無處不在的高速網絡連接,以及內置智能傳感器的設備體積越來越小且越來越便宜雙重因素的推動下,極大地推動了IoT健康服務的普及應用。

除了諸如Fitbits之類的“健康”設備可幫助提供有關我們健康的大量數據指標外,近年來,經過批準的醫療設備如雨后春筍般涌現,占據了物聯網醫療保健市場的最大份額。從可穿戴設備到特定的解決方案(例如用于監測糖尿病,心臟并發癥和其他健康問題的設備),投入使用的設備類型的快速增長為醫療專業人員提供了更大的數據集,可用來跟蹤和預測我們的健康狀況。

醫療物聯網發展的主要目的是將技術引入醫療護理機構,通過醫院集成了大量IoT設備來代替許多人工操作。如收集和記錄患者生命體征,這些生命體征可以提示健康狀況是否存在惡化的跡象,使醫護人員能夠提前采取行動或將數據用于其他多種用途。

除了在醫療設施中應用之外,據報道,用于遠程監控的遠程醫療也是物聯網增長最快的部分。這些物聯網醫療設備已經在許多應用中顯示出了價值,例如幫助監控醫院的藥物消耗,在家收集患者健康數據以減少去診所或醫院的次數,從而降低對患者和醫療資源的負擔。與其他新興技術一樣,物聯網在醫療保健的整合應用同樣也面臨著一些困難和挑戰。

通過實踐應用,很多醫療機構發現他們所擁有的通過物聯網醫療設備采集的數據量遠遠超出了他們的處理能力,而且許多機構對于如何發揮這些數據潛在的價值并沒有很清晰的認識。隨著物聯網設備在醫療機構運營中扮演的角色越來越重要,這些組織機構將面臨著一系列需要迅速解決的難題。首先,醫療專業人員需要在他們所采用的大量設施中處理各種連接的設備。據估計,典型的醫院床邊可能擁有多達15臺設備,這些設備是大量數據產生的源頭,需要進行正確的連接和定向管理。

另外,數據可以高度分散在多個設備,不同位置和團隊之間,每個都需要負責并滿足患者的需求。當患者在家中和診所里使用不同的設備進行監測時可能會帶來一些問題,例如每個設備都會將數據發送到護理機構的不同部門。數據管理不當可能會丟失有關患者的重要信息,從而嚴重影響醫生提供最佳(可能挽救生命)護理的能力。

醫療保健行業面臨的最大挑戰可能是缺乏專業的數據分析師。據2019年對醫療保健管理人員的調查報告發現,缺乏專業合格的人員來分析數據是他們使用數據預測分析的最大障礙,這可能會降低所收集數據發揮應有價值的能力和效果。即使對于那些擁有數據分析專業人員的機構,許多仍然缺乏有效處理數據所必需的工具,從而迫使他們尋找新的數據分析軟件解決方案。

剛開始,應對物聯網集成的許多困難理所當然的落在醫療機構的IT團隊,他們需要處理現有系統中的各種儀器并確保系統正常運行。但是,對于這些醫療機構而言,真正的挑戰還在后面,那就是不斷涌來的海量大數據。因此,目前許多醫療保健機構普遍都在抱怨,他們正面臨著已經采集了大量的數據卻無法從中獲得更多真正價值的現狀。大數據分析仍然是一項新技術,因此這些醫療機構IT團隊需要專業的工具來幫助他們分析這些海量大數據。

物聯網設備為大規模數據收集和分析提供了新的能力,已經在幫助醫療專業人員和其他利益相關者更好地了解其組織的運作方式。但是,物聯網醫療發展的長期目標不僅僅局限于了解他們目前的狀況,更在于他們如何利用數據來預測未來。

預測分析對于整個醫療保健領域的管理人員而言越來越重要。2019年,據Society of Actuaries的調查,超過92%的醫療保健機構負責人表示,預測分析對他們的業務未來發展至關重要。其中,60%的醫療機構負責人計劃在未來五年內將至少15%的預算投資用于預測分析功能。另外,調查還顯示數據可視化被認為是預測性數據分析軟件解決方案中最重要的功能,甚至超過了機器學習之類技術。

根據一些研究人員的預測,到2025年,醫療保健BI(Business Intelligence,商業智能)的市場估值將達到101億美元,有望推動更多的創新和資金來改善技術的可用性。這很可能為更多的初創企業敞開了大門,并帶來更多的企業投資。隨著物聯網在醫療保健領域的廣泛應用,醫療機構將需要尋找更多的解決方案,以便他們能夠將收集到的數據為醫療專業人員服務。因此,有了開發IoT新技術所需的資源,我們有望在未來幾年看到更多解決方案來推動醫療行業更高質量的數據分析與應用。