【mtmit属于什么档次】葬礼理：医疗健康物网络(IoMT)是医疗数字化的基础

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医疗物网络或医疗物网络将以多种方式继续改变医疗和患者护理。与此同时，创新的医疗设备和智能传感器的IoMT将为患者和专家提供更多价值。

本文作者来自盘古高中学术委员、盘古高中智慧城市研究中心副主任兼秘书长、上海市海外经济技术促进会秘书长张礼丽、文章《张礼里数字技术管理研究》微信公众号。

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5G的革命性在于它能涵盖更多的应用场景和更复杂的技术，支持多种访问技术，特别是与其他技术的互操作性，增强提供多种场景的包容性。(威廉莎士比亚、Northern Exposure(美国电视剧)、MARIG)5G除了加强移动宽带技术，为家庭、智能手机终端等消费应用领域提供服务外，还在工业智能应用、大型机械通信等特别是工业物联网、智能城市等可靠的服务领域拥有广阔的市场。

物联网的核心基础在于物与物之间的相互联系。连接人、动物、物理实体、信息系统的全球系统。物联网通过大量分布式射频识别、传感器、GPS、激光扫描仪等小型设备，将识别的信息通过互联网发送到指定的处理设施，进行智能处理。识别、定位、跟踪、监控和管理。物联网的应用也越来越丰富。学生出入校门管理、高速公路不停车收费系统、公路铁路车辆调度系统、物流商品跟踪管理、流通仓库管理、手机移动支付系统等，所有这些都是基于物联网理论的应用探索。

目前，医疗系统有太多的设备和应用程序共同处理各种数据，包括医疗记录、患者记录和临床数据对应的所有类型的数据。此外，这些设备的智能速度不断加快和普及，整个医疗行业日新月异。连接的设备、传感器、EHR系统、医疗保健应用程序共同实现医疗互联网(IoMT)。医疗物网络的未来将是健康的连接生态系统，也是健康医疗的智慧源泉。

医疗健康事物的互联网类型和场景

资料来源：BigDa

从简单的健身到为智能手表和其他可穿戴设备开发的大量医疗应用程序，从贴有RFID标签的可跟踪医疗设备到大型医疗设施的电子健康记录(EHR)系统，从智能互联网设备到患者跟踪和监控，帮助医护人员和患者获得最快的护理。所有这些都属于医疗互联网或医疗互联网(IoMT)。

物联网是对医疗及健康产业及临床实践的承诺，是数字化实践的基础。通过IoMT，我们可以利用中央计算机集中管理、控制健康机器、医疗设备和医护人员，以更加精密和动态的方式优化生产和优化生活，从而与社会和物质世界的有机整合相协调。医疗物联网的设备和应用程序因类型不同、使用环境不同，大致分为四种类型和场景。

01可穿戴的保健互联网：场所

有用于医疗与健康管理为目的的智能可穿戴设备都属于这一类。 它们可以被描述为健康、健身和临床，这三个不同级别的可穿戴设备。 通过市场零售渠道可获取的智能健康和健身可穿戴设备基本都应该属于这一类。

02 家用医疗物联网：此类别适用于远程患者监测和紧急医疗响应的所有医疗系统。 这两类基于家庭的医疗专业管理联网设备正在快速接收，以照顾家中的老年长照、患病人或慢病管理。 任何为患者提供临床为目的，而且主要由医生开处方的可穿戴设备都属于此类，其中也包含了通过医疗物联网应用程序（远程医疗/教学）与医生进行的虚拟咨询也属于这一领域。

03 基于社区的医疗保健物联网：通过让社区直接为患者服务或从后端帮助医疗保健系统的所有连接系统都属于这一部分。 能够跟踪和监控设备和供应的智能医疗保健库存管理系统属于这一领域。 用于公共医疗保健服务的连接医疗机构，例如我们的社区医疗服务中心，小区的急救服务中心等以及公共医疗设施中，类似公园、邮轮等公共服务机构所有相关的医疗点设备也属于这一领域。

