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人工智能用例和可穿戴設備突出了醫院物聯網

2021-10-28

醫療保健領域的人工智能可以通過規范分析、可穿戴設備和疾病檢測為患者和醫生提供更好的護理和支持。

醫療保健是人工智能普及的理想場所。這是一個復雜的環境，可提供大量數據且技術豐富，使其對物聯網友好。由醫療保健豐富的數據驅動的人工智能，加上物聯網收集的用戶特定數據流，可以實現更好的預測分析、增強結果、更快地檢測疾病和提高患者的自我意識。

盡管采用人工智能的時機已經成熟，但醫療保健行業面臨著陡峭的學習曲線和數據科學家的短缺。醫療保健充滿了數據，但充斥著監管和合規問題。隨著物聯網的加入，在基礎設施和集成方面引入了全新的復雜性，在醫療保健中部署人工智能可能會令人生畏——但如果做得好，就會有希望。

患者采用數字醫療

人工智能需要數字醫療領域才能蓬勃發展，數字醫療的采用不僅僅是新的軟件、基礎設施和方法，而是文化變革。

這些變化中最大的一個是將新技術帶給患者。個人物聯網或可穿戴設備代表著朝著實現這種文化變革邁出的最大一步。幸運的是，這些設備中的大多數都不引人注目且舒適——就像智能手表一樣。

運動設備和人工智能

集成人工智能以收集更多相關數據，除了生命體征和治療計劃之外，還提高了對患者行為和情緒的理解。當患者的實際行為模式和感受進入分析組合時，結果會得到改善。

過去，獲取這些額外信息是一種調查和自我報告的問題，充其量是參差不齊的收集方法。物聯網在這方面提供了巨大的優勢，展示了可以實時監控患者活動、收集數據甚至用作預警系統的技術（可穿戴和其他）。

例如，智能手表現在具有活動檢測功能。他們可以判斷一個人何時在跑步、舉重或鍛煉，并將該活動報告給應用程序。手表可以生成活動歷史記錄，然后可用于微調健康維護方案或及早發現發展中的狀況。

然而，這種功能是基于機器學習設備檢測到的運動所指示的內容。機器學習需要大量培訓，這意味著智能手表的用戶需要將他們的行為數據移交給手表供應商，以便隨著時間的推移得到改進，這引發了隱私和安全問題。

智慧醫院

除了基于患者的物聯網，醫院本身的物聯網正在迅速演變為自己的品牌 IoMT，即醫療物聯網。

一下子，這種變化解決了可穿戴物聯網的大部分問題。它已經是集中式的，通過一個單一的基礎設施從環境中的所有設備中提取數據；盡管是分布式的，但物聯網網絡處于單一的安全/管理模型下，說服患者使用該技術不是問題。

醫院物聯網涵蓋了大量領域，從藍牙血壓袖帶、健身設備和直接將讀數傳輸到患者數字記錄中的溫度計，到監控患者的自動床邊設備。然后是通過將所有患者和流程的操作數據流式傳輸到機器學習系統中獲得的效率和改進的結果。然后，這些系統通過規范分析產生機構績效優化。