2、医疗物联网的技术进步与发展

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原创最新推荐文章于 2025-09-27 13:31:26 发布 70 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

医疗物联网的技术进步与发展

1. 医疗物联网设备分类

医疗物联网（IoMT）设备依据应用场景，可分为以下几类：
- 穿戴式医疗设备 ：用于日常评估个人身体活动或跟踪健康指标。主要是临床级或消费级可穿戴设备，如腕带、智能服装、纺织品和智能手表等，通过医疗应用程序和智能手机收集关键数据。
- 消费级医疗设备 ：帮助用户跟踪心率、血压、日常活动等纵向信息。疫情后，人们开始关注自身健康，此类设备的使用量大幅增加。常见的有 FitBit Flex、Garmin vívosmart 4、iWatch、Move ECG（可穿戴心电图监测仪）、HeartGuide（血压监测仪）和生物传感器等。
- 临床级可穿戴设备 ：经医疗监管机构批准，由临床医生推荐使用，以加快诊断和治疗。例如用于检测跌倒、步态以及缓解感觉神经慢性疼痛的智能腰带。
- 植入式设备 ：通过体外或手术程序植入人体的生物医学设备，用于治疗特定疾病。常见的有假肢关节、心脏起搏器、人工耳蜗和左心室辅助装置（LVADs）等。
- 家用医疗设备 ：包括远程患者监测（RPM）设备、医疗警报系统和远程医疗平台，可实现对患者的持续远程监测，减少不必要的医院就诊。
- 医疗警报系统 ：由与医疗呼叫中心同步的可穿戴设备组成，为有需要的人提供紧急服务，主要用于行动不便的老年人或身体有障碍的人。
- RPM 设备 ：方便患有慢性疾病的人监测、分析和向医疗专家报告关键指标，有助于他们的健康管理。
- 远程医疗应用 ：通过医学会议咨询进行流行病学监测，利用信息技术融合为患者提供虚拟临床服务，如诊断和监测。
- 社区医疗设备 ：涵盖用于移动服务、基于人工智能的应急响应智能系统、计算机化自助服务亭、即时护理设备和药品物流的医疗设备，分布在城市或不同地理区域，以提供移动、应急和远程服务。
- 移动服务 ：用于跟踪转运中患者的关键参数。
- 应急响应智能系统 ：医疗人员在救护车服务或医院周边紧急情况下的安全限制区域使用，以跟踪患者的关键参数。
- 即时护理设备 ：可在远程位置进行筛查和测试，减少患者前往实验室的次数。
- 自助服务亭 ：具有触摸屏显示器的可定制计算机化自助服务结构，无需工作人员干预即可提供服务，可减少患者等待时间、安排预约和分发药品。
- 物流中的 IoMT 设备 ：帮助感知温度、震动、振动和湿度，确保医院所需医疗用品和药品的有效配送。
- 医院内医疗设备 ：用于医院内部的资产管理、患者流量管理、环境和能源监测以及人员管理，在多个运营区域提供多种功能。

2. 医疗物联网的赋能技术

雾计算 ：随着医疗保健的快速发展，IoMT 设备数量增加，产生了大量数据。云计算虽能提供数据计算资源、处理设施和存储，但存在响应不及时、数据传输成本高和安全问题等缺点，无法满足健康数据处理对低延迟、实时跟踪和数据异构性的要求。
雾计算作为云计算的替代方案，靠近终端用户，能在毫秒或秒内提供即时数据分析和结果。它是设备与云之间的分布式计算架构，在移动性、低延迟、带宽节约、数据隐私和安全方面提高了数据传输的服务质量。
例如，有人提出了一种基于边缘 - 雾架构的无损脑电图（EEG）数据压缩技术，用于预测癫痫发作。该技术通过 k - 均值聚类和霍夫曼编码的独特混合方法（KCHE）实现从边缘到雾和从雾到云的数据缩减，并使用朴素贝叶斯算法在雾网关预测患者的癫痫发作，准确率达到 99.53% - 99.99%。此外，机器学习（ML）算法用于疾病检测和诊断选项确定。在远程健康监测系统中，还提出了一种高效安全的数据传输和聚合方案，包括数据加密和解密技术、传感、移动和雾节点以及单个云服务器，使用数据压缩和轻量级对称密钥加密进行安全数据通信，通过移动节点的安全消息聚合（SMA）算法提高聚合效率，雾节点的安全消息解密（SMD）算法增强数据安全性。
其工作流程可以用以下 mermaid 流程图表示：

