可穿戴設備、物聯網和數據如何描繪醫療保健的光明未來
由於 COVID-19 的未來不明朗，醫療保健組織和專業人員現在比以往任何時候都更需要尋找解決方案，以最大限度地發揮現有基礎設施的潛力，並創造新的功能，使醫療保健更加準確和可及。這就是物聯網的用武之地。
不要構建物聯網；構建物聯網系統
單個物聯網設備可以告訴您的信息令人驚訝，即使它只是一個基本的可穿戴設備，例如健身手錶。當您像系統一樣構建 IoT 應用程序時，真正的魔力就來了。
假設我們沒有檢測特定疾病的數據，但迫切需要了解有關傳播或症狀的更多信息。如果我們構建一個收集和分析數據的系統，引入機器學習 (ML) 專家來構建和訓練模型，並讓醫療專業人員正確註釋和標記數據，我們就可以改進訓練模型。數據分析的質量和精度最終會達到醫學專家預測的水平。儘管 COVID-19 本身就是一章，但它提出了一個重要問題：我們是否可以使用物聯網來跟踪病毒的傳播。不管有多大爭議，答案是這是可能的。這樣做的關鍵技術是通過智能設備與分析相結合來監測患者。
我們剛剛在這裡畫的是一幅相當複雜的圖畫，所以讓我們把它分解一下。在常見的物聯網方法中，醫療保健領域有幾層物聯網應用：
物聯網可穿戴設備和設備
醫療可穿戴設備包括 Neopenda 的新生兒健康監測設備和最新的 Apple Watch。許多醫療專業人士會因提及消費者可穿戴設備而畏縮。事實是，10 年前，您需要去醫院使用昂貴的重型機器來了解有關心電圖的信息。今天，任何人都可以通過硬幣大小的設備測量脈搏率、心電圖和其他重要信息。製造商可以使設備小巧、高效且方便用戶使用。
數據聚合和分析
我們可以從 Apple Watch 和類似的消費電子產品中獲得許多有趣的數據，但這些數據未經醫療級認證。聚合這些數據是一個開始。如果醫療保健專業人員可以將消費設備數據與專業設備的醫療級數據結合起來，並應用機器學習和復雜的分析，那麼我們就可以創建有用的見解，從而提高治療效率並幫助專業人員預測問題。13 種癌症與生活方式以及心血管和其他疾病有關，所有這些都可以通過從可穿戴設備收集數據來預測。如果我們應用數據聚合和分析，個體疾病不僅可以在個體層面進行預測，而且還可以在更廣泛的國家層面上使用。
現在，考慮到該領域的大量法規，即使提到醫療保健方面的大數據也像是進入了雷區。然而，借助機器學習、學習技術以及我們今天可以收集的結合醫療設備和生活方式小工具的大量數據，我們可以創建前所未有的報告。
當然，物聯網不僅僅是來自可穿戴設備的消費者數據。例如，今天我們可以通過將掃描儀產生的所有數據回傳到雲中，然後應用分析來創建關鍵洞察，從而使相對簡單的設備變得智能化，例如 CT 掃描儀。
雲服務
雲託管服務通過提供龐大的數據存儲來支持大數據，使相關操作變得更加簡單。然而，大量數據並不等於高質量數據。要使用所有匯總數據，必須在醫學專家的幫助下對其進行正確清除和標記。例如，即使經過基本訓練，外行也可能能夠發現肺癌，但是如果我們希望能夠在徵兆更微妙時及早發現特定問題，我們需要確保我們不會將其與另一個混淆可能顯示類似跡象的診斷。經過醫學認證的高質量數據有助於澄清這些細微差別。
大規模收集和處理數據使實際應用和預測成為可能，不僅可以幫助醫學專家，還可以幫助個人用戶，以及涉及復雜醫療保健系統的大量人群、保險公司和第三方。例如，保險公司可以為其客戶提供量身定制的條件、跟踪活動並構建特定模型來估計潛在風險。
在醫療保健中使用物聯網的 3 個理由
我們現在已經研究了構建基於物聯網的系統的技術層。但對於一些人來說，問題仍然存在：我們為什麼要在醫療保健中使用物聯網？
首先，物聯網實現了我們所謂的“人工智能增強醫生”。這不是要更換醫療專業人員，而是要幫助他們充實自己的生活、診斷和知識。
在一些真實世界的深度學習試驗中，例如癌症的 CT 掃描，人工智能的表現通常與醫生相似。但這不是將專業人士與技術進行比較；人工智能應該被視為一種工具，可以通過捕捉微妙的跡象來增強醫學專家的能力。例如，如果有 100 例癌症，醫生可能會檢測到 70 例。但是 ML 可以檢查數據並發現以前從未預料到或預測到的關係，從而為醫學專家提供信息。診斷過程是一個複雜的過程，醫生可能會將特定的診斷視為僥倖，但 ML 可以提供避免遺漏關鍵相關性所需的數據。此外，人工智能和機器學習可解釋性工具可以幫助理解和解釋預測，向醫生提供有關他們正在檢測的診斷的建議。醫療專業人員可以使用或忽略這種見解。人工智能將充當高科技的共鳴板。
其次，物聯網使我們能夠從個人知識轉向機構知識。如果 100 名專業人員查看 CT 掃描，他們可能會得出不同的結論。這取決於他們的專業知識和經驗水平。在使用人工智能時，我們可以利用個人知識並將其轉化為機構知識。每個人都至少獲得相同的基線，因為 AI 模型將始終在同一水平上執行。
最後，物聯網數據賦予力量。我們已經介紹了數據聚合。如果一開始沒有物聯網設備，整個物聯網系統就不可能實現。但是，如果不收集和分析可用數據，物聯網就不會發揮其最大潛力。從今天開始收集數據，即使只是為未來構建存儲庫數據。
如何構建正確的物聯網系統
在某種程度上，醫療保健組織與其他任何企業一樣；他們需要問題的答案，但效率同樣重要。創建物聯網服務的過程應與其他部門的技術項目類似，遵循從問題陳述到發現階段再到概念證明的路徑，然後最好是基於精心挑选和完善的架構進行試點。使用敏捷方法構建最小可行產品允許開發團隊從早期用戶那裡收集關鍵反饋，然後最終進入生產就緒階段。
談到效率，這就是架構很重要的地方。醫療保健組織需要考慮現有技術。通常，組織擁有從技術效率的角度來看應該丟棄的遺留基礎設施，但如果 10 年前對醫院進行了巨額投資，這並不總是可能的。但情況並非總是如此。使用數據原則，例如鬆散耦合的數據層，可以讓新的解決方案對遺留環境有用。
一般而言，從長遠來看，從頭開始構建功能性基礎設施往往會帶來回報，並使醫療機構能夠面向未來。值得接受概念證明。通過與小項目合作來證明價值和效率，醫療保健組織可以從成本角度提高項目效率，並增加他們從主要利益相關者或外部合作夥伴那裡獲得進一步投資的機會。
快進到未來
利用數據和人工智能，專業機器將變得更加智能；毫無疑問。我們還期望在未來幾年看到醫療保健標準的統一，這將匯集兩方：專業醫療保健和消費者可穿戴設備的結果。我們已經看到了統一這些領域的步驟，以及如何證明設備數據可用性的發展。在醫療保健中使用物聯網和大數據的力量仍在發揮作用，並面臨許多障礙——例如法規——但有巨大的潛力使醫療保健更加準確、高效，最重要的是，所有人都可以使用。