医疗健康论文范文

医疗健康论文篇1

基于“总体判断一中心识别一热点探测一因素分析”研究框架，运用多种定量方法研究郑州市中心城区医疗健康资源空间演化模式及其影响因素。结果表明：(1)医疗健康资源空间扩散特征与城市空间发展方向基本一致，主要沿西北一东南分布，空间重心向东北方向转移，其中医院健康资源空间扩散较弱，医药健康资源空间扩散相对稳定，诊疗、理疗健康资源则分别是空间扩散效应最强和扩散速度最快的资源类型。(2)不同类型医疗健康资源的性质决定了其空间演化模式。各类医疗健康资源的空间集聚特征呈现出多中心和网络状的演化趋势，其空间热点则表现出蔓延模式、触角模式和飞地模式3种演化模式。(3)人口、建成环境因素在医疗健康资源格局演化中发挥着根本性和重要性作用，交通、经济因素则起着促进性和基础性作用。此外，重要交互因子空间关联的叠加效应更强化了其对医疗健康资源空间格局的影响。

关键词：医疗健康资源;空间演化;影响因素;地理探测器;郑州中心城区

中图分类号：K901 文献标志码：A 文章编号：1003.2363(2023)02.0053.07

健康是经济社会发展的基础条件，也是促进人类全面发展的必然要求¨。2019年7月健康中国行动推进委员会印发《健康中国行动(2019--2030年)》，提出要科学布局医疗资源，提高全民健康水平。医疗健康资源作为维护居民健康的物质载体，对实现健康中国战略目标具有重要的保障作用。医疗健康资源是指能够为居民提供疾病预防治疗、药物供应及护理康养等医疗健康服务资源的总称，并可进一步细分为医院、医药、诊疗和理疗健康资源口’。关于医疗健康资源，国外学者开展的研究相对较早。

19世纪末，西方国家开始注重借助城市规划提升医疗设施配置效率M’。随后，学者们从公平正义视角对医疗设施与居民健康关联性陋-、医疗设施区位选择∞-7-、空间可达性H。以及驱动力¨叫等方面开展研究。国内学者则基于不同空间尺度对医疗设施、优质医疗资源开展空间格局…。“、区域差异m。“公平性与可达性Ⅲ“ 以及供需匹配m1等研究。整体而言，已有研究存在以下不足：

第一，大城市医疗健康资源类型和结构演化存在多样性和复杂性特征，不能仅开展单一层级的医疗健康资源研究，需要构建多层级医疗健康资源研究框架。

第二，互联网位置感知技术为精细化认知资源要素空间演化过程提供了基础，但目前依然缺乏利用时空大数据开展医疗健康资源动态演化模式以及影响因素的研究。

第三，运用地理探测器分析影响因素时，较多学者关注单因子及双因子交互作用对研究对象的解释力，忽视了因子间的空间关联程度与重要交互因子间的关系。鉴于此，本研究以郑州中心城区为例，基于“总体判断一中心识别一热点探测一因素分析”研究框架，利用 2012年和2020年百度POI数据，通过构建医疗健康资源综合服务体系，运用多种空间分析方法刻画郑州市医疗健康资源空间演化模式，借助地理探测器识别关键影响因子，为科学引导郑州市医疗健康资源空间布局优化提供相关依据。本研究通过分析郑州市医疗健康资源可以揭示出该类资源在城市空间演化模式上的一般性规律特征。

2012--2020年郑州市医疗健康资源大致呈西北一东南走向分布，空间扩散效应逐步增强，且空间重心具有向东北方向转移的趋势，这与郑州城市空间发展方向基本一致。但不同医疗健康资源空间扩散效应特征各异，其中医院健康资源空间扩散效应较弱，向心集聚效应逐步增强，空间布局向紧凑方向发展;医药健康资源空间扩散特征相对稳定;诊疗和理疗健康资源分别是空间扩散效应最强和扩张速度最快的资源类型。郑州市不同医疗健康资源的空间集聚特征和热点演化模式是由其资源自身性质所决定的。从空间集聚特征上来看，医院健康资源表现为稳定的多中心特征，医药和诊疗健康资源则呈现出由多中心向网络状演化趋势，理疗健康资源呈现出由单中心向多中心演化特征。从空间热点演化上来看，医院健康资源呈稳定状态的蔓延模式，医药和诊疗健康资源呈交通指向的触角模式和空间跳跃的飞地模式，理疗健康资源则呈连片发展的蔓延模式。

