慢性非传染性疾病简称慢性病,具有病情长、预后差、伴有并发症,生活质量差等特点,虽其发病率、致残率、死亡率极高,但仍是可防可控的,重点在于：如何使病人长期保持病情的动态平衡和身体的生理平衡,并在发生危险时给予及时有效的救治。国内外已有针对个人健康的监护产品和系统面市,这些产品主要侧重于对心电、血氧、血压或血糖等单一生理指标的监测,并分别进行数据分析。以此为基础的数据库设计由于忽视了各指标间的内在联系,数据结构必不利于资源整合和分析评估。同时,由于我国医疗信息化产业尚处于起步阶段,整个行业的数据标准极其混乱,难以实现异构系统间的数据交互,这势必不利于健康监护的长期发展。国内外研发机构已意识到现有监护系统中存在的种种问题,开展了多方面研究。其中,邹娜等人提出在数据库层面改进现有存储管理模式,对数据进行深入挖掘；王海舜等人提出使用HL7和XML技术来实现异构系统间的信息交换与集成,对异构健康数据共享提供了思路；Martin S等人提出了基于多生理参数的智能报警算法提高监护结果准确性,并在不增加系统复杂度的基础上取得了较好效果。可见,标准规范化、数据关联化、结果准确化必将成为健康监护系统先进研究和发展的趋势。本课题组设计了包括生理参数采集端、手机终端、平板终端、健康监护平台一套完整的健康监护系统,其中,生理参数采集端包括便携测量终端和家用监护仪,用来实现健康数据的采集,手机终端和平板终端用来实现数据的临时存储和中转,健康监护平台主要实现健康数据的接收、管理、分析。本研究主要涉及健康监护平台的设计,以每个患者为数据库管理的基本单元,深入挖掘个人关联,跟踪个人演进,提出了对多指标健康数据进行综合动态分析的方法,最终得出代表患者健康状态的健康指数,提高监护评估的准确性,采用国际上广泛应用的HL7标准,在Web监护平台下实现监护数据的HL7规范化。因此,在架构设计方面,将健康监护平台划分为数据管理、分析评估和HL7标准化三个部分。在技术选取方面,健康监护平台采用B/S的网络结构,硬件环境采取租用的虚拟主机进行搭建,开发技术则采用Asp.Net,以C#作为开发语言,用IIS搭建Web服务器,通过Microsoft SQL Server对数据库进行管理和维护,选用Visual Studio2010作为开发工具,用HL7标准来对健康监护数据进行规范化。同时针对Visual Studio在界面设计方面的相对弱势,引入了Silverlight4.0、MsChart控件来丰富用户体验,而HL7接口引擎部分采用了C/S架构,以保证数据的安全保密性,建立了以健康知识、健康数据、用户资料、健康评估信息为主要内容的数据库。数据管理是对健康监护平台所有可能涉及到的数据的统一管理,基于对健康信息管理与服务系统的分析和规划,在健康平台端建立15张关系数据表。按照要实现的功能,将其分为以下四个模块：用户信息管理模块、健康信息管理模块、健康教育管理模块和系统信息管理模块。数据管理是监护平台的数据基础,为分析评估提供软硬件环境和所需数据,而分析评估算法的准确性和精确度会直接影响到监护系统的整体性能,是评判一个健康监护系统好坏的重要指标。因此设计此模块实现对病人健康状态的评估,分为动态阈值算法和分析评估算法两部分。在阈值设置方面,国内一般都是参考国家标准,不加处理直接使用。但国家标准是基于全国范围内的平均值,而具体到每个病患,都会有一定范围的波动。因此,本研究以国家标准为基础,提出一种自适应的动态阈值算法。通过对误报警数据、正常数据和异常数据的加权求和,来更新每个病患的报警阈值。如果阈值设置的与病人的实际阈值有较大出入,通过逐步更新,报警阈值将与病患真实阈值逐步趋于一致,更符合病患的生理特点。健康数据评估是基于系统中设置的阈值,对用户的健康数据进行进一步处理,评估出用户当前的身体状态。