机器学习(ML)和人工智能(AI)的共生发展正在扩大医疗物联网(IoMT)的价值。在处理来自互联医疗设备的大量连续数据流时，医生能够更快、更可靠地得出可操作的结论。什么是医疗物联网(IoMT)？随着物联网用例在各行各业激增，医疗领域也不例外。随着美国医疗保健向基于证据的结果和激励措施的转变开始调整，指标和患者反馈已成为医疗保健提供者必不可少的。付款人越来越希望通过比替代方法更有效的治疗来优化成本。基于数据的护理将继续增长，并将对护理的成本和质量产生有益的影响。传感器为医疗保健带来的关键价值是缩短测量、检测和治疗之间的时间。胰岛素泵使用血糖监测仪在适当的时间测量和输送剂量，血糖监测仪在皮肤下装有传感器，可将血糖水平传送给外部接收器。此外，现在可以使用数据分析功能来比以往更快地为测量添加上下文和意义。医疗物联网用例分类1.诊断医疗物联网设备如何改进诊断？设备可能会越来越多地跟踪身体指标，这些指标可以指示糖尿病和心房颤动等医疗状况。可以连续收集血液化学、血压、大脑活动和疼痛程度等关键医学参数。这可能有助于检测疾病发作或活动的早期迹象，从而改善反应。一旦确定了疾病易感性或风险因素，就可以使用正确的目标传感器密切跟踪因果指标。由于心率监测和跌倒检测等功能，即使是最新版本的AppleWatch4也已被宣布为2类医疗设备。必须指出的是，大多数面向消费者的设备尚未通过FDA监管程序，不能被视为医疗设备。2.恢复期患者术后恢复时间是手术费用的重要组成部分，尽量缩短手术时间是降低费用的重要因素。例如，对于全膝关节置换术，美国的住院时间约为两天，而英国以外的国民健康服务(NHS)则为四到五天，因此需要减少SNF（专业护理机构）和理疗。这可以通过使用有助于锻炼、合规性和远程监控的可穿戴传感器来实现。传感器可以跟踪各种关键指标，并提醒护理人员及时做出反应。传感器与远程医疗相结合，可以更轻松地加快康复速度。了解患者在两次就诊之间的活动有助于缩短手术后的恢复时间。事实上，GeisingerSystem和ForceTherapeutics之间为期三年的合作已经显着改善了治疗效果。HealthDataManagement的GregSlabodkin报告说，这包括住院时间减少30%、熟练护理设施使用减少56%以及再入院率减少18%。3.长期护理随着血压、血糖水平、汗液甚至泪液分析的不断发展，跟踪身体参数的传感器变得越来越复杂。与标准化测试相比，这样做的好处主要在于数据捕获的频率。对于类风湿性关节炎等慢性退行性疾病，运动??传感器可以帮助改善步态并形成步态。另一类IoMT设备应用程序是监测和响应患者对治疗的依从性。特别是在慢性病护理中，可以通过非常适合物联网设备的测量和监测来避免不良后果和延长恢复期。4.预防措施让患者积极参与指导锻炼的设备有助于避免医疗护理和相关费用的需求。例如，骨科空间中关节的运动范围，或预防颈椎病的姿势调整，都是设备如何帮助预防的例子。一个例子是Upright。例如，可穿戴设备可以通过检查老年人的活动并注意可能导致失衡和跌倒的任何异常情况来防止老年人跌倒。AppleWatch使用内置的IMU（惯性测量单元）来识别跌落或可能性。它甚至可以用来测量与帕金森病等神经系统疾病相关的震颤。结论由于机器学习(ML)和人工智能(AI)的共生发展，医疗物联网的价值正在增加。在处理来自传感器辅助医疗设备的大量连续信息流时，数据分析和ML可以更快地提供可操作的结论，以帮助治愈过程。通过信息流，预防性护理可以减少住院率并显着降低急诊科费用。这将提高效率并改善患者满意度和结果。但是，必须仔细评估动态和静态数据安全的一些风险。此外，假阳性读数的风险会给患者和护理系统带来不必要的压力。准确性、可重复性和可靠性是IoMT的三个基本要素，必须始终将其放在首位。
