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醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)生了幾項引起地震的趨勢，其中主要是技術(shù)。物聯(lián)網(wǎng)和人工智能（AI）對醫(yī)療保健的影響涉及醫(yī)療電子設(shè)備，例如機(jī)器人輔助手術(shù)，診斷，醫(yī)學(xué)研究，連接的設(shè)備和能量收集。  

機(jī)器人輔助操作

作為最早的機(jī)器人外科手術(shù)系統(tǒng)之一，達(dá)芬奇于2000年推出。此后，Auris / Hansen， Corindus，Stereootaxis，Zimmer-Biomet / Medtech ， TransEnterix，Titan Medical，Stryker ， Smith＆Nephew，Medrobotics ，和 Mazor已經(jīng)采用了他們的機(jī)器人手術(shù)平臺。這些平臺將手術(shù)機(jī)器人技術(shù)的應(yīng)用范圍從腹部或骨盆手術(shù)擴(kuò)展到了心臟病學(xué)，結(jié)腸直腸，胃腸道，婦科，骨科，兒科，脊柱，移植，泌尿科和腫瘤學(xué)領(lǐng)域。  

手術(shù)領(lǐng)域在使用機(jī)器人技術(shù)方面取得了積極的凈進(jìn)展，因為大多數(shù)外科醫(yī)生都承認(rèn)機(jī)器人技術(shù)可以幫助醫(yī)生操作，培訓(xùn)醫(yī)學(xué)生，鼓勵合作，減少并發(fā)癥，疼痛和失血并加速患者康復(fù)。然而，平臺的高單位成本仍然是大多數(shù)醫(yī)院的障礙，一些研究甚至對平臺的投資回報率產(chǎn)生了懷疑。另外，一些外科醫(yī)生感到軟件中不可更改的手術(shù)規(guī)程所限制。因此，醫(yī)生目前將機(jī)器人技術(shù)視為一種輔助手段，而不是替代人工手術(shù)。

 

診斷程序

領(lǐng)先的醫(yī)院正在使用數(shù)據(jù)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能來識別和治療風(fēng)險最高的患者。最近，美國放射學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)研究所（ACR DSI）發(fā)布了一些在醫(yī)學(xué)成像中用于AI 的高價值用例，例如識別心血管異常，檢測骨折和肌肉骨骼損傷，幫助診斷神經(jīng)系統(tǒng)疾病，例如Lou Gehrig's ，標(biāo)記患者的胸腔并發(fā)癥以及篩查常見癌癥。 

人工智能還超越了醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域。一家丹麥的AI公司正在開發(fā)一種算法，該算法可以分析緊急呼叫者的聲音和背景噪音，以確定心臟驟停的可能性。到目前為止，該程序的成功率比人類高。此外，英國政府正在生成一種算法，通過檢查醫(yī)療記錄，生活方式習(xí)慣以及從健康慈善機(jī)構(gòu)和國家衛(wèi)生服務(wù)局收集的遺傳信息來識別有患癌癥風(fēng)險的患者。

使用AI診斷患者仍處于新興階段，用例很少。但是，它在挖掘大數(shù)據(jù)和實施預(yù)防程序方面顯示出巨大的潛力。

醫(yī)學(xué)研究

IBM的Watson是第一個進(jìn)入醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域的AI 平臺。從那以后，其他技術(shù)公司，例如英特爾，谷歌和微軟也加入了這項工作。英特爾正在與飛利浦合作，使用AI推理來改善醫(yī)學(xué)成像分析，識別器官和模式以及篩查皮膚癌。Google 正在與 UC舊金山大學(xué)，芝加哥大學(xué)，斯坦福大學(xué)和哈佛大學(xué)等大學(xué)合作，以解決糖尿病性視網(wǎng)膜病變，癌癥轉(zhuǎn)移和心血管疾病。同時，微軟及其學(xué)術(shù)合作伙伴正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)來研究3D放射圖像，流行病和神經(jīng)系統(tǒng)疾病。

 

盡管關(guān)于諸如Watson之類的AI平臺是否會幫助治愈癌癥等疾病的爭論不斷，但越來越多的研究機(jī)構(gòu)正在使用 AI平臺招募患者進(jìn)行臨床試驗，基因組研究和癌癥診斷。有證據(jù)表明AI將加速研究：最近，由MIT 團(tuán)隊開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以比當(dāng)前速度快 1000倍地分析3D掃描，并且將來可能獨立于從組織樣本中學(xué)習(xí)。

互聯(lián)健康

遠(yuǎn)程醫(yī)療的開端很不起眼，當(dāng)時只有一群VA護(hù)士在家里的座機(jī)上打電話給退伍軍人，并向他們詢問與健康相關(guān)的問題列表。然后，遠(yuǎn)程醫(yī)療擴(kuò)展到視頻會議，遠(yuǎn)程患者監(jiān)視以及通過移動設(shè)備共享患者健康信息。從2014 年（13％）到2017年（75 ％），遠(yuǎn)程醫(yī)療的普及率增長了近六倍。互聯(lián)醫(yī)療已經(jīng)與奧巴馬醫(yī)改等政府政策同步發(fā)展。例如，Partners正在與Hitachi 合作開發(fā)一種解決方案，以在家中監(jiān)測術(shù)后心力衰竭患者，以減少 30天內(nèi)再次入院的機(jī)會。同樣，智能藥丸被廣泛用于監(jiān)測患者的依從性。

產(chǎn)品測試

隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備（例如Alexa，Siri， Apple Watch和Google Home）的普及，另一個重要方面是醫(yī)療電子設(shè)備中使用的新硬件和軟件的測試要求。測試可確保設(shè)備軟件的性能和法規(guī)遵從性。 VectorCAST 是Vector通過TüVSüD認(rèn)證的產(chǎn)品測試平臺。 VectorCAST / QA 將代碼分析的范圍擴(kuò)大到100％，并專注于失敗風(fēng)險最高的代碼區(qū)域。VectorCAST / C ++允許工程師設(shè)置分別涵蓋單個或多個功能的低級和高級單元測試。這些都將大大降低代碼失敗的風(fēng)險。無論醫(yī)療設(shè)備的監(jiān)管類別如何， VectorCAST工具都可以對其軟件開發(fā)提供可靠且可重復(fù)的測試過程。

展望未來

醫(yī)療電子領(lǐng)域具有巨大的潛力和機(jī)遇，許多追求人工智能技術(shù)以進(jìn)一步推進(jìn)其測試和治療的大小公司便證明了這一點。盡管醫(yī)療技術(shù)的有效性在不同領(lǐng)域和應(yīng)用程序之間并不平衡，但總體而言，用戶和從業(yè)人員都可以從中受益，同時也為開發(fā)人員提供了巨大的機(jī)會。