使用连接到iOS应用程序的生理传感器 初步预防无症状心血管疾病外文翻译资料

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使用连接到iOS应用程序的生理传感器

初步预防无症状心血管疾病

摘要 心血管疾病是死亡和疾病的首要原因，也是发达国家民众残疾的主要原因之一。尽管由于更好的治疗，死亡率可能会降低，但预计未来几年这种疾病的患病率会增加。介绍无症状患者心血管疾病一级预防技术解决方案的设计和开发。该系统旨在通过使用自我反馈技术提高人们对采用健康心脏习惯的重要性的认识。使用了一系列传感器，可以检测无症状患者的心血管危险因素。这些传感器可以评估心率，血压，血液和体温中的SpO2-氧饱和度。这项工作开发了一个模块化解决方案，分为四个部分：iOS应用程序，传感器，服务器和Web。CoreBluetooth库执行蓝牙4.0通信，用于应用程序和传感器之间的连接。通过使用CoreData和SQL机制，数据文件存储在iPad和服务器上。该系统通过20名健康志愿者和10名已确诊的结构性心脏病患者进行了验证。一旦获得样本，除了统计分析之外，还运行所有重要数据的比较。该计算的结果是总共32例一级显着性相关性（p lt;0.01），例如，每日步数与高血压（p = 0.008）和24 s水平病例之间的反比关系（p lt; 0.05）如风险与年龄之间的显着相关性（p = 0.013）。本文设计的系统使得有可能通过传感器系统来创建一个能够收集心血管危险因素的应用程序，该系统用于测量生理变量和记录身体活动和饮食。

关键词 监控·初步检测·iOS·Withings血压计·iHealth脉搏血氧仪

介绍

心血管疾病（CVD）是发达国家死亡的主要原因。 在西班牙，2015年每100,000人中有250人死亡，第二心脏和血管状况影响了35岁以上人口的37％。 心血管疾病是西班牙女性死亡和入院的主要原因，去年有超过500万例。

心血管疾病的一些主要因果危险因素是吸烟，高血压（HBP），高胆固醇血症和糖尿病。这些因素的患病率高于西班牙人群，这显着增加了患CVD的可能性。 可改变的易感因素包括肥胖和久坐不动的生活方式。

尽管最近的治疗方法取得了最新的治疗进展，但由于采用了不健康的心血管习惯，即放弃了地中海饮食，以及与新技术的出现相关的更久坐的生活方式，其流行和影响仍在上升。 这些因素与西方社会正在进行的工业和技术革命有关。 在未来几十年中逐渐进入低收入状态，从而导致慢性病患者数量增加，这表明卫生支出呈指数级增长，这需要建立机制来实施医疗保健储蓄战略。

本研究的目的是提高一般人群对改变可改变的心血管危险因素和控制不可改变的心血管危险因素的重要性的认识。 最终目标包括减少因心血管疾病的发生和治疗而产生的医疗保健支出。主要贡献主要表现为心血管疾病的主要预防技术方案。

促进上述疾病预防的预防是在二十一世纪控制这一流行病必须面临的主要挑战。 必须考虑到有效实施心血管预防的障碍。 例如，对高血压的控制不力部分是由于一些医生对收缩压数量的关注，以及患者未遵循处方治疗。 此外，本文试图采取措施控制超重和肥胖流行病，现在不仅仅出现在成年人之间，而且与饮食密切相关。

交通灯营养分类系统旨在让用户意识到需要改善他们的饮食，从而改善他们的健康状况。 西班牙卫生部启动了NAOS战略（营养，身体活动和肥胖预防战略），这是一项促进身体活动，预防和减轻儿童多余体重的关键举措。 该项目旨在促进锻炼作为日常习惯，记录用户的身体活动并告知其是否合适。

关于现如今的健康护理存在着广泛的知识，并且它正在不断变化。 鉴于此，医学计算机程序计划在临床决策中进行了研究。一项研究证明了医疗保健从业者在使用纸质指南而非以用户为中心的决策支持系统（DSS）时遇到的可用性问题。然而，现有的DSS几乎没有应用实际的实践，并且优化医疗保健系统的巨大潜力远未实现。移动通信和无线技术的最新发展为移动健康领域开辟了新的途径。 这些设备在全球拥有超过1亿台平板电脑，为医疗保健提供了有用的工具。

管理患有心功能不全的患者的一些新的辅助资源对于他们使用ICT来说是非常出色的。这种类型的技术是对患有心脏病的家庭患者的监测。 患者可以接受的应用程序可能是最有希望的应用程序。今天可能很难让患者从这些应用程序中受益。 然而，由于开发了用户友好的语言和易于使用的设备，预计未来几年情况会发生变化。 已经有易于使用的药片，而且护理人员可以用于治疗心功能不全的患者。

