15、医疗物联网与人工智能：技术融合与挑战应对

医疗物联网与人工智能：技术融合与挑战应对

医疗物联网设备的类型与数据挑战

医疗行业存在多种类型的物联网设备。环境类设备包括病床传感器、室温监测设备或患者行为监测设备，它们可获取医疗数据或报告患者行为。还有可摄入式监测医疗设备，如小型药丸状传感器，能测量pH值、温度和压力，或监测患者是否服药。

这些设备在数据处理方面面临诸多挑战：
1. 数据摄入 ：并非所有设备都能高频发送数据，有些每天仅读取一次，而有些则能每秒甚至亚秒级产生数据。企业需设计标准解决方案以适配这两类设备，模式25和45可能是合适的选择。
2. 延迟 ：部分医疗设备靠电池运行，设备级的数据处理会导致延迟问题，模式25和35或许能解决。
3. 设备数量 ：医疗生态系统中有大量设备，缺乏标准化，各设备以独特方式报告数据，模式25可能适用。
4. 互操作性 ：多数物联网设备无法相互操作，这是医疗行业应用物联网的关键挑战。FHIR正成为医疗领域的通用标准，但仍在发展中，许多旧设备尚未采用，模式25是不错的选择。
5. 数据延迟到达 ：设备（如可穿戴设备）的数据常延迟到达，因它们多通过网关（如智能手机）联网，可能会先收集数小时甚至数天的数据，待联网后再发送。系统需能处理突发数据，并关联正确的时间段。目前缺乏数据发送标准，不同设备发送数据顺序不同，模式25和35最为相关。
6. 数据重复 ：设备在预期故障时重新发送数据的方式各异，缺乏标准机制，导致数据重复问题，模式