04 行政医疗保健物联网：此类基本属于专业专职在特定场所（医院、实验室等医疗机构）的医疗管理人员，在主要医疗机构使用的所有连接医疗保健系统。 譬如，所有相关的电子健康记录（EHR）系统，医院资产设备，患者流程管理，员工监控和管理，医疗设施的温度和环境管理系统与数据都属于这一领域。

跨越IoMT的断层

虽然按照MIT的Kevin Ashton教授首次提出相关概念，物联网发展至今有超过了25个年头。但是工业物联网对很很多人来讲，还是一个全新的概念，这主要有两个方面的缘由，其一，鲜有专家或商业机构明确地表达出关于工业物联网（IIoT）的价值取向。其二，市场信息主要都集中在特定行业所涉及的具体案例，缺乏全面性。

目前的主流实用者与保守派占据半数，早期市场的积极分子与有远见者与主流之间的断层需要由成效的案例，快速可论证的胜利成果来填补。对于哪些仍然不理解IIoT以及IT与OT融合技术的群体，我们需要建立快速普及相关知识动员。

在信息化将与众多传统行业的融合将更加紧密的同时，互联与物联网将会更加迅猛地推动各领域的业态发展。我们在发展信息化建设中，以“三个融合”的信息化建设的落地的指导思想，做好信息技术与治理的融合，信息化与产业化的融合，信息化与国家，组织战略的融合的工作需要在变革的浪潮中培养可用人才。如何建立工业物联网的产学研的产业链所需要的学习曲线是未来是否可以建立工业物联网，有效实现中国智能制造的当务之急和长期的工作。

医疗物联网的关键策略是安全与人才建设

现在，医疗大健康物联网作为转变医疗保健和流程的技术力量立于不败之地，我们需要制定适当的战略来实施并充分利用医疗物联网技术。 以数据安全为例，医疗数据最容易受到各种类型的安全威胁，因为医疗保险公司，设备制造商，医疗保健服务提供商和各种商业供应商的利益非常高且利润丰厚。 为了确保使用这种新型医疗保健物联网设备实现最佳数据安全性和平稳运营流程，我们必须制定适当且明确的战略。

1. 确保健康的网络是医疗健康物联网实施的首要关键策略。

为确保网络健壮，我们需要针对来自全方位安全威胁采取适当的预防和检测措施。 一些关键的事情包括不时提供安全补丁，为易受攻击的系统提供安全更新，并在需要时更换过时的系统。 加强分段防火墙， 通过在网络内部运行，有效地分割医疗保健过程中的各种参与者的网络，包括患者，管理员，医疗保健专业人员等。

2. 变革浪潮中的人才培训曲线

医疗健康物联网的实施需要专家团队的努力，他们将检测，监控，预防和抵消威胁，以确保最佳的数据安全性和每个级别的平稳运行。我们首当其冲的是要加速利用并理解当下市场上的所有相关医疗健康物联网的信息，不断去理解并发现其中的共性。一旦理解了，就有能力驰骋其间，从而得到预算资金探索自己的试验项目。这是理解IoMT和医疗健康智能连接资产如何改善操作的良好开端。

当我们缺乏符合要求的必要资源的时候，从医疗健康相关的机构，包括医院、医学院校、健康大学以及厂商内部技术精湛的员工队伍入手，在现有的人员身上投资，建立了内部专业技能是我们目前所了解的新技术培育的基本规律。利用内部具备学习新概念和技术的技能的人力资源，更重要的是，这些人来自行业内部，他们理解需要什么样的洞见来推动业务在之前没有想到的领域向前发展。

实现进一步发展将需要像医疗健康物联网那样的变革性技术。还需要在相应改变其医疗健康人员和流程的方式上以及结合所需技能组合从而提高运营效率方面做出阶跃变化。这包括通过分析生成的大量数据获得的洞见。数据科学家可以来自与统计与数字学科的专家们，结合制造资源拥有所需的技能组合，可以用来快速学习新的概念和技术。

