機器學習(ML)和人工智能(AI)的共生發(fā)展正在放大醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)(IOMT)的價值。在處理連網(wǎng)醫(yī)療設(shè)備的大量流數(shù)據(jù)時，醫(yī)生能夠更快、更可靠地得出可操作的結(jié)論。

什么是醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)(IoMT)?隨著物聯(lián)網(wǎng)使用案例在各個行業(yè)中的激增，醫(yī)療領(lǐng)域也毫無例外地加入了這場時代潮流。鑒于醫(yī)療保健逐步向循證結(jié)果的方向轉(zhuǎn)變，衡量標準和患者反饋對醫(yī)療服務(wù)提供者來說已經(jīng)變得至關(guān)重要。同時，醫(yī)保機構(gòu)也越來越有興趣通過更有效的治療方式來優(yōu)化醫(yī)療成本。

我個人對矯形傳感器的體驗以及這些傳感器的分析結(jié)果充滿信心。基于數(shù)據(jù)的護理將繼續(xù)增長，并將對治療的費用和質(zhì)量產(chǎn)生深遠影響。在其他行業(yè)，如消費電子產(chǎn)品，以數(shù)據(jù)為中心的客戶服務(wù)和運營已經(jīng)存在很長時間了。同時，在過去的十年里，醫(yī)療保健也變得更加擅長于朝著這個方向發(fā)展。

傳感器給醫(yī)療保健帶來的關(guān)鍵價值是縮短測量、檢測和治療之間的時間，例如，胰島素泵使用血糖監(jiān)測器在適當時間測量和輸送適量的胰島素劑量。此外，現(xiàn)在可用的數(shù)據(jù)分析功能以前所未有的速度為測量提供關(guān)聯(lián)信息和意義。

醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)用例

1. 診斷

醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備如何改善診斷?跟蹤身體指標的設(shè)備越來越普及，這些指標可以顯示糖尿病和房顫等醫(yī)療狀況。關(guān)鍵的醫(yī)學參數(shù)，如血液化學、血壓、大腦活動和疼痛水平，都可以連續(xù)收集。

這有助于檢測疾病發(fā)作或活動的早期跡象。一旦確定了疾病的傾向性或危險因素，就可以用正確的目標傳感器密切跟蹤因果指標。甚至最新版本的Apple Watch 4也被宣布為2級醫(yī)療設(shè)備，因為它具有心律監(jiān)測和跌倒檢測等功能。

必須指出的是，大多數(shù)面向消費者的設(shè)備還沒有通過醫(yī)療監(jiān)管機構(gòu)的監(jiān)管程序，因此還不能成為合格的醫(yī)療設(shè)備。

2. 恢復

患者術(shù)后恢復時間是手術(shù)費用的重要組成部分，而大限度地減少恢復時間是降低費用的重要因素。例如，對于全膝關(guān)節(jié)置換術(shù)，美國的住院時間約為2天，而英國的國民保健服務(wù)(NHS)則為4至5天。在醫(yī)院之外，需要縮短在專業(yè)護理機構(gòu)和物理治療的時間。這可以通過使用可穿戴的傳感器來完成，這些傳感器有助于鍛煉、依從性和遠程監(jiān)控問題，如果問題沒有及時得到處理，有可能會導致手術(shù)失敗。

傳感器可以跟蹤各種關(guān)鍵指標，并提醒護理人員及時做出反應。傳感器與遠程醫(yī)療相結(jié)合，使得幫助加快恢復變得更加容易。了解患者在兩次就診之間情況將有助于加快術(shù)后恢復時間。事實上，Geisinger System和Force Therapeutics三年來的合作已經(jīng)帶來了顯著改善的結(jié)果。據(jù)Greg Slabodkin在《健康數(shù)據(jù)管理》雜志上報道說，這包括住院時間減少30%，專業(yè)護理機構(gòu)利用率降低56%，再入院率減少18%。

3. 慢性病護理

跟蹤身體參數(shù)的傳感器在血壓、血糖水平、出汗甚至淚液分析方面變得越來越先進。在類風濕關(guān)節(jié)炎等慢性疾病中，運動傳感器可以幫助改善步態(tài)和體形。另一類醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)裝置應用是監(jiān)測和響應患者的治療依從性。具體而言，在慢性病護理中，通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備測量和監(jiān)控可以避免不良結(jié)果和康復期延長。

4. 預防

積極讓患者參與鍛煉的設(shè)備有助于防止需要醫(yī)療護理和相關(guān)費用的產(chǎn)生。例如，矯形中關(guān)節(jié)的運動范圍，或防止頸椎病的姿勢調(diào)整，都是物聯(lián)網(wǎng)裝置如何有助于預防的典型例子。

例如，可穿戴設(shè)備可以通過檢查老年人的活動并注意到任何可能導致失去平衡和跌倒的異常情況，來防止老年人的災難性跌倒。蘋果手表使用內(nèi)置慣性測量單元來識別跌倒或跌倒的可能性，它甚至可以用于測量與帕金森病等神經(jīng)系統(tǒng)疾病相關(guān)的震顫。

結(jié)論

隨著機器學習(ML)和人工智能(AI)的共生發(fā)展，醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)的價值正在不斷增加。在處理來自傳感器輔助醫(yī)療設(shè)備、數(shù)據(jù)分析和機器學習的大量連續(xù)流式信息時，可以更快地為治療過程提供可操作的結(jié)論。

借助流式信息，預防性護理可以顯著減少住院治療和急性護理費用，并將提高效率，改善患者滿意度和結(jié)果。但是，必須仔細評估動態(tài)和靜態(tài)數(shù)據(jù)安全的一些風險，此外，假陽性讀數(shù)的風險會給患者和護理系統(tǒng)帶來不必要的壓力。準確性、可重復性和可靠性是醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)(IoMT)的三個基本要素，必須始終優(yōu)先考慮。

分享名稱：什么是醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)（IoMT）？
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