不同影响因子对医疗健康资源空间格局形成的作用力各异，其中人口、建成环境因素分别发挥着根本性和重要性作用，而交通、经济因素则起着促进性和基础性作用。从交互探测上看，人口规模与建成环境的交互作用对医疗健康资源空间格局有较大影响，表明人口规模和建成环境不仅是最稳定的因素，同时也是最活跃的因素。此外，解释力强的交互因子也是在空间上关联程度较大的因子，表明重要交互因子空间关联的叠加作用更强化了其对医疗健康资源空问格局的影响。

讨论随着新型城镇化和“健康中国”国家战略的持续推进，居民对医疗健康资源的需求将更加迫切，而医疗健康资源的科学规划和合理布局也将成为城市居民的基本诉求。本研究构建了医疗健康资源综合服务体系，运用多种定量方法刻画了郑州市医疗健康资源空间演化的规律及其影响因素。然而不足的是，本研究以信息量较为单一的POI数据作为主要数据源，缺乏与能反映医疗健康资源规模、质量等数据的融合，可能会弱化部分医疗健康资源的服务能力。

因此，在未来研究中需要在综合专家和居民意见的基础上对各类医疗健康资源进行打分并赋值，以此来弥补数据信息单一的不足。

参考文献：

[1]龚胜生，王无为，杨林生，等.地理学参与健康中国建设的重点领域与行动建议[J].地理学报，2022，77(8)： 1851—1872.

[2] 赵雪雁，王伟军，万文玉.中国居民健康水平的区域差异：2003--2013[J].地理学报，2017，72(4)：685—698.

医疗健康论文篇2

摘 要：电子技术的进步推动了可穿戴设备的发展，医疗健康领域智能鞋技术也发生了革命性变化。目前国内外对医疗健康领域智能鞋的研究较多，但在无线传输、低功耗、集成度等方面仍然存在不少问题。

本文从技术与应用视觉角度对健康医疗智能鞋进行了分析总结，对有待突破和优化的技术进行了初步探讨。

关键词：医疗健康智能鞋;足底压力;健康监测;传感器

中图分类号TS 94 文献标志码A

医疗健康领域智能鞋是一种在鞋内嵌入电子设备并用于医疗健康的鞋子。它可以记录用户的运动数据.也可以自动调整鞋腔温度、湿度及鞋带松紧程度来改善用户舒适性。医疗健康领域智能鞋技术通过软件编程，结合传感器、微控制器、无线传输模块等硬件技术来满足医疗健康领域的需求，可以实时采集足底压力、步态参数、脚温和心率等参数信息。

医疗健康领域智能鞋在脚上有特定的传感器位置，提供准确而灵活的分析，且可用于监测步态，能提高患者的接受度和长期依从性。应用程序可以储存历史数据或者发送建议.用来提醒用户近期身体健康状况和疾病发生的评估。医疗健康领域智能鞋技术在不断发展，但也存在很多问题。如传感器方面存在量程、尺寸、柔性度及耐弯折性等;无线传输方面存在传输距离、传输频率及传输信息安全等;硬件设备存在低功耗、集成度及成本等问题。

医疗健康领域智能鞋医疗健康领域智能鞋主要是利用鞋内电子设备来获取人体数据，对这些数据进行处理，可用于用户的自我健康监测。以及监护人和医生对用户的远程监控，实现自我健康保障和远程医疗的功能。如图1所示，医疗健康领域智能鞋系统主要测量用户的运动和健康数据。运动方面主要测量足底压力、步态信息、位置信息等;健康监测方面主要有体重、心率、步数、步频等。应用程序可以使用户能够随时获取自身的运动和健康数据。除此之外，监护人可以远程随时获取用户的身体健康数据，医生也可以长期监测用户的各项运动和健康数据，及时做出诊断。

