在醫療保健領域，獲取準確的實時數據對于改善患者治療效果至關重要。物聯網設備徹底改變了醫療保健收集、組織和分析這些數據的方式，使護理人員能夠更有效地識別和解決健康問題。從可穿戴心電圖監測器到智能血壓袖帶，用于收集醫療保健數據的物聯網設備可以收集有關患者健康指標和身體生命體征的寶貴信息。
醫療保健提供者可以使用這些數據進行遠程患者監測、識別疾病模式、創建個性化治療以及在早期診斷和預防慢性疾病。在本文中，我們將探討物聯網設備如何收集醫療保健數據以及它們為何在增強患者護理方面發揮著至關重要的作用。
使用物聯網設備收集醫療數據的優勢
物聯網設備收集實時健康數據的先進能力推動了其在醫療行業的日益普及。Markets and Markets 最近的一份報告預測，到 2028 年，物聯網醫療市場將增長到 2890 億美元。物聯網在醫療領域的優勢不僅限于實時監控，還提供以下優勢。
提高醫療服務提供者的效率
物聯網設備可自動收集患者數據，減少手動監控和數據輸入的需要。這提高了醫療服務提供者的效率，因為他們可以遠程訪問患者數據并專注于關鍵干預措施而不是常規監控任務。
降低成本
通過實現遠程監控和最大限度地減少醫院再入院率，物聯網設備有助于降低提供者和患者的醫療成本。醫療保健專業人員可以從家監控患有慢性病的患者，幫助他們避免昂貴的住院費用。
真實示例
為了檢查遠程監控設備是否降低了再入院率，西奈山醫院開展了一項心臟健康計劃。患者的專有數字醫療平臺 RxUniverse 收集了他們的血壓和體重數據，然后將其發送給醫療保健提供者進行實時監測和必要的干預。該系統顯著降低了再入院率(報告為 10%，遠低于 23% 的平均再入院率)。
研究過程加速
醫療保健研究人員需要大量患者和臨床數據來發現新的疾病趨勢、了解疾病的進展和原因、發現新的藥物靶點并評估臨床試驗效率。手動收集這些數據需要數年或數月的時間。然而，通過在幾分鐘內收集實時健康數據，物聯網設備加速了研究過程，促進了藥物發現的改進。
醫療數據分析改進
可穿戴設備和遠程患者監測系統收集的醫療數據可以與高級分析工具集成，為護理人員提供患者健康狀況的整體視圖。實際上，這些工具處理實時數據，從而能夠識別患者群體的疾病趨勢，創建更準確的預測模型，并優化醫院的資源分配。
物聯網設備收集的醫療數據的類型
生命體征和監測數據：遠程監測設備實時收集心率、血氧飽和度、血壓和體溫等基本健康指標，并向患者和醫療保健提供者發送警報。
行為數據：Fitbit 和 Apple Watch 等可穿戴設備監測日常活動，包括步數、卡路里消耗和睡眠模式，提供患者身體健康狀況的完整概述。
藥物依從性和使用數據：聯網藥盒或智能貼片等設備監測藥物攝入量并發送提醒，確保患者準確遵醫囑服藥。
環境數據：一些物聯網設備收集環境信息，例如室溫和濕度，以評估患者的舒適度和康復狀況。
專門的醫療數據：血糖監測儀和心電圖傳感器等設備收集疾病特定信息，幫助管理糖尿病或心血管疾病等慢性病。
物聯網設備如何收集醫療保健數據
醫療保健領域的物聯網設備配備了各種傳感器，可以直接從患者那里收集各種類型的數據。這些包括：
運動傳感器：健身追蹤器等設備使用加速度計和陀螺儀來跟蹤患者的運動，幫助評估活動能力并檢測跌倒。
生物識別傳感器：這些傳感器(如心電圖傳感器)測量心率、血氧水平和體溫等生理指標，以檢測不規則活動。
