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。
处理IoMT设备采集数据的挑战
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。
大数据推动了医疗数据分析解决方案的市场需求
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