无处不在的高速网络连接,以及内置智能传感器的设备体积越来越小且越来越便宜双重因素的推动下,极大地推动了IoT健康服务的普及应用。

　　除了诸如Fitbits之类的“健康”设备可帮助提供有关我们健康的大量数据指标外,近年来,经过批准的医疗设备如雨后春笋般涌现,占据了物联网医疗保健市场的最大份额。从可穿戴设备到特定的解决方案(例如用于监测糖尿病,心脏并发症和其他健康问题的设备),投入使用的设备类型的快速增长为医疗专业人员提供了更大的数据集,可用来跟踪和预测我们的健康状况。

　　医疗物联网发展的主要目的是将技术引入医疗护理机构,通过医院集成了大量IoT设备来代替许多人工操作。如收集和记录患者生命体征,这些生命体征可以提示健康状况是否存在恶化的迹象,使医护人员能够提前采取行动或将数据用于其他多种用途。

　　除了在医疗设施中应用之外,据报道,用于远程监控的远程医疗也是物联网增长最快的部分。这些物联网医疗设备已经在许多应用中显示出了价值,例如帮助监控医院的药物消耗,在家收集患者健康数据以减少去诊所或医院的次数,从而降低对患者和医疗资源的负担。与其他新兴技术一样,物联网在医疗保健的整合应用同样也面临着一些困难和挑战。

　　通过实践应用,很多医疗机构发现他们所拥有的通过物联网医疗设备采集的数据量远远超出了他们的处理能力,而且许多机构对于如何发挥这些数据潜在的价值并没有很清晰的认识。随着物联网设备在医疗机构运营中扮演的角色越来越重要,这些组织机构将面临着一系列需要迅速解决的难题。首先,医疗专业人员需要在他们所采用的大量设施中处理各种连接的设备。据估计,典型的医院床边可能拥有多达15台设备,这些设备是大量数据产生的源头,需要进行正确的连接和定向管理。

　　另外,数据可以高度分散在多个设备,不同位置和团队之间,每个都需要负责并满足患者的需求。当患者在家中和诊所里使用不同的设备进行监测时可能会带来一些问题,例如每个设备都会将数据发送到护理机构的不同部门。数据管理不当可能会丢失有关患者的重要信息,从而严重影响医生提供最佳(可能挽救生命)护理的能力。

　　医疗保健行业面临的最大挑战可能是缺乏专业的数据分析师。据2019年对医疗保健管理人员的调查报告发现,缺乏专业合格的人员来分析数据是他们使用数据预测分析的最大障碍,这可能会降低所收集数据发挥应有价值的能力和效果。即使对于那些拥有数据分析专业人员的机构,许多仍然缺乏有效处理数据所必需的工具,从而迫使他们寻找新的数据分析软件解决方案。

　　刚开始,应对物联网集成的许多困难理所当然的落在医疗机构的IT团队,他们需要处理现有系统中的各种仪器并确保系统正常运行。但是,对于这些医疗机构而言,真正的挑战还在后面,那就是不断涌来的海量大数据。因此,目前许多医疗保健机构普遍都在抱怨,他们正面临着已经采集了大量的数据却无法从中获得更多真正价值的现状。大数据分析仍然是一项新技术,因此这些医疗机构IT团队需要专业的工具来帮助他们分析这些海量大数据。

　　物联网设备为大规模数据收集和分析提供了新的能力,已经在帮助医疗专业人员和其他利益相关者更好地了解其组织的运作方式。但是,物联网医疗发展的长期目标不仅仅局限于了解他们目前的状况,更在于他们如何利用数据来预测未来。

　　预测分析对于整个医疗保健领域的管理人员而言越来越重要。2019年,据Society of Actuaries的调查,超过92%的医疗保健机构负责人表示,预测分析对他们的业务未来发展至关重要。其中,60%的医疗机构负责人计划在未来五年内将至少15%的预算投资用于预测分析功能。另外,调查还显示数据可视化被认为是预测性数据分析软件解决方案中最重要的功能,甚至超过了机器学习之类技术。

　　根据一些研究人员的预测,到2025年,医疗保健BI(Business Intelligence,商业智能)的市场估值将达到101亿美元,有望推动更多的创新和资金来改善技术的可用性。这很可能为更多的初创企业敞开了大门,并带来更多的企业投资。随着物联网在医疗保健领域的广泛应用,医疗机构将需要寻找更多的解决方案,以便他们能够将收集到的数据为医疗专业人员服务。因此,有了开发IoT新技术所需的资源,我们有望在未来几年看到更多解决方案来推动医疗行业更高质量的数据分析与应用。