目前市场上的不同应用旨在改善心血管健康，从提高认识到监测。根据提高认识的应用，Circle of Help应用程序侧重于教授和预防心血管危险因素。它分为三个部分：信息，动机和激活。该领域的另一个应用是“MSN健康与健身”，旨在通过1000多个运动和锻炼视频来改善用户的健康。Alertha是一款适用于高血压患者的心脏监测应用程序，可用作患者和医疗保健从业人员控制病情的工具。它可以记下个人数据和推荐的血压。尽管记录了血压，但这个应用程序只收集用户输入的信息。换句话说，它不使用传感器来收集数据。其中包括通过手机摄像头来记录用户的心率，这使得监控多个人成为可能。

分析了市场上的应用程序后，得出的结论是，只有应用程序可以进行提高认识监控。这个实现包括两种方法。 它通过收集有关饮食和身体活动的信息使用户意识到。 此外，它还通过各种生理传感器对远程病人进行远程监护。此外，它还可以保存记录在服务器上的所有数据，并且已经开发出一个网络，用于医疗专家的监测。首先，我们解释了这项工作中使用的方法（系统设计和评估参与者），然后展示了开发和测试的结果，完成了讨论和结论。

方法

本节描述了这项研究所使用的方法，并且创造了一个能够监测心脏状况的系统。

系统设计

本节介绍基于iOS应用程序的技术解决方案的设计，该应用程序能够解释通过各种生理传感器获得的数据。 我们的目标是提供一个主要的预防服务，并在一个简单的语言系统中监测患者的心脏。这就是在家中进行诊断测试的可能性，除非在极端情况下，不需要去专科医疗中心。

所提出的系统包括记录用户生理活动的三个设备（参见图1）。它收集他们的心率，体温，SpO2，血压和每日步数。数据记录在iPad上的数据文件中，该数据文件存储并上传到服务器，使其可以在网络上进行可视化，医生可以在将来使用它来监控他们的患者。下图显示了所提出系统的一般模式，旨在以更简单的方式解释上述内容。设计和开发了一个以以下四个部分为中心的模块化解决方案，以确保系统正常运行：iOS应用程序，传感器，服务器和Web。该应用程序通过蓝牙4.0连接到传感器，以监控患者的活动。 CoreBluetooth框架用于启用此类连接。这允许使用必要的类来建立连接以及稍后在设备和iPad之间断开连接。 oAuth协议还用于建立与服务器的安全连接。 oAuthSwift是用于创建此类连接的框架。它通过访问令牌授予授权。这些令牌是通过发送请求访问服务器数据的客户端的凭证获得的。日历用于跟进监控，以便用户知道每天进行的测量。由Nicholas Wargnier设计的NWCalendar库用于实现日历。它的设计是为了让用户可以选择他们想要的那一天，并在当天显示所有使用者。它还显示了所有数据的图表 - 通过iOSChart框架 - 以便清楚地显示所收集的信号。

图1 系统的一般架构

通过iPad收集的数据的持久性技术避免丢失是通过CoreData实现的 - Apple提供的基于SQL和UserDefaults的框架默认包含在所有iOS项目中，用于保存小变量。

通过在SQL中实现数据库获得服务器持久性。 此外，它是通过API REST创建的，以便将http方法用于服务器的请求。

为构建系统架构而创建的高级图（参见图2）基于两个主要模块 - 硬件和软件 - 这有助于实现该项目的目标。 每一个都分为子块。

图2 高级图

硬件块包括四个子块。第一个包括生物医学传感器，检测选择进行这项工作的信号。心率通过两种不同的方式记录：光脉冲和电脉冲。此外，收集四个参数以补充记录的生理信息：体温，血压，SpO2和步数。它们中的每一个都是通过特定设备收集的。这由硬件部分中的以下块完成。第二个子块获取来自前一个块的信号，这些信号是通过三个设备获得的。第一个是Withings血压监测仪，除了通过电脉冲的心率之外还显示收缩压和舒张压读数。第二个装置是iHealth血氧计，它通过食指上的光脉冲收集血液中的氧饱和度-SpO2和心率。最后一个装置是微软带，分析并发现了身体的温度，每天记录的是心率和心率。系统被设计成三个传感器记录心率以确保最可靠的测量可能，而且从另一个方面来说，非常可能。

第三个和第四个子块，它们和服务器一起构成了硬件的一部分。 最后一个包括存储所有用户数据和测量值的数据库，它由Web服务组成，该Web服务生成连接各种系统模块的接口。

