作者：Bryce Beamer
当前数字时代最乐观的发展之一是运用人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 来改善医疗保健结果。硬件技术的改进，包括低功耗传感、边缘计算和无线通信系统，都使得这些进步成为可能。互联健康产品处于医疗保健不断变化的前沿。
硬件中内置的复杂机制可以使患者获得更好的治疗效果，但在这个快速扩张的行业，也存在着利益相关者需要避开的潜在陷阱。
AI 用于医疗保健 — 医学成像、诊断和预防
AI 提供的医疗保健解决方案在几年前还是不可想象的。进步的途径之一是通过机器学习算法来建模和理解复杂的生物数据。在医学成像领域（包括 MR、CT 和超声），AI 使得有机会提高成像精度、提高采集效率，甚至协助突显异常情况。
除了成像之外，AI 还能帮助预测疾病、诊断病情、个性化治疗方案和发现新型药物化学。许多专家看到了提高医疗保健机构运营效率、改善客户体验以及增强患者和提供者身心健康的机会。
在医疗保健领域使用 AI 的最大机会或许是通过改善预防性护理和早期干预。为了实现向预防性护理的转变，我们必须在不会使医疗设施和基础设施过载的情况下，更定期地监测患者。为此，一种方法是将这些能力从医院转移到家里。
物联网：医疗可穿戴设备快速扩展诊断能力
家用 IoT 医疗保健设备（也称为医疗可穿戴设备）是实现更可持续医疗保健未来的关键。低功耗移动健康监测充分利用专为移动和可穿戴设备设计的现有电子硬件。创建嵌入有低功耗传感和数据处理能力的辅助 IoT 医疗设备网络将有助于获取大量生物识别数据，从而帮助推动预防性护理。现有传感器系统测量 ECG（心电图）、血糖、血压、光学心率、身体运动、氧饱和度和呼吸频率，所有这些指标对于构建全面的健康状况都很有帮助。
Wi-Fi 和蓝牙促进了从这些设备到医疗保健提供者的数据传输，确保了实时患者数据的可用性以供分析和决策。这种效率的提高使得早期干预成为可能，还支持远程患者监测以实现治疗依从性和康复，从而减少医院就诊次数并提高医疗保健的可及性。
AI 和 IoT 是补充性医疗技术
AI 和 IoT 共同实现了在患者正常环境下准确采集生物识别数据，同时还能部署到大量人群。分布式计算和数据过滤可帮助减少中央计算需求和人工干预。
AI 和 IoT 在医疗保健领域的进一步实施将帮助医生更好地理解我们的生物系统与在患者的自然环境中收集的更大数据集之间的复杂相互作用。许多科技公司都认识到，这些大数据集将是未来健康创新的关键。
医疗保健领域采用 AI 和 IoT 面临的阻碍
尽管 AI 和 IoT 有望对医疗保健带来变革性影响，但包括医疗数据安全在内的多个潜在陷阱可能会限制其潜力。
数据安全和 IoT 医疗设备
医疗保健数据隐私和安全仍然是最重要的问题。云端设备和医疗数据的互连性不断增强，使得系统容易受到网络威胁或数据泄露的影响。利益相关者需要确保采取强有力的网络安全措施来保护患者数据，同时确定可实现创新的数据收集和共享途径。
在家测量的数据可靠性
这些技术的成功运用需要高质量、可靠的数据。数据不准确或不完整可能导致预测或诊断错误，从而可能损害患者的治疗结果。我们必须寻找方法来验证家用医疗可穿戴设备收集的质量数据，并采用合理的冗余和失效安全措施确保患者的健康。
鉴于传感技术在现有医疗标准的基础上取得了进步，将这项技术带入家庭使得不需要医护人员的直接监督。为解决这个问题，我们必须采用直观的设计和主动反馈循环为患者提供明确的失效安全指导。
新技术费用
在医疗保健领域实施 AI 和 IoT 需要大力进行基础设施和培训投资。许多医疗保健机构可能没有采用这些技术的财力，或者没有技术专业知识来有效使用它们。医疗保健系统必须适应并进行投资才能大规模采用这些技术。使 IoT 在经济上易于实现且可扩展对于确保采用和成功至关重要。
更互联、更健康的未来
AI 和 IoT 在医疗保健领域的潜力巨大，为改善患者监测、诊断和治疗提供了机会。当我们探索这个新世界时，认识到并减少潜在的陷阱至关重要，目的是最大程度提高患者的治疗效果和确保更健康的未来。
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