医疗保健行业对于物联网增强功能来说可谓是“完美患者”。它每时每刻都在产生大量的多功能数据，需要过硬的处理和分析能力，才能产生有价值的见解。如今，我们正目睹健康监测、药房、医院管理和诊断开始极大地受益于物联网的支持。物联网的顶级精度和省时性使其成为医疗领域发展的关键。同时，电子元件成本的不断降低也为医疗领域的大胆尝试提供了可能。看来，物联网已在医疗行业站稳脚跟，并有机会推动其可预见的未来。
现实世界中基于物联网的应用绝不仅仅是全方位的连接工具，它们是各种顶尖技术的融合，旨在实现最佳的行业实践。事实上，如果没有强大的物联网基础，要实现人工智能、机器学习、云计算和其他医疗保健领域流行的概念是无源之水。这就是为什么物联网是智能医疗的核心。
Part 1
医疗界关注的焦点 决策的速度和医疗报告的精确性仍然是物联网在医疗保健领域发展的主要方向。最新研究显示，医疗界对物联网相关发展有着浓厚的兴趣，并确定了以下应用要点：初级应用包括人工智能能力、高级连接（5G）、数据分析、计算技术；二级应用包括认证方法、雾计算、云计算集成技术。 仔细观察这些数据，我们会发现物联网在诊断、远程医疗和智能医院的先进操作流程方面被寄予厚望。因此，我们完全有理由相信，物联网有望从医疗助手转变为全面的决策者，以应对医疗挑战。此外，过度分析还能使医疗保健的重点从急救车和事后就诊转向预测性医疗帮助，从而彻底改变医疗保健模式。 不过，医疗机构不应是物联网在医疗领域的唯一目标。物联网为患者的自我保健提供了机会，他们也愿意利用这些机会。据统计，半数以上的智能手机用户安装了体温跟踪应用程序，每年此类应用程序的下载量超过 3 亿次。更有针对性、更精确的可穿戴设备，加上更深入、更全面的健康分析，可以减轻医疗机构的负担，改善整体康复数据。 Part 2 平衡计算能力 对医疗数据智能管理和实时临床协助的需求不断增长，自然导致医疗社会对云计算和边缘计算产生了几乎同等的浓厚兴趣。 边缘计算的迅猛发展使人工智能能够部署在数据生成源附近，从而实时提供宝贵的分析和见解。在医疗保健领域，它已经解锁了带有偏差警报的身体位置和运动监测、快速筛查、人工智能支持的手术工具以减少侵入、手术过程中的智能视频流分析、实时DNA测序以及更多应用。在医院环境中，经常需要同时处理多个远距离单位的大量数据，而延迟的最小化使得实时边缘应用更加可靠。因此，通过关注具有多种连接机会的宽敞硬件，可以为集成智能医疗系统奠定基础。 云技术被广泛采用，作为端到端的平台来管理医疗机构日常产生的各种敏感数据。得益于云技术潜在的灵活性和可扩展性，它有助于缓解物联网不断增加的复杂性给医疗系统带来的挑战。云技术是存储和处理大量运营、财务、患者和药物数据的理想选择，可提供持续的成本估算、日程安排和库存管理，并可从任何地点进行数据备份和便捷访问。谁能在无缝数据集成机会中提供更有效的数据管理以及精确和可变的分析，谁就能确保成功。 在战略规划受到高度重视的今天，医疗保健行业对具有均衡计算能力的集成系统提出了切实的需求，以应对全面的行业挑战。例如，智能健康监测系统可以利用更多的边缘能力，在健康出现异常时自动给药或调整床位，而云技术则可以收集病史数据并在分析后进行健康预测。目前，云与边缘串联的发展趋势如下： 边缘+云混合技术通过在大量分布式资产之间分配工作负载和一致性来实现效率最大化。这种趋势将云定位为整体管理中心，提高了透明度，自然也提高了资产故障时的可控性。 5G可最大限度地提高大量数据传输时间关键型应用的吞吐量。与4G或LTE相比，5G可连接多达100台设备，同时降低能耗。增强的连接性还可实现MEC（多接入边缘计算）应用的云管理。 加强认证措施（如网络分段、全双工认证集成和定期更新）对于保护敏感数据至关重要。由于边缘基础设施默认情况下更加安全，因此最好避免在云中过渡冗余数据。 通过全面平衡计算能力，医疗机构和管理部门可以制定优化策略，以维护数据的机密性、抗故障能力和最高效率，并创建新的患者护理模式。 Part 3 采用神经网络辅助诊断 在以结果质量为优先考虑的诊断方面，物联网和人工智能的组合产生了最令人印象深刻的结果。其中一个例子就是如何管理视觉分析。例如，经过验证的深度学习方法通过分析X光片，能以98%的准确率识别胸部疾病。同样，CT扫描也能成功分析出是否存在脑肿瘤。例如，最近的研究发现，神经网络识别黑色素瘤的准确率比医学专家高出10%。因此，深度学习模型通过结合可视化的多个方面，如组织的大小、体积和形状等，能有效地解读医疗影像。 同样，神经网络也能分析多种类型的数据，并识别心脏病发作风险或嗓音病变等。而且，其应用范围只会不断扩大。它们的真正潜力在于更加复杂的分析应用，以考虑更多因素，进行当前状态和风险估计、深度诊断和先前诊断中的错误识别。将症状、主诉、病史和当前测试结合起来进行物联网分析，可为自主诊断带来开创性的机遇。准确的诊断和预测有可能帮助医疗保健系统每年节省大量的不必要医疗、干预和医疗失误费用。 再来谈谈边缘神经网络。今天，我们可以开始将复杂的实时即时诊断和对潜在健康危险状态的高级检测从梦想变为现实。令人震惊的是，神经网络达到了如此令人印象深刻的高度，让我们可以节省负责数据收集的物联网工具。 Part 4 超越传统的生命体征监测 首先，基于物联网的系统揭示了增强患者监测的机会，以识别对检测危险状态至关重要的任何微小细节。将实时生命体征监测、环境数据收集和患者健康史结合在一个分析工具中，可即时准确地检测出特定患者的任何可疑状态，并开出个性化的医疗处方。 其次，物联网在医疗保健领域的应用促进了全面透明和实时控制，从而实现了医院和家庭监护的远程健康监测。基于物联网的工具拥有全面的数据和超强的分析能力，有助于减少不必要的医疗机构就诊。 与此同时，它们还能在疾病转化为急性病之前促进提前就诊。所有相关利益方（医生、保险代理人）都可以访问这些数据。总体而言，物联网可以将医疗保健模式从以救护车为中心的救助转变为预测性治疗，从而大大减轻医疗设施的负担。 Part 5 总 结 医疗保健行业正在迅速掌握物联网技术，并努力将其发挥到极致。为使物联网之旅尽可能取得丰硕成果，请注意以下几点： 战略思考。为全面管理分布式单元而设计的连贯完整的系统是医疗保健领域的物联网的发展方向。因此，任何开发都应在互操作性和多功能连接的前提下进行。 注重质量和准确性。下一代分析利用神经网络开发的最新成果，从各种来源获取数据，为监测、诊断和健康预测提供有价值的工具。 利用边缘基础设施实现各种医疗场景的实时性，从而精确地达到既定目标。 通过开发云基础设施，提高远程病人护理和治疗的可及性和透明度。实时访问和持续监控是医疗保健向新现实飞跃的基础。
