51、物联网在医疗领域的应用、挑战与安全

物联网在医疗领域的应用、挑战与安全

1 物联网在医疗领域的优势

物联网(IoT)在医疗领域展现出诸多显著优势。它能够实时将患者数据传输给医生,医生可据此进行实时评估。同时,还能通过移动应用和其他连接设备发送警报通知。这些报告和警报不受时间和地点限制,能精准评估患者状况,有助于医生做出合理判断并及时提供治疗。

物联网实现了即时通知、跟踪和监控,患者能更轻松、准确地接受治疗,医生也能及时干预,提升整体医疗服务效果。处于紧急状况的患者甚至能联系到数百公里外的医生。

与智能手机应用搭配的移动解决方案,使医护人员能及时监测患者并识别病症。众多医疗供应链还在设计可根据患者处方和疾病相关数据分发药物的机器,这不仅能改善医院的患者护理,还能降低医疗成本,同时可用于医学研究。

物联网能在短时间内收集大量患者疾病数据,为患者提供更快的治疗。收集的数据还可用于统计分析,推动医学研究发展,节省时间和资金。此外,物联网不仅适用于新技术,也可应用于现有设备,通过安装新芯片实现特定功能,减少患者对协助和护理的依赖。

2 物联网在医疗领域面临的挑战

2.1 数据安全和隐私

物联网对个人数据安全和隐私构成重大威胁。由于其实时数据收集和传输功能,且多数物联网设备缺乏通信标准和协议,数据所有权监管也不明确,导致安全风险极高。患者和医生的私人健康信息易被网络犯罪分子窃取,他们可能利用这些信息制造假身份证购买非法药品和医疗用品获利,还可能进行保险欺诈。

2.2 集成:多设备和协议

物联网集成在医疗领域面临难题。目前设备制造商在通信协议和标准上未达成共识,即便网络中所有设备相连,不同设备使用的通信协议也会阻碍和复杂化数据聚合过程,导致网络连接不一致,降低物联网医疗的可扩展性。

2.3 数据过载和准确性

尽管物联网设备能收集大量数据,为企业带来重要洞察,但数据量过大使医生难以从中得出有效结论,影响其决策能力。而且,随着连接设备不断收集和存储信息,人们的担忧也在增加。

2.4 成本

并非所有人都能负担得起基于物联网的医疗解决方案,这导致医疗成本上升,尤其在发达国家引发关注。因此,“医疗旅游”兴起,患有危及生命疾病的人前往欠发达国家寻求更便宜的治疗,费用约为其本国的 10%。虽然物联网在医疗领域的应用有很多创新方法,但成本问题尚未完全解决,物联网应用开发需确保盈利,这使得只有部分人能使用。

3 物联网在医疗领域的应用

3.1 常见应用场景

  • 减少急诊室等待时间
  • 跟踪患者、医护人员和库存
  • 加强药物管理
  • 确保关键硬件的可用性

3.2 相关设备

序号 设备类型 描述
1 可听设备(Hearables) 随着听力技术的进步,可听设备终结了无声听力时代,为听力受损者开辟了新的沟通渠道。它可与智能手机连接,在现代录音中可使用过滤、均衡和分层等功能,如 Doppler Labs 的产品。
2 可摄入传感器(Ingestible sensors) 世界上第一种可摄入传感器,体积小到可被摄入体内,能测量体内药物情况,发现问题时会发出通知,对糖尿病患者有益,可缓解症状、早期发现疾病并预防长期问题,如 Proteus Digital Health 的相关产品。
3 情绪调节设备(Moodables) 能改善情绪的设备,通过向大脑发送低强度电流提升情绪。Halo 神经科学等机构已在此方面取得进展。
4 计算机视觉技术 与人工智能结合催生了无人机技术,可模拟视觉感知和决策。像 Skidoo 等设备利用该技术检测障碍物并导航,也可帮助视障人士高效导航。
5 医疗图表设备 如 Aude 等物联网设备可减少医生记录患者信息的手动劳动,通过语音命令操作,能记录患者数据并方便快速查阅。Weskit 改变了医疗设施的提供方式,每次调整可为医疗设施节省超过 15 小时的时间。

4 复杂环境下的医疗问题

4.1 互操作性挑战

电子健康记录(EHRs)虽能让医护人员快速获取患者关键数据,但互操作性是一大障碍。由于患者身份识别不标准,很难将患者与其数据匹配,且删除患者数据并非总能实现。为解决互操作性问题,需要行业进行变革,也可探索基于云的 EHRs 方案,在保证安全的同时集中数据。

4.2 旧技术的困扰

尽管新技术广泛应用,但许多机构仍在使用过时技术。旧软件可能导致安全漏洞,如 2017 年黑客利用漏洞关闭英国国家医疗服务体系(NHS)。微软计划在 2020 年停止对 Windows 7 设备的支持,升级计算机操作系统相对简单,但升级运行旧操作系统的医疗设备则较为复杂。应尽可能进行升级,且医疗机构的信息技术部门需具备商业和计算机语言沟通能力。

