技术的快速发展，智能医疗成为医疗领域的重要研究方向，自动化、数字化和信息共享等特点使得智能医院成为关注焦点。在医疗领域，特别是在重症监护病房中，及时评估患者的生理状况可以避免进一步并发症，甚至避免患者的生命危险，因此，连续监测患者的生命体征至关重要。而传统的接触式监测方法存在一定的不便和风险，这就需要寻找一种更智能、更舒适的监测方式。

　　这项研究提出了一种远程患者监测系统，该系统利用基础设施中的闭路电视摄像机作为非接触式生理测量的光学传感器，将其范围从监视扩展到看护。提出的监测系统采用了最新的相机光电脉搏波成像算法，用于心肺测量，特别关注心率和呼吸频率作为早期恶化预警的基本生物标志物。

　　在深圳市第三人民医院重症医学科进行了一项涉及22名危重患者的临床试验，对摄像机焦距(即关键影响因子)进行了彻底的研究。临床结果表明，该系统在远焦模式下心率的MAE(平均绝对误差)为1.3 bpm(每分钟心跳次数), 呼吸频率的MAE为0.7 brpm(每分钟呼吸次数);近焦模式下心率的MAE为1.0 bpm， 呼吸频率的MAE为1.8 brpm，在临床可接受的范围内。两种模式的比较表明，远焦模式更适合在这种情况下监测患者的生命体征。远焦模式下心率和呼吸频率的成功率分别为94.5% 和96.7%。原型表明，物联网系统中增加的测量覆盖范围和闭路电视摄像机的便利性对医院护理单元中无处不在的患者监控非常有用。

　　该研究结果强调了所提出的基于物联网技术的远程患者监测系统在临床实际应用中的潜力和可行性。该系统通过摄像头的非接触式监测方法，为患者提供了持续的监测，以及在生理参数异常时向医护人员发出警报的功能。特别是在临床操作中，摄像头监测还显示出其作为患者监护的补充工具的价值，填补了不可用的空白，从而提高了监护的连续性和效率。此外，对于长时间监测方面，摄像头测量结果与参考值的一致性表明了该系统在夜间自发心肺变化的跟踪中的应用前景。

　　卢洪洲教授、王文锦教授是本文并列通讯作者;深圳市第三人民医院黄佳教授、王昊文研究员是本文并列第一作者。