本研究借鉴了社会医学中的健康危险因素评价(HRA, Health Risk Factor Appraisal)这一概念,但是,健康危险因素(HRF,Health Risk Factor)最终要与所在区域内的平均HRF作对比,才能最终确定病人的健康状态,由于本系统以监护病患为基本单元,为了更准确地对用户进行健康评估,提出健康指数(HI, Health Index)来代替HRF,并将对比对象从某区域内的平均HRF变为个人历史阈值,实现更贴合用户自身特点的分析评估算法.在正常状况下,用户的各项生理参数均处于正常范围之内,健康指数为0,表示用户的健康状况良好。当用户出现异常时,健康指数会大于0,并且用户的危险程度与健康指数成正比,并且可以通过对健康指数大于0的生理参数的统计分析,判断监护病人的异常原因,方通知医院相关科室提前做准备,为健康救护赢得时间,尽量增加病人得到及时救治的可能性。目前解决异构系统间数据共享的技术手段中,有两个关键技术。一是HL7标准,它最早起源于美国,是医疗领域应用最广泛的电子数据传输协议,本研究采用其最新的HL7V3版本。HL7标准主要定义了数据交换的标准格式及通信协议,其中HL7消息的构建和解析是实现异构信息系统数据交换的关键技术之一。另一关键技术XML,是一种可定义描述对象结构的元语言,用XML技术描述的数据对象被称为XML文档,XML文档的结构由XML Schema进行描述。HL7V3消息支持XML格式描述,通过XML Schema对文件结构的预定义,既可以实现不同系统间对于交换数据的语法、语义认知的统一,又能对XML进行验证。数据交换双方拥有共同的XML Schema,是异构系统间的数据互通的基础。本系统设计HL7接口引擎实现异构系统间的数据交换。对HL7数据交互过程,可进行如下描述：(1)消息的请求者(HIS)调用HL7借口引擎,根据HL7Schema,对请求的信息进行编码,形成标准化XML文档；(2)通过Internet、3G、WiFi等多种方式将XML文档发送到监护平台：(3)在监护平台设计HL7引擎接口,采用C/S模式,分成HL7代理和HL7服务端两个部分,HL7代理在平台前置机上运行,周期性的读取上传的XML文档,将数据封装成标准的HL7消息后传送到HL7服务器,HL7服务端监听并接受来自HL7代理的HL7消息,对其进行解析；(4)将解析后的健康信息后存入健康监护数据库。本文提出了目前较为切合实际需求的慢性病健康监护方案,最终设计实现了包括健康数据的接收、存储、分析评估、医患互动交流、预约咨询、医嘱下发等多功能在内的健康监护平台。该设计方案贴近医患使用习惯、操作方便,符合实际监护要求。对于健康监护的评估分析,通过对模拟数据的测试,阈值算法较好的适应了病人的阈值波动,在长时间的监护之后,相对于国家标准阈值,基于监护病人自适应阈值的监测结果准确度更高,表明本分析评估算法是确实可行的。在数据共享方面,预留了HL7接口,为以后与HIS等信息系统的交互打下了坚实的基础。但是在研究过程中仍然存在问题：在健康评估方面,以健康指数为标准的测量方法正确率有待提高,算法有待进一步改进,相关参数的设定需要进行实验进一步修正；在数据共享方面,由于硬件环境的限制,对数据共享的测试暂时未能实现,需要搭建硬件环境,对HL7标准下的数据共享工作进行测试。此外,随着社会的发展,人们对健康监护提出了新的要求。健康评估不应作为健康监护的终结点,应该以健康评估为基础,继续开发健康预测等下游功能,并为慢性病、社会学等研究提供数据基础；在数据存储方面,一个人一天的监护数据就可以达到数十MB甚至上百MB,随着用户的增多,数据量有可能达到TB甚至PB级,因此,对多用户、海量数据的管理是本课题以后的一个难点,可以考虑利用日益成熟的云技术来解决。本文设计的健康监护平台在HL7标准化、数据库管理、健康评估等方面提出了新的思路,对健康监护产业有较好的借鉴意义,随着健康监护的不断发展,HL7标准和XML技术的逐步成熟,数据交互良好、监护结果准确、数据管理合理的健康监护平台必将有更广阔的应用前景。