بهزیستی هوشمند؛ مراقبت ۲۴ ساعته از بیماران با کمک فناوری های نوین

در سال های اخیر، افزایش جمعیت سالمندان و افراد دارای معلولیت جسمی در کشور، ضرورت بهره گیری از فناوری های نوین را در ارائه خدمات بهزیستی بیش از پیش نمایان ساخته است. یکی از چالش های اصلی سازمان بهزیستی، نظارت مستمر و غیرحضوری بر وضعیت سلامت این افراد در محیط های غیربیمارستانی مانند منازل یا مراکز مراقبت است.
در این راستا، شبکه های حسگر بی سیم هوشمند (Wireless Sensor Networks - WSNs) به عنوان یک بستر فناورانه نوین، می توانند نقش کلیدی در ارتقاء کیفیت پایش سلامت ایفا کنند.

WSNها با بهره گیری از نودهای حسگر کوچک و توزیع شده، قابلیت اندازه گیری پارامترهایی نظیر ضربان قلب، دمای بدن، میزان تحرک، الگوی خواب و موارد مشابه را فراهم کرده و داده ها را به صورت بی سیم به مراکز پردازش و پایش ارسال می کنند. ترکیب این قابلیت ها با الگوریتم های هوش مصنوعی، امکان تحلیل هوشمند داده ها و پیش بینی وضعیت بحرانی بیماران را نیز فراهم می آورد.

معماری پیشنهادی برای پایش بیماران با WSN

معماری پیشنهادی برای پایش بیماران جسمی در بستر بهزیستی، می تواند شامل چهار لایه اصلی باشد:

لایه حسگر (Sensor Layer):
شامل گره های هوشمند پوشیدنی یا تعبیه شده در محیط که داده های فیزیولوژیکی مانند ضربان قلب، فشار خون، اکسیژن خون، دمای بدن و حرکت فیزیکی را اندازه گیری می کنند. این گره ها باید توان مصرفی بسیار کم، پایداری بالا و قابلیت اتصال به شبکه را داشته باشند.

لایه شبکه (Network Layer):
وظیفه انتقال داده های حسگر به گره های مرکزی را برعهده دارد. استفاده از پروتکل های سبک مانند ZigBee یا 6LoWPAN برای مصرف کم انرژی توصیه می شود. همچنین، باید از الگوریتم های مسیر یابی بهینه و مقاوم در برابر گره های از کار افتاده استفاده گردد.

لایه تجمیع داده و پیش پردازش (Aggregation Layer):
داده های خام دریافتی از نودهای مختلف با یکدیگر تجمیع و نرمال سازی می شوند. به منظور کاهش بار محاسباتی، پیش پردازش های ساده ای مانند حذف نویز، میانگین گیری و شناسایی مقادیر پرت انجام می شود.

لایه تحلیل و پایش (Analysis Layer):
این لایه با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین و تحلیل الگو، رفتار سلامت بیمار را مدل سازی کرده و انحراف از روند طبیعی را تشخیص می دهد. به عنوان مثال، الگوریتم های RNN، LSTM و Random Forest می توانند برای پیش بینی حملات احتمالی یا تغییرات ناگهانی مورد استفاده قرار گیرند.

چالش های فنی پیاده سازی WSN در پایش بیماران

با وجود مزایای فراوان، پیاده سازیWSN در حوزه پایش بیماران با چالش های جدی فنی مواجه است:

۱. محدودیت انرژی

گره های حسگر معمولا با باتری کار می کنند و تعویض باتری در کاربردهایی مانند مانیتورینگ مداوم بیمار در منزل یا آسایشگاه ممکن نیست. در نتیجه، طراحی الگوریتم های مصرف انرژی پایین، از جمله روش های زمان بندی خواب/ بیداری و ارسال داده فقط هنگام رخداد (event-driven)، حیاتی است.

۲. اعتمادپذیری انتقال داده

در محیط های داخلی، تداخل با تجهیزات دیگر (مانند وای فای یا بلوتوث) یا وجود موانع فیزیکی می تواند نرخ از دست رفتن بسته ها را افزایش دهد. استفاده از مکانیزم های اصلاح خطا (FEC)، تقویت کننده های سیگنال و تکرار هوشمند بسته ها(retransmission) برای تضمین اعتمادپذیری لازم است.

۳. زمان بندی و تاخیر(Latency)

در برخی کاربردها، تاخیر در رسیدن داده (مثلا در تشخیص افت ناگهانی فشار خون) می تواند حیاتی باشد. به همین دلیل، طراحی پروتکل های Real-Time مانند RAP یا SPEED توصیه می شود که اولویت انتقال داده های حیاتی را در نظر می گیرند.

۴. هم مکانی گره ها و پوشش مناسب

محل استقرار حسگرها، به ویژه در محیط های متراکم و در حرکت، اهمیت بالایی دارد. استفاده از سنسورهای پوشیدنی (wearable) با قابلیت خودکالیبراسیون و همگام سازی با دیگر نودها (مثلا سنسورهای محیطی) یک راهکار هوشمندانه است.

