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醫療領域發生了幾項引起地震的趨勢，其中主要是技術。物聯網和人工智能（AI）對醫療保健的影響涉及醫療電子設備，例如機器人輔助手術，診斷，醫學研究，連接的設備和能量收集。  

機器人輔助操作

作為最早的機器人外科手術系統之一，達芬奇于2000年推出。此后，Auris / Hansen， Corindus，Stereootaxis，Zimmer-Biomet / Medtech ， TransEnterix，Titan Medical，Stryker ， Smith＆Nephew，Medrobotics ，和 Mazor已經采用了他們的機器人手術平臺。這些平臺將手術機器人技術的應用范圍從腹部或骨盆手術擴展到了心臟病學，結腸直腸，胃腸道，婦科，骨科，兒科，脊柱，移植，泌尿科和腫瘤學領域。  

手術領域在使用機器人技術方面取得了積極的凈進展，因為大多數外科醫生都承認機器人技術可以幫助醫生操作，培訓醫學生，鼓勵合作，減少并發癥，疼痛和失血并加速患者康復。然而，平臺的高單位成本仍然是大多數醫院的障礙，一些研究甚至對平臺的投資回報率產生了懷疑。另外，一些外科醫生感到軟件中不可更改的手術規程所限制。因此，醫生目前將機器人技術視為一種輔助手段，而不是替代人工手術。

 

診斷程序

領先的醫院正在使用數據分析，機器學習和人工智能來識別和治療風險最高的患者。最近，美國放射學院數據科學研究所（ACR DSI）發布了一些在醫學成像中用于AI 的高價值用例，例如識別心血管異常，檢測骨折和肌肉骨骼損傷，幫助診斷神經系統疾病，例如Lou Gehrig's ，標記患者的胸腔并發癥以及篩查常見癌癥。 

人工智能還超越了醫學成像領域。一家丹麥的AI公司正在開發一種算法，該算法可以分析緊急呼叫者的聲音和背景噪音，以確定心臟驟停的可能性。到目前為止，該程序的成功率比人類高。此外，英國政府正在生成一種算法，通過檢查醫療記錄，生活方式習慣以及從健康慈善機構和國家衛生服務局收集的遺傳信息來識別有患癌癥風險的患者。

使用AI診斷患者仍處于新興階段，用例很少。但是，它在挖掘大數據和實施預防程序方面顯示出巨大的潛力。

醫學研究

IBM的Watson是第一個進入醫學研究領域的AI 平臺。從那以后，其他技術公司，例如英特爾，谷歌和微軟也加入了這項工作。英特爾正在與飛利浦合作，使用AI推理來改善醫學成像分析，識別器官和模式以及篩查皮膚癌。Google 正在與 UC舊金山大學，芝加哥大學，斯坦福大學和哈佛大學等大學合作，以解決糖尿病性視網膜病變，癌癥轉移和心血管疾病。同時，微軟及其學術合作伙伴正在使用機器學習來研究3D放射圖像，流行病和神經系統疾病。

 

盡管關于諸如Watson之類的AI平臺是否會幫助治愈癌癥等疾病的爭論不斷，但越來越多的研究機構正在使用 AI平臺招募患者進行臨床試驗，基因組研究和癌癥診斷。有證據表明AI將加速研究：最近，由MIT 團隊開發的機器學習算法可以比當前速度快 1000倍地分析3D掃描，并且將來可能獨立于從組織樣本中學習。

互聯健康

遠程醫療的開端很不起眼，當時只有一群VA護士在家里的座機上打電話給退伍軍人，并向他們詢問與健康相關的問題列表。然后，遠程醫療擴展到視頻會議，遠程患者監視以及通過移動設備共享患者健康信息。從2014 年（13％）到2017年（75 ％），遠程醫療的普及率增長了近六倍。互聯醫療已經與奧巴馬醫改等政府政策同步發展。例如，Partners正在與Hitachi 合作開發一種解決方案，以在家中監測術后心力衰竭患者，以減少 30天內再次入院的機會。同樣，智能藥丸被廣泛用于監測患者的依從性。

產品測試

隨著物聯網設備（例如Alexa，Siri， Apple Watch和Google Home）的普及，另一個重要方面是醫療電子設備中使用的新硬件和軟件的測試要求。測試可確保設備軟件的性能和法規遵從性。 VectorCAST 是Vector通過TüVSüD認證的產品測試平臺。 VectorCAST / QA 將代碼分析的范圍擴大到100％，并專注于失敗風險最高的代碼區域。VectorCAST / C ++允許工程師設置分別涵蓋單個或多個功能的低級和高級單元測試。這些都將大大降低代碼失敗的風險。無論醫療設備的監管類別如何， VectorCAST工具都可以對其軟件開發提供可靠且可重復的測試過程。

展望未來

醫療電子領域具有巨大的潛力和機遇，許多追求人工智能技術以進一步推進其測試和治療的大小公司便證明了這一點。盡管醫療技術的有效性在不同領域和應用程序之間并不平衡，但總體而言，用戶和從業人員都可以從中受益，同時也為開發人員提供了巨大的機會。