基于无线传感器网络数据融合的重症监护病房环境监测

摘要：为提高病房环境监测结果的可靠性，为病房环境管理提供技术支持，基于无线传感器网络数据融合技术的应用，开展重症监护病房环境监测方法的设计研究。设计无线传感器网络覆盖整个病房区域，将来自多个传感器的数据进行加权融合与分类；在无线传感网络节点中集成实时传输协议（RTP），进行环境数据的传输与延迟补偿设计；将完成补偿的数据与无线传感网络时序节点进行匹配，得到重症监护病房环境的连续监测结果；设定环境参数的阈值，进行监测中异常情况的预警。对比实验结果表明：应用设计的方法进行重症监护病房环境监测，监测结果与实测结果的偏差绩效，即设计的方法可以实现对病房环境的精准监测。

关键词：无线传感器网络；延迟补偿；监测方法；环境；重症监护病房；数据融合；

0引言

随着医疗技术的不断进步和医疗需求的日益增长，重症监护病房（ICU）作为医院救治危重病人的核心区域，其环境监测的准确性和实时性显得尤为重要。现有的环境监测设备因造价昂贵、部署复杂且难以在复杂或临时环境下灵活应用，已难以满足现代医疗监护的需求。

李汶珊[1]等人通过明确问题（Find）、组织团队（Organize）、明确目标（Clarify）、理解现状（Understand）、选择方案（Select）以及实施PDCA循环（Plan-Do-Check-Act），系统地识别和解决医院环境卫生中的感染风险，有效促进了医院环境卫生监测的标准化和科学化。但其复杂的步骤和流程要求较高的管理水平和资源投入，部分医院可能难以全面实施。洪雅芳[2]等人通过计划（Plan）、执行（Do）、检查（Check）、处理（Act）四个循环步骤，系统性地提升医院环境卫生学监测的管理质量。但PDCA循环要求持续的监测和反馈，即医院需具备完善的信息化系统和数据处理能力，以便及时调整和优化管理措施。此外，长期坚持PDCA循环还需克服管理层和员工的惰性，确保每个环节都能得到有效执行。

为实现对重症监护病房环境的全面、实时监测，本文将基于无线传感器网络数据融合技术的应用，开展重症监护病房环境监测方法的设计研究，为医疗监护的智能化和精准化提供有力支持。

1基于无线传感器网络数据的病房环境数据融合与分类

在病房环境中，无线传感器网络通常被设计为覆盖整个病房区域，包括患者床位、走廊、门窗等关键位置。传感器节点可以部署在天花板、墙壁或家具上，以确保数据的全面性和准确性[3]。布置方式可以采用网格状布局或根据具体需求进行灵活调整。无线传感器网络节点部署方式如下图1所示。

图1基于无线传感器网络部署方式

在此基础上，将来自多个传感器的数据进行综合处理，引进加权平均法，对传感器数据融合过程进行计算，公式如下。

公式中：R表示无线传感器数据融合；w表示传感器的总数；i表示第i个传感器；x表示传感器的测量值。将融合后的数据根据一定的规则或标准划分为不同的类别或状态[4]。在病房环境监测中，可以根据环境参数的阈值划分不同的环境质量等级。在此过程中，引进熵权法计算不同数据的权重，根据权重值，区分数据类别。此过程如下计算公式所示。

公式中：W表示数据类别；e表示数据权重；d表示数据等级。按照上述方式，完成基于无线传感器网络数据的病房环境数据融合与分类[5]。

2重症监护病房环境数据的传输与延迟补偿

完成数据处理后，为确保数据的实时性和准确性，在无线传感网络节点中集成实时传输协议（RTP），进行环境数据的传输设计[6]。RTP是一种用于互联网上进行音频和视频传输的协议，其支持实时数据的传输，并提供时间戳和序列号等机制管理数据包的顺序和到达时间。

由于网络拥塞、设备处理速度等因素，数据传输可能会遇到延迟[7]。为有效管理延迟，在发送端为每个数据包添加时间戳，并在接收端根据时间戳计算延迟。数据发送时间戳可以通过下述公式计算得到。

公式中：T表示数据发送时间戳；表示数据包传输前的压缩时长；表示当前时间。根据得到的结果进行终端PC机接收数据的延迟计算，计算公式如下。

公式中：Y表示终端PC机接收数据的延迟；J表示接收时间；T^`表示传输时间预估值。在接收端，使用线性插值方法，按照下述公式，对数据传输中的延迟进行补偿。

公式中：H表示延迟补偿；f表示数据状态转移矩阵；n表示控制矩阵；a表示移动平均的窗口大小。按照上述步骤，实现重症监护病房环境数据的传输与延迟补偿。

3环境监测与异常预警

将完成补偿的数据与无线传感网络时序节点进行匹配，通过此种方式，得到重症监护病房环境的连续监测结果。此过程如下计算公式所示。

公式中：y表示重症监护病房环境的连续监测结果；b表示因变量；E表示误差项；p表示是截距项。在此基础上，设定环境参数的阈值，并将实时测量值与这些阈值进行比较。如果测量值超出预设的阈值范围，则触发预警。如无法直接设定环境参数阈值，可以采用统计过程控制方法，监测环境参数的稳定性并识别异常波动。通过参数的波动系数，计算控制的上限值与下限值，此过程如下计算公式所示。