当人站立或步行时，由于自身重力的原因，就产生了足底压力。依据现代医学研究，在过去的几十年间，足底压力的分析已经从理论变为诊断疾病的工具。当足部患有疾病或者自身的运动状态改变时，足底压力会因此而改变。因此研究人体不同状态下(正常人与病人之间、站立和步行之间)的足底压力的变化。进而可以与病史及其他检查联合使用，对人体健康程度进行诊断。足底压力监测就是在鞋内嵌入压力传感模块从而采集足底压力数据的一项技术。

现阶段主要监测足底压力的设备有压力平板和足底压力鞋垫。压力平板数据传输困难。不便于携带，而足底压力鞋垫集成在鞋内方便穿戴，并且采用无线传输模块实时传输数据到手机或电脑终端。足底压力监测系统大概可集成8到960个传感器，采样率范围为25～750 Hz，电池持续续航时间为2～48 h[4。6]。足底压力异常是糖尿病足病溃疡发生的独立预测因素。糖尿病可以引起足部周围神经病变，这是一种长期高血糖引起的系统神经问题，导致人体下肢有截肢风险，所以足底压力监测对糖尿病的预防和监测都有实际的意义。

现阶段糖尿病鞋是糖尿病预防的一种灵活的措施，但还需要进一步开发，将足底压力监测技术应用于糖尿病患者足病溃疡评估的临床工具。Najafi等人验证了Orpyx医疗技术公司有 8个传感器的SurroSense Rx智能鞋垫系统，传感器放置在足底溃疡发展风险最高的区域，验证了其准确性能，可以用于商业化的糖尿病足底压力监测。如图2所示.张允泊设计了一款专门用于测量足底压力的智能鞋系统，该系统以STM32作为主控制器，压力数据由传感器采集并经过信号调理电路，再由数模转换电路将模拟信号转换为数字信号，最终由无线传输模块将数字信号打包发送到上位机。该系统完全可以运用到糖尿病长期监测过程中，并为医生提供有效可靠的足底压力数据。

欧阳济设计了一款用于糖尿病足的足底压力监测系统，并为该系统搭配了可视化的应用程序。该系统对糖尿病患者的步态进行分析，建立协助诊断、预警糖尿病足溃疡的模型，并验证其准确性高达 90%。系统运用自主研发柔性压力传感器来获取压力数据，具有成本低、全柔性、结构简单等优点。

本文从医疗健康领域智能鞋的现状、研究方向、技术支持等方面进行了综述，从系统到各个技术模块都做了技术现状的分析，也提出了现有技术的难点及需要突破的关键点。

为商业化医疗健康领域智能鞋的研究提供了方向。现阶段。通过足底压力监测来判断健康状况的研究已经越来越多，但多传感器融合监测方面研究却很少。在以后的研究当中应利用多种传感器融合的方式监测.让医生获得更多的数据以了解病情，从而达到准确治疗的目的。

当然，健康医疗智能鞋也存在一些共同的、急需研究突破的问题，如低功耗、集成度、数据安全、医学价值的体现等，这都需要一个个去攻坚。只有经过不断的研究，发现问题并解决问题。才能使得健康医疗领域智能鞋有更广阔的应用前景。智能产品不断融人我们的生活，智能鞋在将来也可能是每个人都能用到的智能产品，以健康医疗领域智能鞋这种方式监测人体健康，会在未来改变人们的生活。随着政府对远程医疗的大力扶持，医疗健康领域智能鞋必然得到发展，商业化的医疗健康领域智能鞋也会越来越多。同时，医疗方面智能鞋的研发是一个多学科交叉的工作，因此还应加强学科领域之间的交流。

参考文献：

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[4]Nachiappan C，Aoife H，Roozbeh N，et a1.Comments and reply to：Foot plantar pressure measurement system：A review [J].Sensors 2012，12.9 884-9 912.