امنیت و حفظ حریم خصوصی در شبکه های پایش سلامت

پایش بیماران نیازمند تبادل مستمر داده های بسیار حساس پزشکی است. از این رو، امنیت اطلاعات و حریم خصوصی کاربران باید در اولویت قرار گیرد:

رمزنگاری داده ها

استفاده از الگوریتم های رمزنگاری سبک مانند AES-CCM یا ECC برای داده های حسگر، که توان محاسباتی کمی نیاز دارند و مناسب سخت افزارهای محدود هستند.

احراز هویت نودها

برقراری ارتباط بین گره ها و سرور باید تنها پس از تایید هویت دوطرفه انجام شود. پروتکل هایی مانند EAP یا Lightweight Certificate-based Authentication می توانند به کار گرفته شوند.

ذخیره سازی امن در کلود

در صورتی که داده ها به فضای ابری ارسال شوند، باید از رمزنگاری End-to-End، کنترل دسترسی دقیق، و رعایت مقررات GDPR/قوانین ملی حفاظت از داده ها استفاده شود.

طراحی بومی سازی شده برای شرایط ایران

با توجه به زیرساخت های فناوری و محدودیت های مالی و فنی در کشور، یک سیستم پایش هوشمند بیماران بهزیستی باید ویژگی های زیر را داشته باشد:

پشتیبانی از زیرساخت های مخابراتی داخلی

استفاده از شبکه های NB-IoT یا LoRaWAN که در برخی شهرها راه اندازی شده اند، می تواند هزینه انتقال داده را کاهش دهد.

سخت افزارهای بومی یا کم هزینه

طراحی بردهای حسگر بر پایهESP32 یا STM32 با حسگرهای استاندارد مانند MAX30100 برای ضربان قلب برای کاهش وابستگی به تجهیزات گران قیمت وارداتی.

داشبورد فارسی مدیریت بیماران

طراحی یک پنل مدیریتی تحت وب برای کارشناسان بهزیستی جهت مشاهده وضعیت روزانه بیماران، هشدارها، الگوهای رفتاری و نمودارهای هوشمند.

بهره گیری از هوش مصنوعی بومی

تربیت مدل های تشخیص رویداد (مانند افت ضربان، زمین خوردن، اختلال در خواب) بر پایه داده های بیماران ایرانی، برای افزایش دقت مدل های تحلیل رفتار.

نمونه های موفق جهانی در پایش سلامت با WSN

کشورهای پیشرفته در دهه ی اخیر، پروژه های متعددی را با محوریت WSN برای پایش بیماران و سالمندان اجرا کرده اند که می تواند الهام بخش طراحی های داخلی باشد:

پروژه CodeBlue دانشگاه هاروارد

یک پلتفرم جامع برای پایش لحظه ای بیماران در بیمارستان ها و خانه، با استفاده از حسگرهای بی سیم و الگوریتم های هشدار فوری. این پروژه تمرکز زیادی بر روی زمان واکنش سریع و مصرف انرژی پایین داشته و بسترهای آزمایشی آن به طور گسترده ای در مطالعات پزشکی استفاده شده است.

پروژه AlarmNet دانشگاه ویرجینیا

سیستمی مبتنی بر حسگرهای محیطی و پوشیدنی برای پایش سالمندان در خانه که قادر است الگوی خواب، فعالیت روزانه و رفتار حرکتی را تحلیل کرده و در صورت مشاهده انحراف از الگوی طبیعی، هشدار ارسال کند.

سیستم SensiumVitals ایالات متحده

سامانه تجاری پایش سلامت مبتنی بر حسگرهای پوشیدنی با قابلیت اندازه گیری دائمی علائمی مانند دمای بدن و نرخ تنفس، و ارسال هشدار در صورت بروز علائم حیاتی غیرعادی.

سامانه MySignals اسپانیا

پلتفرمی متن باز که امکان توسعه سیستم های پایش سلامت را برای پژوهشگران و توسعه دهندگان فراهم می کند و بیش از ۲۰ سنسور مختلف را پشتیبانی می کند.

آینده نگری

به کارگیری شبکه های حسگر بی سیم هوشمند (WSN) در پایش بیماران جسمی تحت پوشش بهزیستی، نه تنها از منظر فنی امکان پذیر است، بلکه از نظر اجتماعی، اقتصادی و انسانی نیز تحولی بزرگ در کیفیت مراقبت های غیرحضوری به شمار می رود.
ترکیب فناوری های سنسور، ارتباط بی سیم، یادگیری ماشین و داشبوردهای مدیریتی می تواند فرایند تشخیص زودهنگام، پایش مستمر، هشداردهی سریع و کاهش بار پرسنل مراقبتی را بهبود بخشد.

مهدی میرزائی کارشناش مهندسی کامپیوتر و فعال رسانه ای 

انتهای یادداشت/