根据BusinessInsider最近发布的一份报告，医疗物联网（IoMT）的市场规模预计将增长至1580亿美元到2022年。该价值较2017年的410亿美元有了巨大飞跃。该报告是BusinessInsider于2019年6月发布的一项研究的后续报告，当时分析师估计医疗保健应用中物联网设备的安装基数将超过1.61亿到2020年底，一个数字充分说明物联网设备采用率的快速增长将在短期内持续。医院内外的物联网设备已成为医疗保健行业的固定设备，使从医疗专业人员到保险提供商的利益相关者能够收集更有价值的关键数据，以帮助他们做出更好的决策。然而，随着收集数据的扩展，业界已经认识到需要更多工具来帮助企业从他们收集的数据中获取更多有价值的信息，这促使他们寻找可以帮助他们的团队可视化数据解决方案的数据分析软件。物联网如何影响医疗保健无处不在的高速网络连接和内置智能传感器的设备越来越小，价格越来越便宜，极大地促进了物联网健康服务的普及和应用。除了Fitbits等有助于提供有关我们健康的丰富数据指标的“健康”设备外，近年来获得批准的医疗设备如雨后春笋般涌现，并占据了物联网医疗保健市场的最大份额。从可穿戴设备到特定解决方案（例如用于监测糖尿病、心脏并发症和其他健康问题的解决方案），使用中设备类型的快速增长为医疗专业人员提供了更大的数据集来跟踪和预测我们的健康状况。医疗物联网发展的主要目的是将技术引入医疗机构，通过在医院集成大量的物联网设备来替代很多人工操作。例如收集和记录病人的生命体征，这些生命体征可以表明健康状况是否有恶化的迹象，让医务人员提前采取行动或将数据用于其他各种目的。除了在医疗设施中的应用外，据报道，用于远程监控的远程医疗也是物联网增长最快的部分。这些物联网医疗设备已经在许多应用中展现了它们的价值，例如帮助监控医院的药物消耗，在家中收集患者健康数据以减少前往诊所或医院的次数，从而减轻患者和医疗资源的负担。与其他新兴技术一样，物联网在医疗领域的整合也面临着一些困难和挑战。处理物联网设备收集的数据的挑战许多医疗机构通过实际应用发现，他们通过物联网医疗设备收集的数据量远远超过了他们的处理能力，许多机构不知道如何利用物联网医疗设备的潜在价值这些数据理解的很清楚。随着物联网设备在医疗保健运营中发挥越来越重要的作用，这些组织将面临一系列需要迅速解决的挑战。首先，医疗专业人员需要在他们使用的大量设施中处理各种连接设备。据估计，一家典型的医院床边设备可能多达15台，这些设备是海量数据的来源，需要妥善连接和管理。此外，数据可能高度分散在多个设备、位置和团队中，每个设备、位置和团队负责并满足患者的需求。当患者在家中和诊所使用不同的设备进行监控时，例如每个设备将数据发送到护理机构的不同部分，就会出现问题。不当的数据管理可能会丢失有关患者的重要信息，严重影响医生提供高质量（并可能挽救生命）护理的能力。也许医疗保健行业面临的最大挑战是缺乏专业的数据分析师。根据2019年医疗保健高管调查报告，缺乏专业合格的数据分析人员是他们使用数据预测分析的最大障碍，这可能会降低收集到的数据发挥其应有价值的能力和有效性。即使对于那些拥有数据分析专业人员的机构，许多机构仍然缺乏有效处理数据所需的工具，这迫使他们寻找新的数据分析软件解决方案。大数据正在推动市场对医疗数据分析解决方案的需求刚开始时，处理物联网集成的许多困难自然落在了医疗机构的IT团队身上，他们需要处理现有系统中的各种仪器并确保系统的正常运行。然而，对于这些医疗机构来说，真正的挑战还在后头，那就是不断增长的海量大数据。因此，如今许多医疗机构普遍抱怨，他们面临着已经收集了大量数据但无法从中获得更多实际价值的情况。大数据分析仍然是一项新技术，因此这些医疗机构的IT团队需要专业的工具来帮助他们分析这些海量大数据。物联网设备为大规模数据收集和分析提供了新功能，并且已经在帮助医疗专业人员和其他利益相关者更好地了解他们的组织是如何运作的。然而，物联网医疗发展的长期目标不仅限于了解他们的现状，而是他们如何利用数据来预测未来。预测分析对整个医疗保健领域的管理者来说越来越重要。2019年，根据精算师协会的一项调查，超过92%的医疗保健组织负责人表示，预测分析将对其业务的未来至关重要。其中，60%的医疗保健组织领导者计划在未来五年内将至少15%的预算用于预测分析功能。此外，调查还显示，数据可视化被认为是预测数据分析软件解决方案中最重要的功能，甚至超过了机器学习等技术。医疗保健数据分析的未来据一些研究人员称，到2025年，医疗保健BI（商业智能）市场的价值将达到101亿美元，这有望推动更多的创新和资金，以提高该技术的可用性。这可能会为更多的初创企业打开大门，并带来更多的企业投资。随着物联网在医疗保健领域的应用越来越广泛，医疗机构将需要找到更多的解决方案，以便他们可以使用收集到的数据为医疗专业人员提供服务。因此，凭借开发新物联网技术所需的资源，我们可以期待在未来几年看到更多解决方案推动医疗保健行业实现更高质量的数据分析和应用。
