临床数据。这些数据由边缘模块收集，并以标准格式（如可扩展事件流，XES）进行预处理，该格式与边缘节点中存储的流程模型相对应。 日志分析可以针对每个单独步骤（如血压测量、药物摄入等）立即执行，以验证是否符合模型。对于不太严重的临床路径，也可以在一段时间（如一天）结束时进行分析，以评估单个活动或整个路径的偏差。将活动转化为正式符号是使用算法验证合规性和检测与流程模型差距的第一步。 #### 2. 临床路径依从性检查器（CPAC） 基于偏差情况，可以评估差异（如漏服药物），并定义纠正措施，使执行回到正确的路径模型。为此，引入了临床路径依从性检查器（CPAC）模块。 CPAC采用深度学习方法，使用长短期记忆网络（LSTM）来执行一致性检查任务。其思路是将患者执行的动作序列（存储在日志中）视为模式的特征元素进行分析。每个模式可以与临床人员定义的理想流程模型进行比较，并通过LSTM根据合规水平进行分类。 从边缘节点收集的事件日志开始，可以输入并推断与两个不同模型的差异：一个用于临床路径步骤预测，另一个用于时间预测。如果当前执行与模型不匹配，CPAC模块会自动将具体事件告知医疗人员，并向边缘基础设施的云层发送报告。 #### 3. 临床路径异常检测模块（CPAD） 监督机器学习技术可用于预测患者生命体征何时会出现临床恶化。这些技术也用于环境辅助生活（AAL）场景，能够判断患者护理状态下设备之间的通信是否正确或受到损害。 为避免数据监测系统受到攻击，系统配备了临床路径异常检测模块（CPAD）。CPAD使用机器学习技术管理数据传输过程中可能出现的安全问题，分析并在必要时通知检测到的异常。 通过认知安全方法和先进的人工智能技术，系统能够在每次交互时学习和分析检测到的威胁，并为医疗服务提供者提供入侵解释，以便立即纠正患者的临床进程。 在设计上，节点中收集的数据可视为