关于浙大二院5G远程指挥中心的调研报告

　　（二） 功能模块

　　1. 5G网络模块和终端转换设备

　　本项目中5G智能网络包含5G无线基站和边缘计算中心，其中无线基站以5G宏站为主。5G远程急救尤其是远程B超对承载网的带宽和时延有较高的要求，要求单路带宽大于50Mbps，网络时延小于50ms，没有丢包丢帧。一期在浙大二院滨江院区至西兴社区卫生服务中心的路线区域铺设了5G信号。本项目采用SA组网建设，单独建设极速5G核心网。中国移动对该路段原有7个4G基站进行了升级，平均上行速率优化达到200Mbps，平均下行速率达到1.2GMbps，满足5G AR/VR、5G高清视频互动、5G远程手术辅助、综合性5G远程急救平台等应用的数据交互需求。

　　同时，在5G救护车上安装了华为CPE，通过将5G信号转成WIFI方式实现救护车上多种信息系统接入5G网络。华为5G CPE Pro体积小、功耗低、集成度高，是全球首款双模5G商用终端，对5G产业具有重要意义。其采用巴龙5000多模芯片，支持4G/5G无缝切换，支持NSA与SA多模组网。在5G网络下，理论峰值速率达4.6Gbps。

　　2. 5G急救车及随车设备

　　浙大二院5G急救车内含有心跳复苏系统、体外心脏、呼吸机、便携式B超机等各类先进急救设备，并基于5G网络增加了高清远程视频互动系统、VR浸入式实时全景体验系统、GPS定位系统等。急救车上配置华为5G CPE，通过5G无线网络实现急救车与指挥中心的网络连接；配置随车医疗设备数据上传的前置系统，将急救车内医疗设备实时数据上传至指挥平台；配置车内GPS模块，实现急救车实时位置共享；在车内安装全景摄像头、音箱、麦克风以及相应应用软件，打造基于5G网络的1080P高清视频互动系统，以及基于4K的VR虚拟视频诊疗系统，实现与指挥中心的实时互动和专家的远程急救指导。

　　图3. 5G移动急救单元

　　3. 高清远程视频互动

　　在救护车上，配备了华为智真系统桌面一体机，在5G远程急救指挥中心放置一台华为TE30设备和与智能硬件设备。高清远程视频互动系统从图像采集、图像编解码、多点控制单元、显示设备、录制设备都能支持至少HD1080P，图像清晰度为传统医疗健康系统（4CIF）的10倍，位于急救指挥中心的医生能够清晰地查看救护车上患者的病情、体征，有效辅助诊断。

　　4. VR沉浸式体验

　　基于5G网络的VR技术，能让身处院内或异地的专家身临其境的指导急救现场。通过在救护车上配备VR全景摄像头，VR眼镜的佩戴者能实时查看救护车上情况，对病人病情进行初步判断，并指导救护车内医生和护士对病人进行医疗处置。实时VR中，识别的景象会发生连续大量的动态变化，4G难以负荷这样庞大的计算量，而5G网络可以很好地解决延时问题，在极短的时间内将多个摄像头采集的数据上传、集成、渲染和下传至头显，让VR眼镜的佩戴者获得身临其境的体验。

　　图4. 救护车内全景视角

　　5. 急救信息化指挥平台

　　5G急救指挥平台能够通过Web页面，整合、传递、展示多种来源、多种形式的数据，如展示随车医疗设备（心跳复苏系统、体外心脏、呼吸机、便携式B超机等）的实时数据信号，基于二维或者三维实景地图展示救护车位置，播放救护车内抢救场景的实时音频、视频和VR全景，展示患者基本信息和历史病历的查询结果，以及转运发起医院提交的转院资料等。平台管理控制单元提供开放的API，业务生成和支持方式可以实现标准化，方便实现与浙大二院院内信息系统以及协作医院信息系统的集成，规避信息孤岛问题，保证该项目的推广普及的可行性。

　　6. 远程B超机器人

　　5G网络支持超低时延触感回传，让医生通过操纵机械臂同步控制设置在异地医院或是5G救护车上的B超探头的移动，患者图像、彩超画面也能同时传回医生端。远程B超机器人系统集成了机器人技术、实时远程控制技术及超声影像技术，通过5G网络达到了毫秒级异地同步响应，跨地域点对点远程控制，具有850mm直径空间大范围扫查，±0.1mm高精准定位，保证专家临床操作体验和安全性。该系统的高端力反馈系统能感知真实触觉，最小分辨率0.1N，配合智能力阈值设置和紧急停止按钮，全力保障病人安全。

　　图5. 5G远程超声机器人演示

　　7. 无人机运力系统

　　图6. 无人机转运药物

　　浙大二院5G智慧急救项目采用了迅蚁科技的无人机运力系统，包含迅蚁无人运力云平台以及无人机RA3和无人枢纽站RH1。无人机能接受无人云平台发出的调配指令，自动装载保障运输物品恒温、安全的“黑匣子”，最后根据平台给予的路径计划穿越城市上空快速到达目的地医院。无人机可通过5G移动通信网络连接云端服务器，比4G的数据速率提升10~100倍，峰值传输速率可达到10Gbps，端到端时延缩短了5倍。5G可显着提升无人机远程超视距实时控制的平滑度，保障人工干预操作在必要时对自动驾驶算法的补充。