graph LR
    A[传感器和医疗设备] --> B[边缘节点]
    B --> C[雾节点]
    C --> D[云服务器]
    C --> E[数据分析与处理]
    E --> F[疾病预测与诊断]
    F --> G[通知医疗专家和护理人员]

区块链技术 ：对医疗领域的信息安全管理、数字化跟踪、健康记录管理和加速临床健康流程产生了深远影响。它是一种分布式在对等网络上的公共数字不可变账本技术，通过提高区块链生态系统内的安全性和透明度，防止医疗系统被黑客攻击。每次患者就诊时，结果或记录都会作为一个新的区块记录在账本上，并附加到前一个区块形成不可修改的链。
区块链技术可提高患者健康记录和药品供应的可访问性和问责性，通过加密哈希算法将记录转换为只有数据所有者才能访问的唯一代码模式。它还帮助医疗专家跟踪结果，并在紧急情况下提醒护理人员。然而，将区块链技术集成到医疗设备中在处理、存储、移动性和带宽消耗方面存在问题，因为这些设备在功率、内存和计算资源方面受到很大限制。为此，有人提出了基于 ML 的区块链任务调度方法，以保护不同级别（包括雾节点和远程服务器）的数据免受欺诈和威胁，并针对不同医疗应用从硬约束和软约束方面评估其性能。此外，还提出了 PSLA2P 认证密钥协议，用于在医院和紧急情况下部署的 IoMT 架构中确保云服务器和边缘设备之间的安全通信，使合法用户能够以低计算开销和更好的功能访问云服务器上的数据。同时，雾启用的自动化患者监测方案可在雾中实现远程监测以检测关键异常，优化雾节点与区块链的结合有助于在降低延迟和计算成本的情况下实现不同实体之间的安全信息交换。
人工智能 ：正在逐步改变多个领域，如智能语音助手、自动驾驶汽车、机器人和医疗保健。AI 与 IoT 的融合将 IoT 系统转变为智能设备，通过将智能算法融入系统并将数据转化为可操作的见解，提高人类生活质量。IoMT 通过提供现代医疗应用，如精准医学、药物发现和管理、机器人手术等，将传统医疗保健转变为智能医疗服务。
AI 算法用于 IoMT 系统中保护数据，并在关键参数出现异常时提醒医疗专家和护理人员。在即时护理设备中使用 AI 可避免传染病传播并跟踪疾病进展。机器学习和深度学习是 AI 的子集，用于从传感器生成的数据中获取见解并进行预测，提高数据分析的速度和准确性，应用于药物发现、患者数据分析、医学成像和疾病异常检测。AI 与区块链技术的集成通过任务调度平衡雾节点和云节点之间的负载，实现能源和负载的良好权衡。个性化深度学习方法用于疾病早期诊断和临床决策。例如，基于 IoT 的深度学习架构用于估计腹部心电图（ECG）中的胎儿 Q 波、R 波和 S 波（QRS）复合波，基于迁移学习的深度学习模型在云端运行，包括数据处理和分割、时频表示以及深度学习模型训练和分类三个阶段。还有深度学习模型用于预测减压手术是否推荐或是否可通过非手术方法治愈，并通过经典和泛化评估评估模型性能，使用逻辑回归作为基准模型进行结果比较。
可穿戴技术 ：可穿戴设备是小型设备，由可穿戴部分和电子部件组成，可集成到用户的服装和配件中，用于跟踪关键健康参数。如今，人们在日常生活中使用计步器、智能手表、助听器、健身追踪器和眼镜等可穿戴设备。非侵入式可穿戴设备无需手持，便于维修和更换。可穿戴技术有多种形式，如缝纫线、配件、服装和便携式设备。
- 便携式设备 ：如手机、相机和麦克风等，可跟踪和监测健身指标，如步行和跑步距离、步数、消耗的卡路里、心率和脉搏率等。
- 智能服装 ：可像夹克一样穿着，为无创测量新参数提供可行解决方案。
- 配件形式的可穿戴设备 ：如智能珠宝、智能耳机或智能鞋子等，可补充日常风格。此外，监测和辅助技术用于慢性病管理、跟踪帕金森病进展和监测生物信号波形。

