这是我与多个行业的开发人员和产品经理合作后关于物联网解决方案开发最佳实践的系列文章中的第二篇。在“工业物联网可以从数字健康和医疗物联网中学习的3种实践”中，我分享了一些工业物联网(IIoT)开发人员可以向医疗同行学习的见解——数字健康或医疗物联网(IoMT)开发人员的学习思路。我们看到患者至上/用户至上的关注如何使数字健康应用程序在采用和结果方面更有帮助。现在，我们将从另一个角度审视它，看看IIoT实践将如何帮助数字健康领域的开发人员。我的职业生涯始于霍尼韦尔，在90年代中期，我为炼油厂操作员开发了无线连接的可穿戴系统原型。与许多来自工业自动化和控制(IAC)领域的人一样，我可以肯定地说，我从事IIoT已有20多年。毫不奇怪，我与数字健康开发人员分享的经验来自于物联网技术在工业应用中的长期经验。在此背景下，我们来看看医疗领域的开发人员和产品经理可以向工业领域的开发人员和产品经理学习的三种方式。将自动化应用于其他一切，IIoT开发人员往往非常注重运营，就像数字健康开发人员以患者为中心一样。两个想法主宰着他们的世界——正常运行时间和降低成本——而自动化长期以来一直是解决这两个问题的方法。自动化有多种形式——采集、聚合、分析——但对于IIoT开发人员而言，自动化就是从数据中获取操作。他们部署传感器来自动化和提高数据聚合的完整性。IIoT的一位同事曾经说过，“去拿一个剪贴板。当你看到有人拿着一个剪贴板时，这就是物联网的力量。”网关自动聚合传感器，网络使数据的移动、存储、分析和呈现自动化。现在，数据操作将归结为将结构化数据放入云端。长期以来，信息和控制的集中化一直是工业运营商的主导架构。当我在90年代初访问炼油厂时，我们总是会在主控制室停留——它是炼油厂的运营中心，控制是主要功能。但今天的工业自动化和控制是关于NOC——或网络运营中心——因为网络提供的数据是运营中最重要的部分。工业NOC公司不再需要亲临现场。它们跨越所有运营地点，并在整个企业内维护数据的自动采集、聚合和分发。我没有看到或讨论过关于医疗保健公司的NOC。我敢肯定有些人已经到了这个地步，但大多数数字健康讨论仍然只在个别患者或诊所层面。这是恰当的，因为患者是结果的关键，工业开发人员在关注机器或过程站时也是如此。个人层面的成功必须扩展到企业层面，这将是数据自动化和网络管理的结果。为了实现成本节约目标，数字健康IT组织必须扩大其内部电子健康记录(EHR)的重点，以包括并自动化来自外部可穿戴传感器网络的数据浪潮。使用数字双胞胎和预测机器来帮助运营拥抱数据正常运行时间是自动化的最大受益者。当然，与正常运行时间相反的是停机时间，在自动化系统中，停机时间通常是由于故障的发生。如今，工业开发人员可以使用两种基于数据的关键工具——数字孪生和预测机器——来解决停机问题。数字孪生是设备或过程的数学模型。形式化方法是Honeywell系统工程师在1990年代使用的名称——“数字”一词当时仅供工程师使用，营销人员不使用。当数字孪生伴随着来自主题资产的正确传感器的数据时，将使操作员能够更好地理解并在更高级的水平上预测机器的状态，例如机器的健康状况。通过使用正确的数学或CAD（计算机辅助设计）模型，该软件可以在设备需要维护或性能超出规范时自动生成警报。数据指导行动。当基于数字双胞胎的状态机与组合概率相结合时，系统设计人员现在拥有可以预测机器未来的预测机器。预测机器可以是先验的、基于算法的，也可以是通过观察传感器数据和机器运行结果的自动化和智能的。IIoT开发人员长期以来一直专注于自动化数据和消除停机时间以降低成本，这使他们成为数字孪生和预测机器的早期和积极采用者。数字健康开发人员不应忽视这些做法，因为“患者的健康状况与设备的健康状况大不相同”。不可否认，患者的情况可能要复杂得多，但数字双胞胎不需要成为关于该主题的包罗万象的专着。模型。考虑对慢性阻塞性肺病(COPD)患者的体重、心率和呼吸率随时间的变化进行简单测量。还要考虑了解糖尿病患者的身体和饮食活动以及血糖仪读数的价值。患者模型不太可能是先验的，但可以从统计的多参数数据集中导出。医疗设备开发人员可能熟悉这种类型的分析，但与AppleWatch等多传感器可穿戴设备每天数十亿的患者读数相比，来自临床试验的数据将微不足道。数字健康开发人员和临床医生将不得不求助于大量患者生成的健康数据(PGHD)数据湖，以根据经验创建患者及其行为的模型。此外，患者活动传感器使医疗保健中的预测机器变得更加有趣。预测可以类似于工业机器，根据物理测量对患者状态进行概率预测。然而，如果数据驱动系统可以预测患者行为，它也可以通过动机和触发因素影响患者行为，帮助患者避免不良行为，从而获得更好的结果。这可能是一种新型的预防保健——在疾病出现之前采取行动。这两种数据工具都可以改善结果并激励护理人员和患者进一步获取和使用数据，尤其是PGHD，因为它已成为驱动数字健康平台的主要数据类型。在数字健康中使用数字孪生将推动其在工业领域的采用呈指数级增长。改造是一项严肃的业务“改造物联网技术，特别是涉及昂贵、长寿命物品的服务，包括工厂、汽车、卡车和工业机械。这些技术将用于未来的技术世代。已经使用了很长时间，但用支持物联网的硬件取代它们的经济理由并不存在。”——CFO办公室里的GeorgeMalim，投资100万美元购买一台设备，一年只能卖出1,500台在您的设备上安装新的数字服务通常是不可能的。但大多数工业设备将持续10年，有些长达30年。当其中一家耐用设备制造商考虑对已安装的基本设备进行数字服务改造时，回报可能会在未来5年内为5,000台设备提供服务，并在未来12个月内签订50,000份新合同——投资回报率将提高50时代，相关的新服务收入将有更高的利润率。TimothyChou用CFO的术语描述了物联网数字服务的转型机会——“我们如何实现收入翻番和利润翻两番？”根据定义，长期护理是指诊断后提供的护理。当医疗保健系统考虑新的数字健康疗法或建议时，他们必须立即查看他们的EHR系统并询问，“在这种情况下我们已经有多少患者？”很容易，因为病人已经得到照顾。医疗保健提供者可以通过与付款人、健康保险提供者分享该提案来扩大他们的市场转型计划，这些人将有来自多个系统的患者，所有这些患者都可以通过远程连接监控进行治疗。管理的设备是衡量工业数字化服务的关键指标，现在已经成为管理的病人。有趣的是，医疗保险和医疗补助服务中心非常清楚为慢性病患者提供持续护理的价值，并发布了新的远程患者监控代码，以帮助提供者转向这种模式，使患者、提供者和企业都能从中受益。虽然这两个组织可能认为他们没有太多共同点，但IIoT和数字健康开发人员必须在相同的创新基础上共同努力才能成功使用这项新技术。事实上，消费电子展(CES)是我见过的唯一一次他们都参加的贸易展，它可能是物联网技术的最佳展示。但“可行”技术只是使用设计思维进行创新的一部分。让我感兴趣的是，数字健康团队通常非常以用户为中心，强调“人性化”，而IIoT团队则倾向于关注生产力和效率，或“可行性”。如果他们能一起工作，他们就能找到创新的最佳点。
