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物聯網如何從這5個方面推動醫療進步

作者:李鑫


物聯網如何從這5個方面推動醫療進步

據預測,到2018年底,全球將有超過230億個連接設備,到2025年底,這一數字將增長到750億以上。

這些設備中的大部分將用於日常生活或工業場景,而其中也會有相當一部分設備將用於改善我們的醫療服務質量,包括拯救我們的生命。

通過物聯網應用,整個醫療體系將更好地實現醫療機構與患者、醫療機構內部管理的優化,從而形成一個新的感知、反饋與干預系統。

這不只是醫療技術的進步,而是整個醫療體系,包括醫院管理系統的進步。

1.學習與培訓

3D列印、虛擬現實等先進的醫療培訓設備將為醫生、護士和醫學生提供實時數據反饋,並模仿患者癥狀。

這些設備的廣泛應用將使得培訓新的醫療專業人員更容易,大大縮短醫療人員的學習和成長時間。

2.病人遠程監護

物聯網將徹底改變病人遠程監護的方式,特別是對於那些需要醫療設備管理的病人。

例如,物聯網可以使血糖和血壓的定期檢查變得簡單和輕鬆,連接設備可以將數據實時發送給醫生,從而可以比以往更快地採取干預措施。特別是當有心臟病發作或中風風險的患者時,醫療救助的預防與及時性就變得非常重要。

3.預防性護理

「大醫治未病」。醫療保健最便宜和最有效的方法就是提前預防。對於那些認為不需要定期檢查的人來說,預防性護理的作用經常被低估甚至是忽視。

物聯網可以使定期檢查更方便,甚至可以成為日常生活的一部分。設想一下,當在家中擁有一台可以主動監控個人生命體征的設備,並且告訴你什麼時候需要進行下一步的醫療,這種智能化的預防性護理,又有誰能夠拒絕。

4.工作流程優化

物聯網可以用於優化醫療工作人員的工作流程。對患者而言,這看起來似乎沒有太大的關係,而實際上,醫療工作人員工作效率的提升,最終將會使患者得到更好的護理服務。

例如,在未來,醫生、護士和患者都將佩帶RFID手環,系統會自動通知醫生和護士進行常規檢查或及時處理突發事件。醫療人員會更快地到達相應地點,從而大幅減少醫院內人員混亂的場面。

5.資產管理

物聯網技術在醫療機構的庫存管理方面也可以發揮重要作用。

例如,醫院和醫生辦公室通常會有相關受控物質、藥物和其他重要設備。使用物聯網技術可以幫助追蹤這些重要資產,並確保它們不會被濫用或盜竊。

儘管當前物聯網技術已經在很多醫院中都有所應用,但離實現真正的智能化醫療,還面臨著很多的障礙:

設備:有些醫院的設備還比較老舊,這種老舊落後的基礎設施阻礙了物聯網與醫療系統的融合。

成本:新技術需要投入大量的資金,一些醫院不願意投資。更糟的是,有些醫院在採用新技術後,會通過提高治療價格來彌補投入的增加。

安全:安全性是醫療機構和個人最擔憂的問題之一。如果監控患者身體某些重要生物功能的物聯網設備被他人控制,那麼病患的個人信息安全與生命安全都將受到威脅。

培訓周期:通常情況下,學會掌握並使用醫療設備需要數周的時間,而對於日常工作負荷過大的醫生、護士和其它醫療人員,有可能需要花上幾個月的時間。


在過去幾年中,通過物聯網(IoT)連接的設備數量呈指數增長,而且將繼續增長下去。預計到2020年,將有500億個連接設備存在,這要歸功於許多新的智能設備已經成為人們和企業管理許多日常工作和生活的標準工具。

