機器學習(ML)和人工智能(AI)的共生增長正在擴大醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)(IoMT)的價值。在處理來自連接的醫(yī)療設(shè)備的大量連續(xù)流數(shù)據(jù)時，醫(yī)生能夠更快，更可靠地得出可行的結(jié)論。

　　什么是醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)(IoMT)? 隨著各行業(yè)物聯(lián)網(wǎng)用例的激增，醫(yī)療領(lǐng)域也不例外。鑒于美國醫(yī)療保健已逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橐宰C據(jù)為基礎(chǔ)的結(jié)果，且激勵措施也開始趨于一致，因此衡量指標和患者反饋已成為醫(yī)療保健提供者必不可少的要素。付款人越來越希望通過比其他方法更有效的治療來優(yōu)化成本。

　　基于數(shù)據(jù)的護理將繼續(xù)增長，并將對治療的成本和質(zhì)量產(chǎn)生有益的影響。

　　傳感器帶給醫(yī)療保健的關(guān)鍵價值在于減少測量，檢測和治療之間的時間。胰島素泵使用血糖監(jiān)測器在適當?shù)臅r間測量和輸送劑量，該監(jiān)測器在皮膚下具有將血糖水平傳達給外部接收器的傳感器。此外，現(xiàn)在可用的數(shù)據(jù)分析功能以比以前更快的速度為測量添加上下文和含義。

　　醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)用例分類

　　1. 診斷

　　醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備如何改善診斷?追蹤身體指標的設(shè)備可能越來越多，這些指標可以指示諸如糖尿病和心房顫動之類的醫(yī)療狀況?？梢赃B續(xù)收集諸如血液化學，血壓，大腦活動和疼痛程度等關(guān)鍵醫(yī)學參數(shù)。

　　這可以幫助檢測疾病發(fā)作或活動的早期跡象，從而改善反應。一旦確定了疾病的易感性或危險因素，就可以使用正確的目標傳感器密切跟蹤因果指標。由于具有心律監(jiān)測和跌倒檢測等功能，即使是最新版的Apple Watch 4也已被宣布為2級醫(yī)療設(shè)備。

　　必須指出的是，大多數(shù)以消費者為導向的設(shè)備還沒有通過FDA的監(jiān)管程序，不能被認定為醫(yī)療設(shè)備。

　　2. 療養(yǎng)

　　患者術(shù)后恢復時間是手術(shù)成本的重要組成部分，而最小化手術(shù)時間是降低成本的一個重要因素。例如，對于全膝關(guān)節(jié)置換術(shù)，美國的住院時間約為兩天，而在英國以外的國家衛(wèi)生服務(NHS)中的四至五天，需要減少SNF(熟練護理設(shè)施)和物理治療的時間。這可以通過使用可穿戴傳感器來實現(xiàn)，這些傳感器有助于鍛煉、合規(guī)和遠程監(jiān)控。

　　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響應。傳感器與遠程醫(yī)療相結(jié)合，使加速恢復變得更加容易。了解患者在兩次就診之間在做什么，可以幫助縮短手術(shù)后的恢復時間。實際上，Geisinger系統(tǒng)與Force Therapeutics之間三年的合作已顯著改善了治療效果。健康數(shù)據(jù)管理部門的Greg Slabodkin報告說，這包括住院時間減少30%，熟練護理設(shè)施使用減少56%，再住院率減少18%。

　　3. 長期護理

　　隨著血壓，葡萄糖水平，汗液甚至淚液分析的不斷發(fā)展，追蹤身體參數(shù)的傳感器變得越來越復雜。與標準化測試相比，這樣做的好處主要在于數(shù)據(jù)捕獲的頻率。在諸如風濕性關(guān)節(jié)炎等慢性退行性疾病的情況下，移動傳感器可以幫助改善步態(tài)和形成步態(tài)。IoMT設(shè)備應用程序的另一類是對患者對治療依從性的監(jiān)視和響應。特別是在慢性護理中，可以通過理想地適用于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的測量和監(jiān)控來避免不良結(jié)果和延長的恢復期。

　　4. 預防措施

　　主動讓患者參與指導性運動的設(shè)備有助于防止需要醫(yī)療護理和相關(guān)費用。例如，矯形空間中關(guān)節(jié)的運動范圍，或預防頸椎病的姿勢調(diào)整，都是器械如何幫助預防的例子。一個例子是Upright。

　　例如，可穿戴設(shè)備可以通過檢查老年人的活動并注意任何可能導致失衡和摔倒的異?，F(xiàn)象，防止老年人摔倒。蘋果的手表使用內(nèi)置的IMU(慣性測量單元)來識別跌落或可能性。它甚至可以用于測量與神經(jīng)系統(tǒng)疾病(如帕金森氏病)有關(guān)的震顫。

　　結(jié)論

　　由于機器學習(ML)和人工智能(AI)的共生性增長，醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)的價值正在增加。在處理來自傳感器輔助醫(yī)療設(shè)備，數(shù)據(jù)分析和ML的大量連續(xù)流信息時，可以更快地提供可行的結(jié)論，以幫助治療過程。

　　通過信息流，預防保健可以減少住院，并顯著降低急診費用。這將提高效率并改善患者滿意度和結(jié)果。但是，必須謹慎評估移動中和靜止時數(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)造成不必要的壓力。準確性，可重復性和可靠性是IoMT的三個基本要素，必須始終對其進行優(yōu)先排序。