远程医疗技术的发展

近年来，大家对远程医疗（Telehealth）的关注一直呈上升趋势。在关注之下，支持远程医疗的基础设施也有了显著改善：其在各医疗专科中的普及率急剧上升，包括初级保健、心理健康、皮肤科和儿科等。2020年4月，超过43%的医疗保险初级保健就诊使用了远程医疗服务。根据财富商业洞察网的数据，到2026年，远程医疗市场预计将达到1856亿美元。

移动医疗（MOBILE HEALTH，简称mHealth）是医疗保健领域中一个创新且发展迅速的领域，借助移动设备将远程医疗解决方案覆盖到全球各地。近年来，移动医疗应用出现了一个新的类别——更注重真实的用户健康数据，帮助提升用户的健康意识。它们会十分在意用户的参与度，鼓励用户积极使用App，通过提供金钱或其它激励方式，促进用户记录自己的健康数据。

未来几年，移动设备和移动应用开发服务使用量的不断增长必将继续促进移动医疗应用的发展。但其主要挑战之一也在于此——需要确保医生与患者交流的App符合其在相关方面的合规性。无论是自行开发或与第三方服务集成来实现核心功能，医疗服务提供商都必须确保符合医疗行业的数据存储和传输标准。

此外，还有云托管和数据存储方面的挑战。各大云存储服务商通常都提供一定的数据安全服务，但有时可能不符合健康信息保护相关方面的规定。

在将来，开发其他诸如安全机制、定位服务、预约管理、信息安全、医疗评估、就诊历史以及与可穿戴设备集成等方面的功能，都是创业者选择相关方案时需要考量的潜在要素。

AI医疗保健技术

摩根士丹利最近的一份研究报告显示，医疗保健领域用于AI和机器学习的支出预计将从2022年的5.5%上升到2024年的10.5%。从与患者沟通到协助手术再到创造新药，AI在医疗保健领域的应用几乎能惠及该领域的方方面面。接下来我们来详细了解一些AI用例。

AI算法可以分析电子病历数据，识别模式和趋势，帮助医护人员简化工作流程，提高文档准确性，优化临床治疗决策。例如，电子病历软件系统Epic EHR已将OpenAI的服务整合到了其系统当中；电子病历软件供应商Allscripts则利用GPT-4打造了更个性化的患者护理系统。这种整合不仅能提升医生的效率，为患者提供更个性化的治疗方案，还能有效改善患者的体验，积极配合治疗，提升治疗效果。

在药物开发过程中，AI能帮助提高信息处理和决策的效率。例如，得益于AI的辅助，DeepMind开发的AlphaFold2在根据氨基酸序列预测蛋白质的三维结构领域获得了突破性的进展，达到了前所未有的精准预测水平。

另一个例子是DeepAffinity，它是一个半监督模型（semi-supervised model），通过结合递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），来预测药物与目标蛋白质序列之间的结合亲和力（binding affinity）。该模型同时使用标注与非标注数据，来编码与表征独特的结构蛋白序列。从结果来看，DeepAffinity的表现优于随机森林（random forest）、集成学习方法（ensemble methods）和 RNN-CNN 模型。

在癌症诊断方面，虽然AI带来巨大优势的同时还存在一定的局限性，但其作为一种前景广阔的解决方案仍持续被大家看好。例如，AI在处理WSI（Whole Slide Image，全扫描图像）方面作用极大——AI的计算机视觉和卷积神经网络，让巨大的WSI文件能快速地突出显示潜在癌细胞的区域，为医生提供方便，缩短诊断时间。

近年来，大家对心理健康解决方案的关注可谓达到了顶峰。

以某AI驱动的软件为例，它可根据用户需求提供多种心理健康练习。在对用户行为持续监测与分析的基础上，它能自动识别最佳时机，提供缓解压力的方法和策略。这种将AI与切实的心理健康辅助功能完美结合的创新，有效简化了将自我保健融入用户日常生活的过程。

早期诊断是治疗和缓解一些精神疾病的最有效的方法之一。AI已经可用于检测因大脑化学平衡变化引起的疾病症状（这些化学变化会导致多种精神症状）——通过分析人类说话的音频，来辨别某些特定精神疾病的早期迹象，进而进行特定筛查或自我评估，提前好几年就能做出疑似诊断，而不用等到严重症状出现。

使用扩展现实技术

扩展现实（Extended Reality，有时缩写为XR）是一个总括术语，包括了增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和混合现实（MR），可为医疗保健行业带来创新和益处。从辅助手术到提供远程医疗服务，AR和VR技术在促进医疗行业发展方面大有可为。