智能互聯設備提高了客戶的參與度,提高了可視性並簡化了通信,特別是使用全新的人機界面,如語音用戶界面(Voice User Interface,VUI)。

未來,物聯網將繼續以非常快的速度發展,並在很多方面取得成功。最終目標是擁有一個智能且完全安全的物聯網系統,然而在實現目標之前需要克服許多障礙。

物聯網和區塊鏈融合

目前的物聯網集中式網路結構是物聯網網路脆弱性的主要原因之一。隨著數十億設備連接並增加更多設備,物聯網成為網路攻擊的重要目標,這使得安全性變得非常重要。

區塊鏈為物聯網安全帶來了新的希望,原因有幾個:首先,區塊鏈是公開的,參與區塊鏈網路節點網路的每個人都可以看到區塊和交易的存儲和批准,儘管用戶仍然可以擁有私鑰來控制交易;其次,區塊鏈是分散的,所以沒有單一的權力機構可以批准消除單點故障(SPOF)的交易;第三,也是最重要的是,它是安全的,資料庫只能擴展,以前的記錄不能改變。

未來幾年,製造商將認識到將區塊鏈技術嵌入到所有設備中並爭奪「Blockchain認證」的好處。

IoT投資在增加

物聯網的影響力已經並將繼續吸引更多的初創風險投資家參與硬體、軟體和服務領域的創新項目。根據國際數據公司(IDC)的數據,到2021年,物聯網支出將達到1.4萬億美元。

物聯網是少數讓傳統風險投資家感興趣的市場之一。智能設備的普及讓客戶使用它們執行日常任務的依賴性增加,這將增加投資IoT初創公司的熱情。客戶將會等待物聯網的下一個重大創新,例如智能鏡子,這些鏡子將分析你的臉部,如果你看起來病態的它會告訴你;智能ATM機,它將包含智能安全攝像頭;智能叉,可以告訴你如何吃,吃什麼;還有智能床,當大家睡覺時都會關掉燈。

霧計算和物聯網

霧計算是一種分配處理負載並將其移進網路邊緣(感測器)的技術。使用霧計算的好處對物聯網解決方案提供商非常有吸引力。其中一些優勢使用戶可以最大限度地減少延遲,節省網路帶寬,通過快速決策可靠運行收集並保護各種數據,並通過對本地數據進行更好的分析和洞察,將數據轉移到最佳處理位置。微軟剛剛宣布投資50億美元投資物聯網,包括霧/邊緣計算。

AI和IoT將密切合作

AI將在以下領域幫助物聯網數據分析:數據準備、數據發現、流數據的可視化、數據的時間序列準確性、預測和高級分析以及實時地理空間和位置。這裡有一些例子:

數據準備:定義數據池並對其進行清理,這將使我們了解諸如Dark Data和Data Lakes等概念。

數據發現:在定義的數據池中查找有用的數據。

流數據的可視化:通過定義,發現數據並以智能方式可視化處理流數據,使決策過程能夠毫不拖延地進行。

時間序列數據的準確性:保持數據高度準確和完整,數據高度可信。

預測性和高級分析:根據收集、發現和分析數據做出決策。

實時地理空間和地理位置(物流數據):保持數據流暢並受到控制。

標準化戰鬥將繼續

標準化是物聯網發展面臨的最大挑戰之一,這是行業領導者之間爭奪早期階段主宰市場的一場戰鬥。包括HomePod,Alexa和Google Assistant在內的數字助理設備是下一階段智能設備的未來樞紐,各公司正試圖與消費者建立「他們的樞紐」,以便讓他們更容易地使用更少的設備建立更實用的網路。

但是現在我們所看到的是一個分裂的現狀,沒有像IEEE或政府法規這樣的組織強有力的推動物聯網設備的通用標準。

一種可能的解決方案是少數的設備支配市場,允許客戶選擇一種設備並允許使用任何其他連接設備,類似於我們現在用Windows,Mac和Linux操作系統,沒有跨平台的標準。

為了理解標準化的難度,我們需要處理標準化過程中的所有三個類別:平台、連接性和應用程序。就平台而言,我們處理UX / UI和分析工具。連接性需要處理客戶與設備的聯繫點。最後,應用程序是讓控制、收集和分析數據的應用程序互通。

所有這三個類別都是相互關聯的,我們都需要它們,缺少一個會打破這種模式並拖延標準化進程。

物聯網人才短缺

對物聯網人才的需求正在上升,其中包括對具有人工智慧、大數據分析和區塊鏈技能的人才需求不斷增長。

大學無法跟上需求,為了應對這種短缺,公司制定了內部培訓計劃,以建立自己的團隊,提高自己的工程團隊的能力,培養新的人才。

工業智能化

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