音乐疗法等替代医学技术近来受到医学工作者和研究人员的关注。 大量的临床证据表明，音乐对癌症、手术前后、失眠、分娩、临终关怀等患者的疼痛、压力和焦虑有积极影响。同样，物联网(IoT)、体域网络(BAN)和人工神经网络(ANN)等技术通过提供连续的远程监测设施和即时的医疗响应，为改善人们的健康和安全发挥了重要作用。  在这篇文章中，研究人员提出了一个新颖的ANN支持的物联网架构，将音乐治疗与BAN和ANN整合在一起，通过自动化音乐治疗过程为患者提供即时援助。

 相关论文以题为“     Artificial Neural Network (ANN) Enabled Internet of Things (IoT) Architecture for Music Therapy    ”于2020年11月29日发表在《     Electronics    》上。

 除了仅仅用于娱乐目的外，研究人员还发现了音乐的各种创新用途。 音乐不仅对健康人的情绪有积极影响，而且有减轻患者压力的倾向。音乐疗法指的是一种替代医学的形式，即用音乐来影响个人或群体的身体、社会、情感或认知健康。这种治疗可以涉及到各种活动，如听预先录制的或现场的声乐或器乐作品，听自然界的声音，如瀑布或鸟儿的鸣叫，听宗教朗诵，演奏乐器或唱歌；所有这些活动可以单独进行，也可以集体进行。  当病人听任何形式的音乐时，称为被动音乐治疗，而当他参加唱歌或演奏乐器等活动时，则称为主动治疗。

 虽然音乐不能治疗或预防疾病，但它能减轻危重病人的压力、焦虑和可能的痛苦。 过去的临床研究已经报告了各种形式的音乐疗法，积极影响了由于癌症、失眠、牙科治疗、手术前和手术后阶段、自闭症/残疾和分娩而遭受压力或焦虑的个人的福祉。此外，也有证据表明，音乐对接受临终关怀的老年人有积极作用。尽管音乐治疗可能具有巨大的优势，但由于缺乏资源以及医疗专业人员和患者都缺乏认识/接受能力，音乐治疗在临床实践中的应用一直受到限制。显然，进行物理音乐治疗时，需要音乐专家和医生的专门服务。此外，患者也需要到临床机构接受这些治疗课程。因此，如果能够利用先进的信息技术实现音乐治疗过程的自动化，就很有可能在不产生巨大成本的情况下将服务扩大到大量人群。

 在保健领域已经使用了各种通信和计算技术。 在过去十年中，这些技术的重点已广泛转移到远程监测和报告人体的重要参数，以提供紧急服务。在此背景下，已经出现了利用移动、计算和可穿戴设备来分析人们的健康和情绪状态的建议，以改善健康、福祉、社会互动和所有用户体验。两个主要的技术已经越来越多地与监测和诊断系统相结合，包括物联网（IoT）和人工神经网络（ANN）。体域网（BAN）或无线体域网（WBAN）是物联网的一个主要领域，已被用于各种电子健康应用。

 BAN或WBAN被定义为可穿戴移动设备的无线网络，能够从人体收集生理数据，并将相同的数据通信到远程和/或医疗服务提供商的移动设备。 最近在BAN领域的进展甚至提出使用智能服装（电子纺织品）来收集生理参数信息，如血氧、温度或心电图。ANN是指基于生物神经网络设计的计算模型。ANN是指基于生物神经网络设计的计算模型，它根据输入和输出，随着时间的推移而收敛，为医疗行业做出最优决策提供帮助。

 ANN-enabled IoT架构

本节介绍了将音乐治疗与BAN和ANN整合的新型架构，如图1所示。此外，ANN架构的细节已在图2中提出。、

 图1.系统层面说明及相关组件，用于整合和ANN、BAN和音乐治疗。

 图2. 提出的ANN支持物联网架构的图形说明，用于音乐治疗。

 安卓应用的设计

这款安卓应用设计了一个简单而有效的界面。该应用程序不需要任何用户干预，并会在检测到压力时播放音乐。另一方面，患者也可以将该应用作为普通的音乐播放器使用，只是在没有检测到压力时才使用。图3为原型应用设计的主要屏幕，包括主页、仪表盘和控件。

 图3.安卓音乐治疗应用的屏幕。

主屏幕只是显示欢迎词和图标。仪表板屏幕的设置是为了显示从病人那里收集到的所有重要数据以及基于这些数据的健康状态。最初的设计包括脑部活动，但后来考虑到收集脑电图数据的相关挑战，改为呼吸频率。最终的仪表盘设计已经如图4所示，在仪表盘与患者的设备保持连接之前，生命体征都会被显示出来，否则就会显示出 "断开 "的状态。

 图4.Android应用的仪表盘界面。

第三页是用来控制音乐的。它在顶部显示歌曲的名称，并有停止音乐或跳过歌曲的控制。没有选择播放被停止的歌曲，因为用户的心情可能在暂停后发生了变化，这意味着该特定曲目与他们不再相关。通过强制跳过，可以让应用检查当前的心情，如果心情发生了变化，就可以重建播放列表。

 结论

 最近广泛的临床研究发现，音乐疗法具有改善患者健康，特别是心理健康的强烈倾向。 然而，由于患者和医生缺乏认识和信任，这种治疗技术的使用受到了限制。此外，在目前的情况下，为患者提供音乐治疗服务，需要安排音乐专家进行物理治疗。显然，由于需要大量的资源，临床机构不可能为患者提供定期的音乐治疗，而且患者也没有能力参加这些课程。病人行动不便、没有音乐专家、治疗费用高、社会距离远（目前）等因素都限制了音乐治疗在临床上的应用。

 为了应对上述挑战，本文提出了一个新的架构，将BAN和ANN的先进技术与音乐治疗相结合，以促进这种服务的自动交付。 已经开发了一个Android应用程序来说明这项工作中的设想原型。该应用程序的主要组成部分包括从BAN传感器收集有关患者生命体征的数据（通过虚拟生成的数据实现）和ANN预测患者的情绪和与焦虑水平最匹配的音乐类型。ANN建议的音乐文件通过Android应用程序在患者的手持设备上的媒体播放器上播放。此外，ANN还建议进行音乐分析，以识别音乐类型、持续时间和对患者参数的影响，从而改善未来的决策。利用开发的原型，音乐治疗服务可以扩展到大的人群规模，因为它不需要任何专门的资源，音乐只需根据患者的焦虑状态，在智能手机应用上播放即可。

 在未来，研究人员将通过收集真实的患者数据，包括远程健康监测和管理设施来扩展目前的工作。 在这方面，研究人员将需要从主办大学和临床设施获得伦理批准。最初，研究人员会联系已经为患者提供音乐治疗的设施进行临床试验。ANN的学习过程将根据真实数据进行优化。每位患者的音乐文件将根据患者的定制化偏好和详细说明适合每种疾病类型的辅助文献进行选择。因此，未来工作的一个有趣的方向将是监测播放不同类型的音乐的影响，如声乐和器乐作品，大自然的声音和宗教朗诵对每种疾病的影响。此外，研究人员计划将本系统开发的高级原型进行扩展，将数据实时传输到云端，以便及时将患者的信息传达给医生。目前，本系统是在本地做出决定，在患者的智能手机上播放音乐，而不通知医生。

未来，研究人员将设计另一个应用界面，让医生及时了解每个患者的焦虑状态。利用这些信息，医生将能够在患者需要提供一些即时帮助时联系他们。此外，如果需要的话，医生还可以选择为患者推荐音乐。