熱傳感器：這些傳感器檢測體溫變化，可用于監測發燒或與熱相關的狀況。
Wi-Fi、藍牙和移動網絡等連接技術確保這些傳感器收集的數據實時傳輸到集中式醫療保健系統。這使醫療保健專業人員能夠遠程監測和分析患者的健康狀況，以便進行臨床決策并改善患者護理。
數據收集頻率
物聯網設備收集醫療保健數據的頻率各不相同，具體取決于具體用例。
持續監測：持續血糖監測儀 (CGM) 和健身追蹤器等設備實時收集數據，確保持續監測重要的健康指標和運動。
基于間隔的收集：Fitbit Charge 等可穿戴設備可能每隔幾秒或幾分鐘收集一次數據，具體取決于模式(例如，每分鐘測量一次靜息心率)。聯網藥丸分配器等設備按設定的間隔收集數據，僅在服藥時記錄信息。
數據收集頻率會影響醫療保健提供者監測患者健康狀況的有效性。持續數據可實現更精確的分析，特別是在心臟監測或血糖管理等關鍵情況下。
挑戰和考慮因素
盡管物聯網設備具有諸多優勢，但由于以下幾個原因，在醫療保健領域采用物聯網設備進行數據收集仍存在爭議。
數據安全和隱私
物聯網醫療保健的主要挑戰之一是確保所收集數據的安全性和隱私性。由于這些設備不斷收集敏感的健康數據，因此它們成為網絡攻擊的主要目標。在缺乏強大的數據安全功能(例如加密、安全傳輸協議和多因素身份驗證)的情況下，大量關鍵數據可能落入不法之徒之手。
保護患者的個人信息對于遵守 HIPAA 和 GDPR 等行業法規至關重要。數據泄露不僅會導致不遵守這些法規，還會導致巨額罰款和法律后果。為了避免這種情況，需要建立嚴格的數據治理框架。此外，人工監督對于確保醫療保健數據符合 HIPAA 或 GDPR 等法規至關重要，從而保護患者的隱私和權利。
數據準確性
物聯網設備無法避免技術故障或錯誤，這可能會損害所收集數據的準確性。傳感器故障、電池問題、信號干擾或患者使用不當等因素都可能導致智能手表等可穿戴設備讀數不正確。
需要主題專家來驗證數據并確保其可靠性。醫療保健專業人員可以將物聯網設備生成的數據與臨床觀察結果進行交叉檢查，在做出關鍵決策之前過濾掉錯誤或誤導性信息。
數據過載和管理
物聯網設備生成大量結構化和非結構化數據，挑戰在于如何有效地處理和管理這些數據，尤其是在資源或時間受限的情況下。如果沒有經過適當的審核和組織，醫療保健數據可能會變得多余、不完整或過時。從這些數據中獲取見解可能會導致預測和決策不佳。
為了克服這一挑戰，企業可以將醫療數據管理服務外包給可靠的第三方提供商。利用其龐大的主題專家團隊、精簡的工作流程以及先進的工具和技術，他們可以安全高效地處理醫療數據，以供醫療服務提供商進一步分析和決策。
數據所有權
關于誰擁有物聯網設備收集的數據(患者、醫療服務提供商還是設備制造商)的爭論仍在繼續。如果沒有明確的所有權和同意，將這些數據不當用于次要目的(例如出售給第三方)可能會導致嚴重的法律和道德違規行為。
明確的同意書、透明的數據政策和嚴格遵守有關數據使用的法律法規至關重要。患者應該控制其數據的共享方式，并應被告知任何次要用途。
關鍵要點
如果以負責任和安全的方式使用物聯網設備進行醫療數據收集，則可以改善患者護理、數據驅動的決策并增強藥物發現。但是，高效的數據管理是充分利用這些設備收集的信息的關鍵。隨著物聯網在醫療保健領域的應用日益增長，結合先進技術與人工監督的平衡方法對于確保數據準確性、維護患者安全和優化醫療保健結果至關重要。