公式中：C表示监测环境参数异常波动的上限值；X表示样本均值；A表示平均极差；D₁、D₂表示样本量相关的常数；C^`表示监测环境参数异常波动的下限值。

如果实时测量值落在控制限之外，则可能表示存在异常。按照上述方式，实现重症监护病房环境监测与异常预警。

4对比实验

4.1实验准备

选择某市三甲医院的重症监护病房（ICU）作为研究场所，该病房具备高度专业化的医疗设施和护理团队。该ICU拥有36张床位，配备了先进的医疗设备，包括ECMO、呼吸机、心电监护仪、除颤器等，确保了对危重病人的全方位监护与治疗。据统计，该ICU的年收治病人数超过3000人次，主要收治多器官功能衰竭、严重外伤、多发伤、心跳呼吸骤停复苏后、复杂手术、联合手术等危重患者。其医护人员经过严格培训，具备丰富的临床经验和专业技能，确保了高质量的医疗服务。此外，该ICU还采用了先进的医疗管理系统，实现了对病人病情和医疗资源的精细化管理，进一步提升了医疗效率和患者满意度。采集重症监护病房环境监测数据作为样本，部分样本数据如下表1所示。

表1重症监护病房环境监测数据样本

通过与技术人员的交涉发现此医院的现有ICU环境监测存在显著不足，某次监测中，ICU内的空气质量指标异常，PM2.5浓度达到了120μg/m³（远超推荐的室内空气质量标准35μg/m³）。此种高浓度颗粒物环境可能源于设备频繁使用产生的气溶胶未及时有效排除。

由于环境监测的不足和未能及时采取措施改善，导致病房内患者呼吸道感染率上升，据统计，该周内呼吸道感染病例增加了20%，其中5名患者病情加重，需要延长呼吸机使用时间。

4.2实验步骤

完成上述准备工作后，在测试环境中部署无线传感器网络，确保传感器网络能够全面覆盖病房区域，并按照下述表2所示的内容，进行无线传感器网络的技术参数与规格的设计。

表2无线传感器网络的技术参数与规格

确定实验周期，设定数据采集频率，确保数据的连续性和完整性，按照预设方案启动传感器网络，确保所有传感器正常工作。

在此基础上，引进文献[1]提出的基于FOCUS-PDCA的监测方法、文献[2]提出的基于PDCA循环监测方法，将其作为对照，同时应用三种方法，实时监测并记录病房内的环境数据，确保所有监测的数据能够实时同步到数据中心。使用数据库或云平台存储原始数据，以便后续处理和分析。

4.3实验结果与分析

以PM2.5浓度的监测结果偏差作为核心检验指标，偏差分析能够揭示不同监测手段之间的差异性，为优化监测策略、提升数据质量提供科学依据。以此为依据，统计实验结果，如下表3所示。

表3重症监护病房环境监测结果偏差（单位：μg/m³）

根据上述表3所示的结果可以看出，应用本文设计的方法进行重症监护病房环境监测，监测结果与实测结果的偏差＜3μg/m³，而文献[1]、[2]方法的监测结果偏差则相对较大，因此，在完成实验后证明了本文设计的方法应用效果良好，该方法可以实现对病房环境的精准监测，为病房环境管理予以技术层面支持。

5结束语

在重症监护病房中，环境参数的微小变化都可能对病人的病情产生重大影响。无线传感器网络以其低功耗、结构灵活和数据安全性高等优点，在环境监测领域展现出巨大的应用潜力。WSN能够自动采集并处理环境信息，通过无线通信协议将数据传输至中心服务器进行集中处理和分析。因此，利用无线传感器网络进行环境监测，不仅能够实时监测温度、湿度、空气质量等关键环境指标，还能通过数据融合技术，将来自不同传感器节点的数据进行整合，提取出更加全面、准确的环境信息。此种分布式的信息采集和处理模式，为实现重症监护病房环境的实时监测提供了有力支持。为全面落实此项工作，本文基于无线传感网络数据融合技术的应用，通过病房环境数据融合与分类、数据的传输与延迟补偿、环境监测与异常预警，开展了重症监护病房环境监测方法的设计研究。以此种方式，为医院的环境管理和优化提供科学依据。

参考文献

[1] 李汶珊, 潘秀娟, 邓月婷. FOCUS-PDCA的院感质控管理在医院环境卫生学监测的应用[J]. 西藏医药, 2024, 45 (01): 5-6.

[2] 洪雅芳, 卢婉婷, 余雪平, 等. PDCA循环管理模式在医院环境卫生学监测的应用[J]. 中华医院感染学杂志, 2022, 32 (24): 3818-3821.

[3] 吴义城, 肖冬琴, 张烨琳, 等. 杭州市中医院2019—2021年环境卫生学及消毒效果监测分析[J]. 中国现代医生, 2022, 60 (35): 31-34.

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[7] 王锦, 谭善娟, 王干, 等. 2016—2020年某医院重症监护病房多重耐药菌感染与环境消毒质量监测[J]. 中国消毒学杂志, 2022, 39 (04): 254-257.

曹勇，1980年，男，江苏苏州人，苏州大学通信与信息系统硕士，研究方向：数据统计分析，工程师。