软件块包括三个要素：数据传输，数据分析和结果可视化。数据传输与服务器和iPad建立必要的连接。 通过API REST与服务器建立连接，API REST接收和发送JSON类型的请求。 数据采集的中心是监测用连接到三种类型设备的生物医学传感器收集的生理信号，这三种设备专门调整信号以正确地将它们发送到iPad。

参与者

监测20个健康个体心脏的状况，其中6个是男性，14个是女性。 考虑受试者的年龄，研究中包括18至65岁的人，以便根据年龄检测心脏状况的变化。 录音持续十分钟，包括基础和活动状态测量，以分析心率的变化。 由于可能存在法律问题，未成年人被排除在研究之外。 还排除了患有可能影响初级检测阶段结果的慢性疾病的受试者。

然而，测试是因为来自ATCORE协会的心脏问题，以验证监控是否正常运行。 表1显示了没有诊断出心脏病的参与者。

表1 参与者

将传感器放置在特定位置以正确地进行实验。 对于方案和结果验证，我们在左上肢采取了生命体征。

作为评估的一部分，参与者填写了两份调查问卷，要求他们回答关于他们在使用iPad运行测试时感觉如何的简单问题，或者计算他们患心脏事件的风险。 第一个测试是SUS（系统可用性量表）。 该问卷评估参与者在使用申请时所感知的可用性量表。 它的构建是通过自动响应填充的。 每个项目都有几个选项，分数从1到5（1 =非常同意，5 =非常不同意）。 例如，用户被问及他们是否发现系统过于复杂或易于使用。 参与者在使用应用程序后填写SUS以确保系统正常运行。

这项工作中使用的第二个测试是Framingham问卷。 它是一个基本的支柱，它的不同形式被用于治疗决策，这是基于模型在进入患者的风险特征时提供的估计风险。用于计算遗传性，年龄，血压以及该人是否患有糖尿病或吸烟者的变量。 使用取决于用户指示的变量的系数进行数学计算。

Framingham调查问卷在申请中实施，以便参与者可以在他们第一次访问时填写并更改他们认为合适的信息。

结果

本节汇总了每位患者的结果，以证明系统正常运行。 在整个研究期间用计步器记录用户的身体活动，并通过测量他们的心脏频率，血压和SpO2来监测他们的生理状况。

功能测试

在使用每个传感器创建数据文件之前，要求受试者根据Framingham问卷填写计算心血管风险的表格。 计算每个受试者的心血管风险估计值。 表2显示了每个结果和每个用户的年龄（表3）。

表2 Framingham心血管风险问卷调查结果

表3 系统可用性量表（SUS）问卷调查结果

如果超过68，那么应用程序的可用性评估被认为是合适的。 在分析上表中的数据时，所有参与者都给出了超过68％的结果。 因此，我们可以得出结论，该系统具有很高的可用性。

统计分析

为了验证该研究，进行了统计分析以判断健康人和患有某些疾病的人之间记录的变化之间的一致性。 该分析计算信号中显着变化的样本，以查看数据显示集中趋势或分散的程度。统计学描述符用于正态化和方差的同质性，以便选择最合适的统计计算。 作为该研究的结果，选择非参数测试来进行正态化和均匀性变化的统计计算。

非参数研究包括Spearman的显着相关分析和Mann-Whitney显着性。 根据性别以及他们是否有心脏病情，曾经使用过两次。 计算每个文件的平均值以便于统计学研究。 以这种方式，根据性别，年龄，基础和活动状态的平均心脏频率，平均SpO2，平均温度和平均每日步数来应用统计方法。 此外，还分析了心脏病患者与健康人之间的差异，分析了基础和活动状态以及高低血压之间的心脏频率之间的关系。

健康个体的统计分析

对健康个体进行的显着性分析产生的结果或效果不可能是随机的。 当测量可以按顺序进行排序时，换句话说，当值倾向于连续变量但没有正态分布时，Mann-Whitney方法很有用 ——并且该方法适用于样本独立的情况。

统计学计算是根据性别进行的，并且在心血管风险分布方面产生了重要价值（p = 0.036）。 这表明男性和女性的风险存在显着差异。 根据性别，在受试者的步数中也检测到低显着性（p = 0.46）。 重要性是微不足道的，因为这个值可能会增加，因为这个值很大。

Spearman的相关系数是两个连续随机变量之间关联强度的度量。 进行该分析以获得相关变量（r）和样品之间相关性的显着性（p）。 搜索显示显着性的关系，此外，区分两个水平：第一水平p lt;0.05，第二水平p lt;0.01。 发现一级意义32例，二级24例。 图3显示了计算的一些相关性。

图3 健康个体之间的

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