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決策的速度和醫(yī)療報(bào)告的精確性仍然是物聯(lián)網(wǎng)在醫(yī)療保健領(lǐng)域發(fā)展的主要方向。最新研究顯示，醫(yī)療界對(duì)物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)發(fā)展有著濃厚的興趣，并確定了以下應(yīng)用要點(diǎn)：初級(jí)應(yīng)用包括人工智能能力、高級(jí)連接（5G）、數(shù)據(jù)分析、計(jì)算技術(shù)；二級(jí)應(yīng)用包括認(rèn)證方法、霧計(jì)算、云計(jì)算集成技術(shù)。

仔細(xì)觀察這些數(shù)據(jù)，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)在診斷、遠(yuǎn)程醫(yī)療和智能醫(yī)院的先進(jìn)操作流程方面被寄予厚望。因此，我們完全有理由相信，物聯(lián)網(wǎng)有望從醫(yī)療助手轉(zhuǎn)變?yōu)槿娴臎Q策者，以應(yīng)對(duì)醫(yī)療挑戰(zhàn)。此外，過度分析還能使醫(yī)療保健的重點(diǎn)從急救車和事后就診轉(zhuǎn)向預(yù)測(cè)性醫(yī)療幫助，從而徹底改變醫(yī)療保健模式。

不過，醫(yī)療機(jī)構(gòu)不應(yīng)是物聯(lián)網(wǎng)在醫(yī)療領(lǐng)域的唯一目標(biāo)。物聯(lián)網(wǎng)為患者的自我保健提供了機(jī)會(huì)，他們也愿意利用這些機(jī)會(huì)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，半數(shù)以上的智能手機(jī)用戶安裝了體溫跟蹤應(yīng)用程序，每年此類應(yīng)用程序的下載量超過 3 億次。更有針對(duì)性、更精確的可穿戴設(shè)備，加上更深入、更全面的健康分析，可以減輕醫(yī)療機(jī)構(gòu)的負(fù)擔(dān)，改善整體康復(fù)數(shù)據(jù)。

對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)智能管理和實(shí)時(shí)臨床協(xié)助的需求不斷增長(zhǎng)，自然導(dǎo)致醫(yī)療社會(huì)對(duì)云計(jì)算和邊緣計(jì)算產(chǎn)生了幾乎同等的濃厚興趣。

邊緣計(jì)算的迅猛發(fā)展使人工智能能夠部署在數(shù)據(jù)生成源附近，從而實(shí)時(shí)提供寶貴的分析和見解。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，它已經(jīng)解鎖了帶有偏差警報(bào)的身體位置和運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)、快速篩查、人工智能支持的手術(shù)工具以減少侵入、手術(shù)過程中的智能視頻流分析、實(shí)時(shí)DNA測(cè)序以及更多應(yīng)用。在醫(yī)院環(huán)境中，經(jīng)常需要同時(shí)處理多個(gè)遠(yuǎn)距離單位的大量數(shù)據(jù)，而延遲的最小化使得實(shí)時(shí)邊緣應(yīng)用更加可靠。因此，通過關(guān)注具有多種連接機(jī)會(huì)的寬敞硬件，可以為集成智能醫(yī)療系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)。

云技術(shù)被廣泛采用，作為端到端的平臺(tái)來管理醫(yī)療機(jī)構(gòu)日常產(chǎn)生的各種敏感數(shù)據(jù)。得益于云技術(shù)潛在的靈活性和可擴(kuò)展性，它有助于緩解物聯(lián)網(wǎng)不斷增加的復(fù)雜性給醫(yī)療系統(tǒng)帶來的挑戰(zhàn)。云技術(shù)是存儲(chǔ)和處理大量運(yùn)營(yíng)、財(cái)務(wù)、患者和藥物數(shù)據(jù)的理想選擇，可提供持續(xù)的成本估算、日程安排和庫(kù)存管理，并可從任何地點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)備份和便捷訪問。誰能在無縫數(shù)據(jù)集成機(jī)會(huì)中提供更有效的數(shù)據(jù)管理以及精確和可變的分析，誰就能確保成功。

在戰(zhàn)略規(guī)劃受到高度重視的今天，醫(yī)療保健行業(yè)對(duì)具有均衡計(jì)算能力的集成系統(tǒng)提出了切實(shí)的需求，以應(yīng)對(duì)全面的行業(yè)挑戰(zhàn)。例如，智能健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以利用更多的邊緣能力，在健康出現(xiàn)異常時(shí)自動(dòng)給藥或調(diào)整床位，而云技術(shù)則可以收集病史數(shù)據(jù)并在分析后進(jìn)行健康預(yù)測(cè)。目前，云與邊緣串聯(lián)的發(fā)展趨勢(shì)如下：