医疗物联网的技术进步与发展

3. 医疗物联网的先进成果

医疗物联网近年来取得了显著进展，为临床医生、患者、医疗设备、医院和社区提供了智能服务。以下是一些突出的先进成果：
- 健康监测设备
- 血糖监测 ：由于久坐的生活方式和不良饮食习惯，许多人易患糖尿病，需要定期监测血糖水平。FreeStyle Libre 2 是一款小巧、不显眼的连续血糖监测系统，适用于成人和儿童。此外，Walgreens TrueMetrix Bluetooth 血糖计、Eversense 和 Dexcom G6 也是糖尿病管理的优质血糖监测设备。这些设备在血糖水平超过阈值时会发出警报，提醒护理人员。
- 血压监测 ：市场上有多种形式的血压监测设备，如健身追踪器、智能手表、腕带和手环等。Valencell 耳压设备（耳罩形式）和 Vivae 血压戒指在监测血压和生命体征方面占据了很大市场。加利福尼亚大学圣地亚哥分校（UCSD）开发了一种可拉伸的表皮贴片，用于跟踪和监测心率、乳酸、血压和葡萄糖代谢物。
- 其他监测 ：KEYAR 是一种无线分娩监测设备，用于在分娩时监测子宫收缩、胎儿心率和产妇心率，以避免并发症。
- 癫痫发作管理 ：癫痫发作可能导致患者突然死亡，即使在睡眠中也可能发生。使用癫痫发作警报设备进行适当监测可以避免这种情况。这些设备包括头戴式可穿戴设备、智能手表、可穿戴手环、床垫和摄像头等。例如，MedPage 运动警报、癫痫发作警报摄像头 - SAMi、EpiWatch 应用程序、Sleep - Safe 枕头和 Emfit MM 睡眠监测器等。此外，一种脑哨兵设备可通过肌电图（EMG）记录以近乎完美的准确性检测无法控制的惊厥性癫痫发作。还有一种基于 IoMT 的癫痫发作预测器 ForeSeiz，设计为可穿戴头带，用于患有全身性癫痫发作的患者，该系统由三个 EMG 电极、NodeMCU ESP8266 和 Firebase 云组成，使用增强卷积神经网络进行分类，并结合伪影去除技术避免脑电图记录中的伪影污染，在 12 个实时受试者上验证的准确率达到 97%。
- 可穿戴设备
- 心律监测 ：iRhythm Technologies 设计的可穿戴贴片可检测心房颤动并预防中风。
- 运动监测 ：Reebok CheckLight 是一种可穿戴安全帽，用作体育活动指标，用于监测头部受伤的影响。
- 心脏监测 ：Holter 监测器是一种非侵入式可穿戴设备，医生推荐用于患有心律失常的患者，以跟踪心率和心律。
- 个人助理 ：语音控制的个人助理，如 Amazon Echo 和 Google Home，为老年人提供辅助生活服务，并可从电子健康记录中检索信息。支持 AI 的智能扬声器可用于家庭和医务室房间，帮助患者遵循正确的医疗建议，使患者感到友好和舒适。
- 植入式设备
- 智能药丸 ：口服的智能药丸可在体内移动并捕捉图像，有助于早期发现结肠癌。药丸通过互联网或蓝牙将信息发送到外围设备。Imec 开发的智能药丸可用于检查胃肠道系统和肌肉收缩。胶囊内镜已成为传统内镜的最佳替代方案，无需将管子插入体内。Pillcam COLON 消除了复杂结肠镜检查的必要性。
- 药物依从性监测 ：Proteus Patch 可跟踪药物依从性，提高诊断率。ABILIFY MYCITE 是一种抗精神病药片与可摄入传感器的组合药物，用于治疗成人精神分裂症或抑郁症，可记录和传输时间记录数据。
- 机器人 ：随着医疗技术的进步，医疗机器人在许多医疗应用中得到使用，如机器人辅助手术、假肢、机器人护士、清除临床区域感染和康复等。
- 康复机器人 ：ReWalk Personal 6.0 专为手臂或手部瘫痪或功能不佳的人个人使用而开发。
- 手术机器人 ：Surgical robot daVinci 是一种多臂神奇机器人，在手术室中协助外科医生访问类似病例的磁共振成像（MRI）数据。
- 消毒机器人 ：Xenex Germ - Zapping Robot 是一种自动化机器人，经过训练可使用紫外线（UV）杀死医院中的传染性细菌。
- 治疗机器人 ：PARO 治疗机器人用于减轻患有痴呆症和情绪障碍的老年患者的压力。
- 假肢：可穿戴技术和移动平台的巨大发展使假肢领域取得了实际进展，为患者提供了合适的肢体和皮肤替代品。TracPatch 可穿戴设备、Orthyo 应用程序和 BMPpathway 远程患者监测（RPM）系统用于治疗骨科手术后的患者，并共享数据以改善康复进度。带有数据传输功能的膝关节假肢可实时增加患者与临床医生的联系，提高患者的活动能力。
- 卫生管理 ：在医院和医疗机构中实施适当的卫生措施对于预防传染病传播至关重要。基于 IoT 的卫生管理系统可自动提醒医疗人员及时对手进行消毒，特别是在对卫生要求较高的区域。