AR和MR技术在各种医疗环境中都有十分有价值的应用。AR在实现远程会诊、远程医疗方面发挥着关键作用，它帮助医护人员与患者实时共享可视化信息，提供医疗指导。

此外，事实证明，AR还能极大促进医学教育效果提升，强化学生与专业人员的学习体验。它能提供交互式、沉浸式的医疗程序、解剖学和生理学模拟，甚至患者指导测试模拟等。

而在康复和物理治疗方面，AR技术则常被用来打造真实的互动型康复训练：通过将数字元素叠加到现实环境中，为患者提供激励与指导，改善体验，提升患者训练的积极性，最终提升整体康复效果。

VR如今已被证明在医疗行业大有用处，尤其是在培训方面——它能为医生创建虚拟的培训场景，提高他们的操作技能，为医疗实践做好准备。除了培训，VR技术还被应用于某些治疗，如利用虚拟现实疗法帮助人们治疗恐高症和创伤后应激障碍等。一些创新平台还会利用体感游戏收集虚拟练习过程中的数据，让医生能够根据个人进展情况对治疗进行个性化调整。

总而言之，AR和VR技术通过提供更加身临其境的数字体验，有望极大提高远程医疗系统的有效性。

物联网和可穿戴设备更加普及

随着可穿戴设备和物联网技术（IoT）在我们的生活中越发常见，它们在医疗行业的潜力也得到了极大的发展。2020年，医疗物联网（IoMT）解决方案约占整个物联网市场的30%；预计从2023年到2030年，市场年复合增长率将达到20.4%。通过物联网技术，医疗保健行业的互联程度越来越高。

利用可穿戴设备远程监控病人的全天状态，或让病人跟踪自己的健康状况，这种能力极具价值。“智能手腕”设备（如健身追踪器、智能手表）的日益普及凸显了其在医疗保健应用开发方面的潜力。

除了智能手表，生物贴片（bio patches）和智能助听器也具备类似的应用和开发潜力。生物贴片可以不依靠智能手表，独立监测一个人的生命体征。而有了AI加持的助听器则能更好地减轻噪音，提供更好的助听效果。此外，基于AI的技术已证明有潜力利用非侵入性可穿戴设备（non-invasive Wearable Devices）收集的数据估算血糖水平，从而简化糖尿病患者的监测和管理。

通过集成各种物联网设备和系统，医院的运营将被彻底改变。比如使用物联网资产跟踪系统来监测医疗设备的位置和状态，进而有效提升库存管理效率，减少寻找资源的时间。此外，物联网还能自动监控医疗设施的温湿度，确保药物和标本的最佳存储条件。

配备传感器的可穿戴设备和智能病床让我们看到了物联网应用的另一个方面。这些设备可以检测病人跌倒或异常移动，及时向护理人员发出警报。在紧急情况下，物联网响应系统在定位和跟踪病人方面发挥着至关重要的作用，可确保迅速提供援助。此外，物联网解决方案还可扩展到远程患者监测、远程医疗和联网家庭护理等方面。

升级传统医疗系统以满足市场需求

卡巴斯基实验室2021年的一份报告显示，73%的医疗系统使用的医疗设备运行的是老旧的操作系统，这些都是医疗保健公司提升创新能力的障碍所在。因此，此时能及时考虑更新系统，将能抢得极大的先机：

更新软件系统可能涉及以下操作：

• 从老旧过时的医疗系统迁移到替代性医疗保健软件平台

• 过渡到现代化的操作系统

• 根据自身的具体需求，在考虑技术可行性的前提下，以直接或间接的方式重新开发特定组件。

根据德勤和麦肯锡的研究，想要成功实现现代化，有两大关键要素：确立明确的战略方向、促进文化观念的转变。其中，帮助传统医院现代化的工作应侧重于促进与其他医疗系统（包括电子病历和实验室信息系统）在数据与操作方面的互联互通。

此外，借助现代化转型，医疗保健行业也能借机更好地发挥数据分析与洞察的作用。比如将能收集与分析相关数据（如临床结果、患者人口统计或运营指标）的功能整合进新的系统当中。数据科学工程师可以帮助实现这一点。 

医疗系统的现代化转型需要缜密的规划，并考虑医疗保健行业本身的独特需求。通过全盘考虑诸如系统的安全性、可操作性、用户体验、可扩展性、数据分析、培训、协作和测试等各个方面，医疗机构可以有效地实现软件现代化，为患者提供更优质的服务。