机器学习(ML)和人工智能(AI)的共生发展正在放大医疗物联网(IOMT)的价值。在处理连网医疗设备的大量流数据时，医生能够更快、更可靠地得出可操作的结论。

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机器学习(ML)和人工智能(AI)的共生发展正在放大医疗物联网(IOMT)的价值。在处理连网医疗设备的大量流数据时，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)?随着物联网使用案例在各个行业中的激增，医疗领域也毫无例外地加入了这场时代潮流。鉴于医疗保健逐步向循证结果的方向转变，衡量标准和患者反馈对医疗服务提供者来说已经变得至关重要。同时，医保机构也越来越有兴趣通过更有效的治疗方式来优化医疗成本。

我个人对矫形传感器的体验以及这些传感器的分析结果充满信心。基于数据的护理将继续增长，并将对治疗的费用和质量产生深远影响。在其他行业，如消费电子产品，以数据为中心的客户服务和运营已经存在很长时间了。同时，在过去的十年里，医疗保健也变得更加擅长于朝着这个方向发展。

传感器给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，例如，胰岛素泵使用血糖监测器在适当时间测量和输送适量的胰岛素剂量。此外，现在可用的数据分析功能以前所未有的速度为测量提供关联信息和意义。

医疗物联网用例

1、诊断

医疗物联网设备如何改善诊断?跟踪身体指标的设备越来越普及，这些指标可以显示糖尿病和房颤等医疗状况。关键的医学参数，如血液化学、血压、大脑活动和疼痛水平，都可以连续收集。

这有助于检测疾病发作或活动的早期迹象。一旦确定了疾病的倾向性或危险因素，就可以用正确的目标传感器密切跟踪因果指标。甚至最新版本的Apple Watch 4也被宣布为2级医疗设备，因为它具有心律监测和跌倒检测等功能。

必须指出的是，大多数面向消费者的设备还没有通过医疗监管机构的监管程序，因此还不能成为合格的医疗设备。

2、恢复

患者术后恢复时间是手术费用的重要组成部分，而最大限度地减少恢复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2天，而英国的国民保健服务(NHS)则为4至5天。在医院之外，需要缩短在专业护理机构和物理治疗的时间。这可以通过使用可穿戴的传感器来完成，这些传感器有助于锻炼、依从性和远程监控问题，如果问题没有及时得到处理，有可能会导致手术失败。

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，使得帮助加快恢复变得更加容易。了解患者在两次就诊之间情况将有助于加快术后恢复时间。事实上，Geisinger System和Force Therapeutics三年来的合作已经带来了显著改善的结果。据Greg Slabodkin在《健康数据管理》杂志上报道说，这包括住院时间减少30%，专业护理机构利用率降低56%，再入院率减少18%。

3、慢性病护理

跟踪身体参数的传感器在血压、血糖水平、出汗甚至泪液分析方面变得越来越先进。在类风湿关节炎等慢性疾病中，运动传感器可以帮助改善步态和体形。另一类医疗物联网装置应用是监测和响应患者的治疗依从性。具体而言，在慢性病护理中，通过物联网设备测量和监控可以避免不良结果和康复期延长。

4、预防

积极让患者参与锻炼的设备有助于防止需要医疗护理和相关费用的产生。例如，矫形中关节的运动范围，或防止颈椎病的姿势调整，都是物联网装置如何有助于预防的典型例子。

例如，可穿戴设备可以通过检查老年人的活动并注意到任何可能导致失去平衡和跌倒的异常情况，来防止老年人的灾难性跌倒。苹果手表使用内置惯性测量单元来识别跌倒或跌倒的可能性，它甚至可以用于测量与帕金森病等神经系统疾病相关的震颤。

结论

随着机器学习(ML)和人工智能(AI)的共生发展，医疗物联网的价值正在不断增加。在处理来自传感器辅助医疗设备、数据分析和机器学习的大量连续流式信息时，可以更快地为治疗过程提供可操作的结论。

借助流式信息，预防性护理可以显著减少住院治疗和急性护理费用，并将提高效率，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医疗物联网(IoMT)的三个基本要素，必须始终优先考虑。