4. 总结

在工业 4.0 时代，医疗物联网正将传统医疗服务转变为自动化数字健康服务。各种新兴技术与医疗物联网协同发展，推动了远程医疗服务、报告发送、个性化护理和通知警报等医疗便利的实现。不同的医疗需求催生了多样化的医疗设备，以满足人们的健康需求。

医疗物联网构建了适合医疗保健应用的低延迟架构，其通信协议在不同应用领域发挥着重要作用。同时，雾计算、区块链技术、人工智能和可穿戴技术等关键赋能技术将助力医疗物联网在未来取得更大的发展。医疗物联网在医疗行业的这些最新和重要进展，有望为人们带来更高效、便捷和智能的医疗体验。

整个医疗物联网的发展流程可以用以下 mermaid 流程图表示：

graph LR
    A[医疗物联网设备分类] --> B[赋能技术应用]
    B --> C[先进成果展现]
    C --> D[提升医疗服务质量]
    D --> E[改善患者健康状况]

综上所述，医疗物联网的发展前景广阔，它将不断推动医疗行业的变革和进步，为人类健康事业做出更大的贡献。

标签

#医疗物联网 #可穿戴设备 #远程患者监测

医疗物联网规划设计方案在智慧医院中，IoMT 实现任何时间、任何地点下，人、机、物等医疗生产要素的互联互通，进行医疗数据的采集、传输、处理以满足医疗智慧化的应用发展。医疗物联网（Internet of Medical Things: IoMT）是通信网络延伸到医疗场景下，通过感知和通信技术，将各类传感器、执行器、基础设施、医疗设备、各类智能化装备与医院信息系统联接在一起，支持医疗服务、医院运营过程中的数据采集、传输、处理、存储和分析应用，从而实现医疗场景中人与物通信、物与物通信的网络。防火墙的主要功能包括访问控制和入侵防御。阅读详情

2、医疗物联网的技术进步与发展

医疗物联网的技术进步与发展

1. 医疗物联网设备分类

2. 医疗物联网的赋能技术

医疗物联网的技术进步与发展

3. 医疗物联网的先进成果

4. 总结

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