4.3 用户不友好界面

医疗技术发展迅速,但用户界面若难以使用,会限制其应用。若屏幕信息过多或界面操作困难,用户可能不会使用。遇到界面问题时,可选择避免就医,更重要的是在研发阶段与制造商沟通需求,提前了解相关信息。

4.4 医疗事故索赔加剧

医疗技术使某些治疗简化,但也使部分治疗变得复杂。例如 2013 年,一名 16 岁儿童在常规手术前本只需一剂抗生素,却因各种原因服用了约 39 倍最大允许剂量。此类事件会给医院带来经济损失,如 Health Management Associates, LLC 就因相关问题支付了 2.6 亿美元解决索赔。虽然利用技术的医疗事故诉讼目前较少,但未来可能增加,避免 EHR 相关风险的有效方法是谨慎录入患者健康记录数据。

4.5 资产跟踪过度复杂

EHRs 虽使资产监控更高效,但使用不当会引发问题。医护人员用其搜索带条形码或 RFID 跟踪芯片的物品时,可能会陷入设计不佳的系统,该系统原本旨在减少患者收费时间,而非更好地服务患者。尽管难以完全避免使用 EHRs,但可通过参加医生提供的在职培训减少其使用。

4.6 整体实施难题

新技术在医疗领域的部署学习曲线陡峭。危机情况下时间紧迫,缺乏时间的人可能无法充分利用新技术。不了解相关困难就无法有效应用技术,还可能导致法律责任和专业失误。医院管理、医疗专业人员和 IT 团队都需参与解决此问题。未来,医疗行业将因新技术的使用发生重大变化,跟不上发展的人将被淘汰。

5 物联网与信息安全

5.1 理解物联网安全需求

物联网并非全新领域,计算机联网由来已久。随着物联网生态系统发展,众多连接设备、电话和服务器融入其中。物联网定义为“任何连接设备”,连接设备的安全问题一直存在。如今,设备功能和用途不断增加,要正确认识物联网,需正确看待其安全问题。

在购买物联网设备前,可按以下步骤评估:
- 是否可能对网络发起攻击(可用性攻击)?
- 是否存在数据中毒风险,即生成的数据是否可能被操纵(完整性攻击)?
- 是否为攻击者提供进入网络的入口(机密性攻击)?

扩展的物联网设备定义不仅考虑物理特征,还考虑其功能,通过分析功能可识别不良行为者如何利用安全漏洞获利。以下是威胁类别及其发生情况的表格:

威胁类别 描述
恐怖主义 恐怖袭击
环境支持故障 服务器水损
蓄意破坏 外部人员
人为错误或失败 技术和非技术人员
系统资源滥用 工作人员意外错误路由
设备或数据扣留 工作人员不当使用互联网访问
技术故障 工作人员滥用机密信息(患者数据)
社会工程攻击 内部人员蓄意盗窃
通信渗透 主机或存储设施的方法学故障
否认 通过社交泄露机密信息
非法使用健康信息 因网络不安全被黑客攻击
伪装 工作人员否认
通信拦截 内部人员
恶意软件攻击 外部人员
操作问题 因网络不谨慎导致的冒充
服务质量异常 引入破坏性软件
软件故障或错误 无线和移动技术
硬件故障或错误 工作人员缺乏培训
技术过时 软件维护错误
网络基础设施故障或错误 应用程序软件故障
电源故障/丢失 硬件维护错误

5.2 物联网设备安全评估流程

graph LR
    A[开始] --> B[确定设备功能]
    B --> C{是否可能攻击网络?}
    C -- 是 --> D[存在可用性攻击风险]
    C -- 否 --> E{是否存在数据中毒风险?}
    E -- 是 --> F[存在完整性攻击风险]
    E -- 否 --> G{是否提供攻击入口?}
    G -- 是 --> H[存在机密性攻击风险]
    G -- 否 --> I[相对安全]
    D --> J[评估风险程度]
    F --> J
    H --> J
    J --> K[制定应对策略]
    K --> L[结束]
    I --> L

通过以上流程,可对物联网设备的安全风险进行全面评估,并制定相应的应对策略,以保障医疗领域物联网系统的安全稳定运行。

5.3 物联网安全措施建议

为保障物联网在医疗领域的安全应用,可采取以下措施:
- 加强数据加密 :对传输和存储的数据进行加密处理,防止数据在传输过程中被窃取或篡改。例如采用对称加密算法(如 AES)对数据进行加密,确保只有授权人员能够解密和访问数据。
- 建立访问控制机制 :严格控制对物联网设备和数据的访问权限,只有经过授权的人员才能进行操作。可以通过设置用户名、密码、数字证书等方式进行身份验证,同时对不同用户分配不同的操作权限。
- 定期更新软件和固件 :及时更新物联网设备的软件和固件,修复已知的安全漏洞。制造商应定期发布安全补丁,用户应及时安装更新,以提高设备的安全性。
- 加强网络安全防护 :部署防火墙、入侵检测系统(IDS)和入侵防御系统(IPS)等网络安全设备,监控和阻止网络攻击。同时,采用虚拟专用网络(VPN)等技术,保障数据在公共网络上的安全传输。
- 进行安全审计和监控 :定期对物联网系统进行安全审计和监控,及时发现和处理安全事件。可以通过日志分析、异常检测等方式,发现潜在的安全威胁,并采取相应的措施进行防范。