医疗健康论文篇3

摘要：【目的】采用机器学习集成方法对我国医疗健康APP隐私政策的合规性进行测评，提高隐私政策合规性测评的效率与精准性。

【方法】依据国家相关政策法规构建医疗健康APP隐私政策合规性测评指标体系，基于硬投票分类器，综合应用卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆人工神经网络三种机器学习算法建立合规性检测模型，通过采集安卓手机应用市场中1 210款医疗健康APP数据，验证模型的有效性并进行隐私政策合规性测评。

【结果】我国医疗健康APP隐私政策整体合规性较差，在6项测评维度上均存在较多违规问题，在线医疗、医药服务、健康管理、医学资讯4类细分领域APP的隐私政策合规性得分分别为0.63、0.59、 o.61、o.66。【局限】由于标注的隐私政策数据量有限，合规性检测模型无法充分学习测评指标特征。

【结论】基于机器学习集成方法的检测模型能够对APP隐私政策的合规性进行大规模、细粒度自动测评，为政府部门科学监管和APP运营商自检自查提供了新的思路与方法。

关键词：医疗健康APP隐私政策机器学习 合规性测评

分类号：TP391 G250

1、引 言

随着互联网医疗行业的快速发展，各类医疗健康APP不断涌现，在传统医疗行业数字化转型中发挥了关键作用…。根据艾媒咨询调查数据显示， 2020年我国移动医疗用户规模已达6.61亿人，受到新冠肺炎疫情影响，医疗健康APP的市场需求进一步提升，发展前景广阔乜]。然而，由于涉及大量个人敏感信息的采集与使用，医疗健康APP也面临诸多隐私风险。为有效保护用户隐私，规范APP的个人信息收集、保存、使用等行为，我国采取APP运营商应有的约束和引导作用。鉴于此，如何科学评估 APP隐私政策的合规性，建立安全可靠的移动医疗服务环境，已成为政府部门、APP运营商和广大用户共同关注的焦点。本研究以我国颁布实施的个人信息保护相关政策法规为依据，在建立医疗健康APP隐私政策合规性测评指标体系的基础上，针对传统评价方法存在的局限性，采用机器学习集成方法对APP隐私政策进行大规模、细粒度测评，进而精准定位存在的关键问题，并提出相应改进建议，旨在为APP运营商规范制定隐私政策、有效保护个人信息安全提供新的思路与方法，同时也为政府部门进行科学监管提供有益参考。

2、文献综述

APP隐私政策是APP运营商基于其提供的服务，对合法采集、保存、共享和利用个人信息的行为进行说明并做出承诺的一种自律性文件，一般在 APP中以“隐私权条款/声明”、“隐私保护指引”、“隐私政策协议”等形式列出H1。医疗健康APP汇集了大量个人敏感信息，比其他APP有着更高的隐私保护要求。近年来，国内外学者围绕医疗健康APP隐私政策的发展现状、监管机制、合规性评价、框架优化等关键问题展开了系统研究¨圳。其中，合规性评价作为指导APP隐私政策规范制定的重要基础，是学者们研究的热点。已有成果在建立相关评价指标体系的基础上，主要采用内容分析、比较分析、案例分析等方法，对医疗健康APP的隐私政策进行抽样评估，考察其在个人信息采集、保存、使用、共享和转让等权利与义务执行上是否严格遵守国家相关政策法规。研究结果显示，大量APP均存在隐私政策或关键条款缺失、内容模糊不清、可读性差、更新不及时甚至加人强制性条款等问题，严重阻碍了互联网医疗行业的有序发展，如表1所示。纵观国内外研究现状，学者们已对医疗健康 APP隐私政策测评展开了相关理论与实践探索，但现有研究大多面向海外移动医疗应用市场，缺乏我国政策背景下的合规性分析。在研究方法上则以内容分析、案例分析为主，采用抽样调查方式对有限数量的APP进行测评，在研究结果的精准性、全面性和自律为主、政府监管为辅的模式，由运营商按照政府部门颁布的相关政策法规，自行制定隐私政策来明确对用户隐私保护的责任和义务n’。