通過全面平衡計(jì)算能力，醫(yī)療機(jī)構(gòu)和管理部門可以制定優(yōu)化策略，以維護(hù)數(shù)據(jù)的機(jī)密性、抗故障能力和最高效率，并創(chuàng)建新的患者護(hù)理模式。

在以結(jié)果質(zhì)量為優(yōu)先考慮的診斷方面，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的組合產(chǎn)生了最令人印象深刻的結(jié)果。其中一個(gè)例子就是如何管理視覺分析。例如，經(jīng)過驗(yàn)證的深度學(xué)習(xí)方法通過分析X光片，能以98%的準(zhǔn)確率識(shí)別胸部疾病。同樣，CT掃描也能成功分析出是否存在腦腫瘤。例如，最近的研究發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別黑色素瘤的準(zhǔn)確率比醫(yī)學(xué)專家高出10%。因此，深度學(xué)習(xí)模型通過結(jié)合可視化的多個(gè)方面，如組織的大小、體積和形狀等，能有效地解讀醫(yī)療影像。

同樣，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也能分析多種類型的數(shù)據(jù)，并識(shí)別心臟病發(fā)作風(fēng)險(xiǎn)或嗓音病變等。而且，其應(yīng)用范圍只會(huì)不斷擴(kuò)大。它們的真正潛力在于更加復(fù)雜的分析應(yīng)用，以考慮更多因素，進(jìn)行當(dāng)前狀態(tài)和風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)、深度診斷和先前診斷中的錯(cuò)誤識(shí)別。將癥狀、主訴、病史和當(dāng)前測(cè)試結(jié)合起來進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)分析，可為自主診斷帶來開創(chuàng)性的機(jī)遇。準(zhǔn)確的診斷和預(yù)測(cè)有可能幫助醫(yī)療保健系統(tǒng)每年節(jié)省大量的不必要醫(yī)療、干預(yù)和醫(yī)療失誤費(fèi)用。

再來談?wù)勥吘壣窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)。今天，我們可以開始將復(fù)雜的實(shí)時(shí)即時(shí)診斷和對(duì)潛在健康危險(xiǎn)狀態(tài)的高級(jí)檢測(cè)從夢(mèng)想變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。令人震驚的是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到了如此令人印象深刻的高度，讓我們可以節(jié)省負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集的物聯(lián)網(wǎng)工具。

首先，基于物聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)揭示了增強(qiáng)患者監(jiān)測(cè)的機(jī)會(huì)，以識(shí)別對(duì)檢測(cè)危險(xiǎn)狀態(tài)至關(guān)重要的任何微小細(xì)節(jié)。將實(shí)時(shí)生命體征監(jiān)測(cè)、環(huán)境數(shù)據(jù)收集和患者健康史結(jié)合在一個(gè)分析工具中，可即時(shí)準(zhǔn)確地檢測(cè)出特定患者的任何可疑狀態(tài)，并開出個(gè)性化的醫(yī)療處方。

其次，物聯(lián)網(wǎng)在醫(yī)療保健領(lǐng)域的應(yīng)用促進(jìn)了全面透明和實(shí)時(shí)控制，從而實(shí)現(xiàn)了醫(yī)院和家庭監(jiān)護(hù)的遠(yuǎn)程健康監(jiān)測(cè)?；谖锫?lián)網(wǎng)的工具擁有全面的數(shù)據(jù)和超強(qiáng)的分析能力，有助于減少不必要的醫(yī)療機(jī)構(gòu)就診。

與此同時(shí)，它們還能在疾病轉(zhuǎn)化為急性病之前促進(jìn)提前就診。所有相關(guān)利益方（醫(yī)生、保險(xiǎn)代理人）都可以訪問這些數(shù)據(jù)。總體而言，物聯(lián)網(wǎng)可以將醫(yī)療保健模式從以救護(hù)車為中心的救助轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)測(cè)性治療，從而大大減輕醫(yī)療設(shè)施的負(fù)擔(dān)。

醫(yī)療保健行業(yè)正在迅速掌握物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，并努力將其發(fā)揮到極致。為使物聯(lián)網(wǎng)之旅盡可能取得豐碩成果，請(qǐng)注意以下幾點(diǎn)：