5.4 物联网安全案例分析

以下是一个物联网安全事件的案例分析,通过分析该案例可以更好地理解物联网安全的重要性。

案例信息 详情
事件背景 某医院引入了一批物联网医疗设备,用于实时监测患者的生命体征,并将数据传输到医院的信息系统。
安全漏洞 由于设备制造商未对设备进行充分的安全测试,设备存在一个安全漏洞,攻击者可以通过网络连接到设备,并篡改设备传输的数据。
事件经过 攻击者利用该漏洞,篡改了部分患者的生命体征数据,导致医生做出了错误的诊断和治疗决策。
影响 该事件导致部分患者的病情延误,给患者的健康带来了严重威胁,同时也给医院带来了巨大的声誉损失。
解决方案 医院立即停止使用受影响的设备,并通知设备制造商进行修复。制造商紧急发布了安全补丁,医院对设备进行了更新,并加强了网络安全防护措施。

通过这个案例可以看出,物联网安全问题可能会对医疗领域造成严重的影响,因此必须高度重视物联网安全,采取有效的措施进行防范。

6 总结与展望

6.1 总结

物联网在医疗领域具有巨大的应用潜力,它能够提高医疗服务的效率和质量,为患者带来更好的治疗体验。然而,物联网在医疗领域的应用也面临着诸多挑战,如数据安全和隐私、集成问题、数据过载和准确性、成本等。同时,复杂环境下的医疗问题,如互操作性挑战、旧技术困扰、用户不友好界面、医疗事故索赔加剧、资产跟踪过度复杂和整体实施难题等,也需要得到解决。为了保障物联网在医疗领域的安全应用,必须加强物联网信息安全管理,采取有效的安全措施进行防范。

6.2 展望

未来,随着技术的不断发展,物联网在医疗领域的应用将更加广泛和深入。以下是一些可能的发展趋势:
- 智能化医疗设备 :物联网医疗设备将更加智能化,能够自动分析患者数据,提供个性化的治疗建议。
- 远程医疗服务 :借助物联网技术,远程医疗服务将得到进一步发展,患者可以在家中接受医生的诊断和治疗。
- 医疗大数据分析 :物联网收集的大量医疗数据将为医疗大数据分析提供支持,帮助医生做出更准确的诊断和治疗决策。
- 区块链技术应用 :区块链技术可以用于保障医疗数据的安全和隐私,提高医疗数据的可信度和可追溯性。

为了应对这些发展趋势,医疗行业需要加强与科技企业的合作,共同推动物联网技术在医疗领域的创新应用。同时,政府和监管机构也需要加强对物联网医疗的监管,制定相关的政策和标准,保障患者的权益和安全。

6.3 行动建议

对于医疗行业从业者和相关企业,以下是一些行动建议:
- 加强安全意识培训 :提高员工的物联网安全意识,让他们了解物联网安全的重要性和常见的安全威胁。
- 选择可靠的供应商 :在选择物联网医疗设备和服务供应商时,要选择具有良好信誉和安全保障能力的供应商。
- 积极参与标准制定 :参与物联网医疗相关标准的制定,推动行业的规范化发展。
- 加强技术研发 :加大对物联网医疗技术的研发投入,提高物联网医疗设备和系统的安全性和可靠性。

通过以上行动,可以更好地应对物联网在医疗领域的挑战,抓住发展机遇,推动医疗行业的数字化转型和升级。

graph LR
    A[物联网在医疗领域应用] --> B[优势]
    A --> C[挑战]
    A --> D[应用场景与设备]
    C --> E[数据安全和隐私]
    C --> F[集成问题]
    C --> G[数据过载和准确性]
    C --> H[成本]
    D --> I[常见应用场景]
    D --> J[相关设备]
    B --> K[实时数据传输与评估]
    B --> L[即时通知与监控]
    B --> M[降低医疗成本与推动研究]
    E --> N[数据加密]
    E --> O[访问控制]
    E --> P[定期更新]
    E --> Q[网络安全防护]
    E --> R[安全审计与监控]

这个流程图展示了物联网在医疗领域应用的整体架构,包括优势、挑战、应用场景与设备,以及针对数据安全和隐私挑战的应对措施,有助于读者更清晰地理解物联网在医疗领域的应用情况和安全保障体系。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值