近年来，全国信息安全标准化技术委员会、中华人民共和国工业和信息化部等先后颁布了《信息安全技术个人信息安全规范》、《中华人民共和国网络安全法》、《APP违法违规收集使用个人信息行为认定方法》等一系列政策法规，为APP运营商有效制定隐私政策提供了必要依据¨1。但在实际运作中，大量医疗健康APP 的隐私政策仍存在重要条款缺失、内容晦涩难懂、权利义务界定不清等问题，未能对用户隐私保护起到时效性上存在较大局限。随着机器学习和自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)技术的广泛应用，基于政策文本自动分类的定量评价方法被逐渐引入隐私政策合规性研究，如contissa等应用机器学习算法对隐私政策展开定量分析乜们;Harkous 等采用众包方式进行隐私政策数据标注，构建了自动化政策条款测度框架心“。但在医疗健康APP隐私政策合规性测评中，相关研究几乎是空白，缺乏对政策评价算法设计、优化以及实证检验的深人分析。鉴于此，本文在综合应用卷积神经网络 (Convolutional Neural Ne觚orks，CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Ne似ork，RNN)、长短期记忆 (Long Shon.Tem Memory，LsTM)人工神经网络三种机器学习算法的基础上，通过构建隐私政策合规性自动检测模型，对我国医疗健康APP进行全面评估，从而精准定位隐私政策中存在的违规问题，为政府部门进行科学监管和APP运营商自检自查提供重要参考依据。

3、研究方法

本研究在构建APP隐私政策合规性测评指标体系的基础上，综合应用CNN、RmI、LSTM机器学习算法对我国医疗健康APP隐私政策的合规性进行自动定量测评，

(1)以我国颁布实施的个人信息保护相关政策法规为参考依据，建立医疗健康APP隐私政策合规性测评指标体系; (2)综合应用CNN、RNN、LSTM算法构建APP 隐私政策合规性检测模型;

(3)采集我国移动应用市场中的医疗健康APP 隐私政策数据并进行预处理，根据(1)中建立的测评指标对一部分预处理后的隐私政策进行语料标注，构建用于合规性检测模型训练和测试的语料库;

(4)应用训练集语料对APP隐私政策合规性检测模型进行训练，利用测试集语料对模型进行测试与参数调节，提高隐私政策检测的准确率;

(5)利用训练好的检测模型对所采集的APP样本进行隐私政策合规性测评，并计算合规性得分;

(6)根据检测结果，分别对医疗健康APP隐私政策的整体合规性和各细分领域APP的隐私政策合规

有效发挥隐私政策在APP用户个人信息保护与合法利用中的关键作用，需要政府监管部门和移动医疗行业主体的共同努力。一方面，国家互联网信息办公室、工信部、公安部、市场监管总局和卫健委等政府部门应依据相关政策法规，针对互联网医疗行业的数据安全与治理要求，共同建立具有权威性、科学性的APP隐私政策合规性测评指标和相应的监管机制，据此对APP运营商制定的隐私政策及其落实情况进行严格监督和定期审查，及时对违规APP 进行下架或通报处理;另一方面，各大APP运营商、内容提供商、服务提供商等主体应不断提高行业自律意识，在有条件的情况下设立专门的用户信息安全管理部门(团队)，定期开展用户信息收集、存储、利用、共享等行为的合规性自检自查，在服务过程中严格按照隐私政策要求，积极履行服务主体的责任和义务，不断增强与用户之间的信任关系，推动互联网医疗行业的可持续发展。 (致谢：感谢武汉大学图书情报国家级实验教学示范中心对本研究的支持。)

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