居家參考健康指標之探討- 以心血管循環系統為例

Abstract

由於資訊科技的快速發展，許多複雜的運算已可交由電腦代為處理，並將一些分析法則的應用推展到日常生活中，用以提昇目前社會的生活水平。在生物醫學工程領域中，結合資訊處理技術，將臨床醫學的健康照護推展到居家生活中，是許多研究者注目的探討議題，如何能將兩者做有效的結合、整合並做推廣、應用，是最大的瓶頸，此問題也持續被討論。

目前市面上已有居家型醫療儀器之販售，然而，在民眾採購、閱讀說明書、回家量測後發現，其所獲得的數據之評斷方式，只能參考說明書上所提列的數據與表格。亦即是，在家裡所獲得的生理數據之比對標準，卻建立在臨床實驗與數值統計的結果，無法提供個人化的比較，也很難說服可借此提升居家健康生活的照護。況且，在實際應用上，使用者仍然出事後逕行就醫(或身體非常不適時就醫)，上述狀況發生時，或是一些非平穩狀態下，例如: 激烈運動後，此居家型醫療儀器方可獲得 “檢測出脫離正常範圍”，如此，對於就醫後醫師問診的幫助有限。

有研究指出，欲解決上述問題，可結合遠距醫療的概念，應用到居家照護上。也就是現今廣泛得知的“遠距照護與醫院合作”，結合網路的資訊服務技術與資訊遠距傳輸，臨床端的醫療人員可進行居家的遠距監控照護(Remote monitor)，並藉由此可對健康照護的個人電子化資訊，例如: 電子病歷、電子照護紀錄，做管理與統整的探討。然而，此舉的服務對象可能是24小時的，更明顯的說法是：維護24小時的人為照護尚需大量人力，以目前醫療人員可照護人民的比例而言，無法負荷此服務導向產業之運行，或許可比照常駐服務的保險業與商業資訊管理來施行，但人為輔助的資源顯然有明顯的不足。亦有研究指出，可利用台灣民間密集的診所特性，設計區域式居家遠距看護系統，其模式是透過與密集的診所建立區域性的照護合作網絡，若有特別的情勢再送往大醫院，類似地方與中央的運行方式。但要聯合眾多的區域診所建立遠距照護服務並不容易，且醫療服務專屬的配套措施與方案也未完備。

因此，欲解決上述問題，現行可運作的方案是：從居家的健康照護著手，除了可解決上述問題外，亦可回到問題的根本：人會生病的環境，並非在醫院、診所，而在平日生活起居中。因此，居家健康照護配合能輕易購買到的醫療儀器，結合生理資訊的分析與統合，有可能提出個人化健康狀態的評估方式(我們稱之 “穩定態的量測分析”)，經由個體比較得到的參照結果，提供額外的就醫檢查的參考建議。對於居家生活的健康指標，目前大部分的探討方式為採用現有臨床應用的臨床參考指標，對應指標所檢測的疾病或病症相關的生理系統進行評估。一方面，判別疾病、健康異常狀態的指標是否能評估健康狀態本身；另一方面，判別疾病、健康異常狀態的指標，在臨床有些是使用昂貴的量測儀器，這類的檢測儀器雖然提供較有參考性的資訊，但確難以推廣到居家健康照護。

本研究針對居家型的健康參考指標的探討模式進行重新評估，提出另一種探討方式。鎖定一個探討的主題，決定議題，針對居家型的醫療儀器所能感測到的資訊進行分析與探討，並與臨床醫療儀器所感測分析出的臨床指標進行比較，用以評估可用性與可行性。並不直接沿用、採用臨床的疾病指標來評估居家日常生活的健康狀態，但也間接的探討分析出來的數值與臨床疾病指標之間的關聯性。本研究的主題是體內恆定系統中的“心血管循環系統”，並將體內恆定的健康狀態拆成兩個部份，一個是恆定的健康穩定態，一個是體內微調的健康回饋控制狀態，本研究的議題是針對健康穩定狀態進行探討，透過累積監測數值分析的穩定來探討個人的健康狀態。

研究成果部份，在實驗室進行生理訊號的擷取，藉由統計分布指標的分析(如迴歸分析、變異係數)探討數值的變化與可作為參考的健康穩定態生理相關資訊，並與臨床生理訊號擷取分析的疾病狀態進行比較，探討健康狀態的評估與疾病狀態判別的評估。結果顯示，心跳節率的時間區間的分布指標(變異係數，Coefficient of variation)與分散指標(標準差，Standard deviation)與臨床心血管調節狀態的評估(感壓反射的敏感度)已有中高度的相關性，藉此結果可由簡易的運算對與臨床指標進行對應與估算，並化解居家照護中，昂貴醫療儀器的不適用性導致更進一步評估生理狀態的資訊難以取得的困難。另外，由參考生理基準狀態(Baseline property)的探討結果，顯示出生理基準偏移與疾病的相關性與特性，並顯示參考生理穩定態的重要性與探討的價值。

未來的延續研究方面，由於系統設計的計算量、記憶體需求相當低，且本身架構也適用於即時的量測分析系統，可藉由系統晶片(System on chip)的技術進行此心血管系統狀態評估系統的實作，應用於居家照護上。臨床方面，對與生理穩定態的基準偏移與疾病間的相關性與特性也可做更進一步的劃分與探討。在十分鐘生理穩定態中，生理上的調節與細微的變化也是值得探討的議題。

Lots of analysis methods were allowed to be applied to deal with many problems in daily life because of the improvement of high computing power. In bio-medical engineering, it was discussed and was investigated that whether there was a way or a procedure to integrate both bio-medical field and computer science for living-care applications.

There are various kinds of medical devices selling in current market. But most of the customers could only evaluate the sensing information referred from the customer manual, which were the results by the statistical analysis from the clinical trials or history of the clinical case study rather than the individual health baseline. It would be hard to promote the e-health living-care, known as homecare, because of the roughly health reference. Although we have lots of homecare medical devices, people wouldn't go to the hospital until they got sick or illness with less physiological meaning provided by homecare medical devices. The work that the homecare medical devices do is to detect the abnormal situation when people got sick or illness or after strenuous exercise.

Most of the living-care research combined the medical service and the technology of computer science and networking, and allowed the clinicians to do the remote monitor for living-care. The researchers also studied on the personal e-health information management, such as electronic medical record, remote medical homecare, and medical management system. Those living-care system needed lots of clinicians to stand by at the other terminal of the remote medical system for 24 hours medical service, which needed more discussed.

In order to improve the current state about the living-care applications, this study provided another living-care study procedure to integrate the medical service and computer science technology. This study analyzed the information sensed by the homecare medical devices by statistical study and simple computing and investigated that the sensing information had the characteristics as individual health steady state. This study discussed the practicability of health index for living-care with the steady health status and discussed the typical health index evaluation, which used to be directly referred from the clinical index.