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可穿戴設備集成物聯網解決方案如何幫助醫療保健行業應對疫情

星星科技指導員 ? 來源:volansys ? 作者:Prakruti Patel ? 2022-12-06 15:47 ? 次閱讀

到2025年,全球可穿戴設備市場預計將達到466億美元,預計從2020年到2025年將以20.5%的復合年增長率增長。

由于感染水平的持續上升,COVID-19大流行的爆發使醫療機構不堪重負。為了克服這個問題,醫療保健物聯網解決方案和可穿戴設備具有巨大的潛力,因為它可以實現對患者健康和醫療機構自動化的遠程監控。這可以減少過度接觸病毒和醫療前線的負擔。

讓我們了解在 COVID-19 大流行時期,支持可穿戴物聯網的自動健康監測系統如何節省醫療保健專業人員的時間和手動工作:

生命體征監測

經常監測患者的生命體征是治療的一部分。為此,與患者實際接觸的醫療保健專業人員可能會接觸到該病毒。這就是可穿戴集成物聯網解決方案的用武之地。它可以以預定義的時間間隔從患者那里獲取重要讀數,包括溫度、呼吸頻率、血壓、脈搏率、血糖水平等,并通過藍牙Zigbee 或其他通信協議將讀數發送到支持 Wi-Fi 的網關設備。網關設備反過來可以將讀數發送到云。云可以對數據執行分析和機器學習,并在任何患者的健康狀況需要關注時通知護理站。

運動跟蹤

COVID-19病房與醫療機構的其他部分完全隔離,以減少傳播的機會。然而,很多時候患者試圖走出病房。可穿戴設備可以幫助跟蹤COVID-19隔離病房中的患者活動,而無需手動監視。如果 COVID-19 陽性患者試圖走出隔離病房,可穿戴設備可以通過向云提供患者位置坐標,使云能夠通知護理站。可穿戴設備還可以警告附近的其他可穿戴設備有關 COVID-19 患者的存在。

員工篩選

根據COVID-19指南,在允許他們進入場所之前,應獲取任何訪問操作場所和/或建筑物的人的溫度讀數。但是,對于醫療保健專業人員來說,在醫療機構內時,保持經常測量體溫讀數至關重要。可穿戴設備可以定期獲取醫療保健專業人員的溫度讀數并將其發送到云端。云可以分析收集的數據,如果任何醫療保健專業人員的溫度大于37.4°C,則可以通知護理站,以便立即隔離專業人員。

群眾集會

根據社交距離規范,建議與周圍的每個人保持至少2米的距離,避免到處聚集。可穿戴設備可以計算與其他可穿戴設備的距離,并通知人注意。可穿戴設備可以通過網關設備將位置坐標更新到云。云可以分析所有上傳的坐標,并在設施的某個部分聚集更多人時通知管理部門,管理員可以宣布清除擁擠區域并保持社交距離。

接觸者追蹤

接觸者追蹤是打破COVID-19傳播鏈的公共工具,對于醫療機構而言,接觸者追蹤至關重要,因為入院患者由于免疫系統已經很弱,感染的風險很高。可穿戴設備可以幫助追蹤接觸者,以防任何專業人員的 COVID-19 檢測呈陽性以打破傳播鏈。

用藥圖表

隨著患者數量的增加和醫療保健專業人員的短缺,有很多藥物圖表需要記住,這給醫療保健專業人員帶來了負擔,以跟上指定患者的注射器/注射時間。可穿戴設備可以使用醫療圖表詳細信息進行編程,以減輕負擔。可穿戴設備還可以提醒患者按時服藥,因為始終在血液中保持等量的藥物有助于更快地恢復。

消毒演習

對于COVID-19預防措施,保持室內和室外區域消毒是準則之一。醫療保健場所應經常消毒,因為這關系到患者的健康安全。可穿戴設備可以通過消毒演習時間表進行編程,以確保整個場所經常消毒,而不會影響醫療機構的運營。

除了上述貢獻之外,還有許多用例,可穿戴設備可以在醫療保健設施、個人醫療保健和健身方面發揮作用。現在,讓我們了解開發物聯網醫療保健系統的主要挑戰和解決方案:

數據安全和隱私

物聯網解決方案可能帶來的重大威脅之一是數據安全和隱私,因為它們捕獲、傳輸和存儲敏感的生命體征、由患者提供/提供給患者的醫療記錄,也稱為解決方案組件之間和解決方案組件之間的 PHI(個人健康信息)。網絡犯罪分子可以入侵物聯網解決方案并濫用 PHI 來創建欺詐性保險索賠或購買藥物。物聯網解決方案應符合 HIPPA 標準,這是美國發布的一項法案,旨在建立以電子形式持有或傳輸的 PHI 保護國家標準。此外,集成安全的通信協議和加密機制,以確保 PHI 在傳輸或靜止時受到保護。

互操作性問題

各種物聯網設備的集成在醫療保健領域也是一個挑戰,因為每個制造商制造的設備都支持專有或不同的通信協議和傳輸格式。這意味著來自不同制造商的設備不太可能相互通信,因為設備制造商尚未就通信協議和標準達成共識。作為最好的選擇,物聯網設備架構應該足夠靈活,以支持多種通信協議和身份驗證機制。還應支持多種傳輸格式,以確保與各種云服務輕松集成。

海量數據收集

用于患者生命體征檢查的傳感器會產生連續涌入的數據,這些數據也需要存儲在云中。因此,導致高昂的數據存儲成本和治療期間決策的困難。物聯網系統需要使用合適的數據驅動學習技術進行設計,該技術可以有效地提取一組有用的數據來存儲和處理,從而進一步幫助成本和決策。即使是物聯網設備也應該設計成可以在本地處理和消除一些原始數據,從而節省上傳帶寬和云處理。

審核編輯:郭婷

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