IoMT对医疗健康产业的影响

随着物联网的出现，特别是行业物联网，数据会变得更广泛。根据埃森哲的调研报告，到2020年，全球传感器的数量将达到2120亿，设备所产生的数据流量接近16EB。而资产是这一切的一切。未来的大数据来源的核心之一将是物联网和装有传感器的设备，而中国在2020年，前将有超过250亿以上的连接设备，资产是在物联网生态系统中的“一切”，包含了设备，仪器，传感器，物料等资产。

因此，我们看到一个趋势，那就是实体事物连接到互联网的现象在过去的几年以及未来将越来越成为支配力量，物联网化后的医疗与健康管理的平台将有机的包含了物联网经济与运维的两端，对产业以及人类包括在健康理念，甚至是一些核心价值观都有很大影响。以下五个方面是主流的行业影响。

数据驱动和实时护理: 通过允许实时访问患者数据和所有类型的医疗数据，可以为最需要的患者提供更精确，无差错和有效的医疗护理。降低医疗成本: 由于医疗保健物联网应用和小工具可以实现远程医疗咨询，诊断和处方，因此可以在很大程度上降低利用专家医疗保健的成本。提升医疗健康分析: 通过连接处理实时医疗数据的多个设备和网络，可以为医疗保健分析创建大量最有用的数据，以获取最相关的见解。对慢性病管理能力提升: 通过连接的健康设备生态系统，对患者的远程监控，以及照顾他们的正常饮食习惯以及药物摄入，变得更加舒适。更多了解自身健康: 由于连接的设备和应用生态系统可以实现远程监控和远程护理，家庭或诊所的残障人士可以更好地照顾好心人和护理人员。

伴随着对数据所产生的价值驱动被大众广为接受后，健康医疗数据所有权及数据共享的问题变得越来越突出。如果我们沿用信息管理的最佳实践，认同客户拥有这些数据，而设备制造者的角色是配合用户，做好数据保管者的工作为主。的确有一些设备供应商或服务商，比较坚持自己拥有数据，而且并不愿意与客户分享原始数据，但多数的供应商至少倾向与給客户提供原始数据访问的有效途径，来共同参与全制造链的改进与提升。在医疗管理上，这个问题更为突出，毕竟数字医疗的自由还有很长的路要走。在自由医疗来临之前，医疗的管理主要还是交给了那些穿白大褂的专业人士。

伴随着大数据的理念井喷式的发展，用户对于的大数据理解的成熟度也迅速提升。能够很明确的一点是，当客户没有拥有数据时，他们是不会为原始数据买单的。相反，对于供应商或医疗服务机构而言，只有通过共享数据并且提供给客户有价值的服务才能从医疗健康物联网的设备数据中获得回报。

考虑到各种各样的医疗健康物联网应用案例与场景，其中也包括新数据源，改变系统架构的数据以及多结构化数据等因素，我们今天大多数的医疗服务机构并不完全拥有适当的分析能力与相关的人才。不少知名的大医疗服务机构包括大学与所属的医院的确有很多数据分析的经验，但主要是集中在结构性与临床实践管理集的基础上进行描述性与工作基础分析，要融合实时与各种非结构化数据共同进行预测性和规范性健康与医疗管理的分析还有很长的路要走。

那么，这也意味着产业链需要全面紧密的合作，企业不仅既需要投资合适的技术，更重要的是更为重要的是，也也需要投资过程和培训。正如西格玛和精益已被融进持续改进措施之中，数字建模、，机器自学习等大数据工具也需要进行深化改造，进入到制造业的每一个环节，每一个细小的功能，让制造业专家来充分使用这些大数据工具，而不仅仅专属于数据科学家的专属。

就好比无法产生价值，没有人会在意数据的所有权的道理一样，医疗保健物联网或医疗物联网将以多种方式继续改变医疗和病人护理。 与此同时，一系列创新的医疗设备和智能传感器的IoMT必将为患者和专业人士增加更多价值。 ■