Zion China 使用 Azure IoT、Stream Analytics 和机器学习改进其智能糖尿病管理解决方案

世界各地的人们越来越多地使用移动设备跟踪健康指标并将结果报告给医生。Zion China 是一家提供移动医疗和远程医疗服务的公司，也是这一趋势的一部分。这家北京公司开发了创新的健康监测和分析工具，为每位患者收集血糖、饮食、运动和用药数据，并提供个性化建议，帮助患者管理自身健康。其开发人员意识到，随着公司安装基数的增长，海量的实时数据带来了可扩展性和数据管理问题。他们与 Microsoft 合作，利用 Azure IoT Suite、机器学习、Stream Analytics、SQL Database 和 Microsoft Power BI 的可扩展性，同时改进分析和数据安全性。

Zion China 建立该解决方案的核心原因是，“中国目前有 1.3 亿糖尿病患者，”Zion China 首席执行官 Vincent Yang 表示。“我们的使命是帮助这些患者及其家人管理这种慢性疾病。”

Zion China 最初的技术解决方案 E-Followup 主要基于传统 BI，数据源来自本地和各种设备或云存储。在此项目中，他们希望实现以下技术和业务目标：

1. 设计和架构一种智能、快速且经济高效的方式，将数据从设备持续馈送到云端

用户在佩戴设备期间，7 天内会产生超过 3000 次血糖读数，每 3 分钟一次。同时，设备还会收集用户日常饮食、运动、用药、胰岛素和其他信息。高频数据传输和大量数据存储已成为技术难题。新设计的架构解决了将数据从设备摄取到 Azure 的问题，以构建强大的解决方案。

2. 优化分析套件，从 BI 分析转向主动预测，更轻松地从数据中获得洞察

过去，即使使用了数据分析产品，医生也需要花费 4 小时或更长时间进行每次数据分析，以确定各种因素对用户的影响，并找出数据之间的相关性。用户和医生需要在许多不同的场景下查看数据，例如网页、移动应用程序、平板电脑等。Zion China 需要一种能够适应多种设备、易于开发且精通数据分析和呈现的工具。

3. 持久化数据存储以供将来使用并确保数据安全

Zion China 希望确保所有持久化存储的数据，即使移除了所有个人信息，都能以高度安全的方式存储。

处理海量数据量的解决方案

Microsoft 技术传教士 Xi Wang 表示：“对于任何给定的患者，E-Followup 都会随着时间的推移传输大量数据。使传输更有效，并提高存储和分析数据的可扩展性，需要一种新的架构，”他解释道。

Microsoft 中国团队与 Zion China 合作重新设计了该解决方案。

• 在前端添加 IoT Hub，以实现从设备到云端的实时数据传输。
• 使用 Azure 机器学习对血糖和患者数据进行主动预测。
• 使用 Azure SQL Database 中的透明数据加密来保护数据。
• 使用 Power BI 和 Power BI Embedded 更轻松地可视化洞察。

新架构

解决方案包含的关键技术组件是：

• IoT Hub：数据将通过蓝牙从专用的血糖数据设备安全地传输到移动应用程序。移动应用程序（iOS 和 Android）将通过 AMQP 和 HTTPS 将数据安全地传输到 IoT Hub，并在数据传输前删除患者的个人信息。通过实验室尝试 IoT Hub。
• Stream Analytics 实时处理 IoT Hub 上摄取的数据，并将有用的数据流式传输到 SQL Database 进行分析。开始使用 Stream Analytics
• SQL Database 提供易于配置的高端安全功能，以确保数据安全。了解如何使用 SQL DB 创建、管理和迁移数据库
• Azure 机器学习 从根本上提高了整个解决方案的分析和预测水平。创建您自己的数据科学实验。
• Microsoft Power BI 为用户带来数据洞察的可视化。阅读如何开始使用 Microsoft Power BI Embedded。

后续步骤

Zion China 正在将其解决方案扩展到顶级医院和医疗管理组织。借助新的 IoT Hub、机器学习以及由 Azure 提供支持的完整堆栈，Zion China 可以扩展业务，变得更加敏捷和经济高效。

在 GitHub 上获取此项目的代码和架构，观看 Zion China 和 Microsoft 团队的访谈，动手体验 IoT 实验室或在 Azure 上开始构建您自己的 IoT 解决方案。