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可以公平地說，隨著我們開始從新冠肺炎大流行中恢復過來，所有人的目光開始轉向醫療保健領域。由于技術對于促進這種恢復正常狀態至關重要(更不用說未來公眾健康的總體改善)，因此，目前正在投入大量資金，以開發和實施涉及物聯網的變革性系統。

物聯網將在2021年對醫療保健領域產生積極影響的四種方式：

家用可穿戴設備

新冠肺炎大流行清楚地表明，需要做很多工作才能在醫院之外提供藥品和基本醫療服務，而這正是物聯網能夠在未來產生巨大影響的領域。

可穿戴設備是一種收集最新數據、監測患者和提供醫療保健服務的簡便方法，同時可將不必要的接觸減至最少。傳感器可以監測血壓、氧氣水平、血糖等，以創建個性化的醫療保健計劃，從而實時告知患者其健康和安全參數。

不僅如此，可穿戴設備還可以根據當前和以前收集的醫療數據來預測問題，而在緊急情況下，智能分析可以與醫生和家屬共享。

健康管理

醫院和其他醫療機構可以利用物聯網設備實時查看和監測患者和醫務人員的位置。能夠隨時定位任何人具有巨大的健康好處，可以在緊急情況下做出更快的響應。反過來，更快的響應時間大大降低了持續損害和死亡的可能性。

使用物聯網以數字方式跟蹤患者，醫療保健提供者可以使登記、病房分配、重要數據監測和用藥提醒等流程自動化，從而創建一個更順暢的流程。

來自每個患者的數據可以上傳到基于云的健康信息管理系統。在這里，它可以用來生成數據，這些數據有助于藥品銷售分析、患者攝入量監測以及體溫監測傳感器等工具的開發和改進。

病毒支援

當然，物聯網發展最受關注的領域是它可以在新冠肺炎和其他病毒爆發期間提供幫助的方式。

▲熱篩查

非接觸式紅外傳感器和其他熱篩查工可作為溫度計來遠程測量受試者的體溫。這些系統與人工智能配合使用，可以快速處理結果并解析掃描結果，可以立即識別那些高溫患者，以便對其進行進一步的癥狀檢查。

▲面部識別，即使戴有口罩

由于必須戴口罩，諸如面部掃描之類的生物識別安全程序受到了影響。現在，面部識別技術中使用的深度學習系統已經改進到可以識別戴口罩的程度，準確率高達95%。

▲分析CT掃描

人為錯誤會導致對CT掃描數據的誤讀，但通過使用物聯網(以及通過人工智能和機器學習處理掃描數據)，可以在胸部CT掃描后更容易地識別出諸如新冠肺炎引起的肺炎等疾病。

醫療物聯網(IoMT)的出現

可穿戴設備和應用程序已經成功地利用物聯網來跟蹤和幫助治療糖尿病等慢性疾病，這使患者和醫生都受益匪淺。

但是，現在，由于需要應對新冠肺炎疫情大流行，因此物聯網正在與遠程醫療和遠程健康技術集成，以形成一個更全面的醫療物聯網(IoMT)。IoMT包括可在家里遠程使用的可穿戴設備，以及更多的高科技裝置，如心電圖和心電圖監護儀。通過利用IoMT，血壓和血糖水平等常見醫療測量和診斷可以在設備間進行和共享，從而實現更為簡化的治療和護理流程，而人為失誤的可能性也較小。

就目前而言，制造商在設備相互通信時仍然經常依賴于專有協議。為了使IoMT發揮最大潛力，這是一個必須克服的問題。類似地，網絡連接問題仍然會因環境因素而惡化，因此微控制器上的緩沖方法需要變得更加健壯，以便更好地服務于該技術。 

到2025年，物聯網行業的價值預計將達到6.2萬億美元，其中醫療保健行業將占所售設備市場份額的30%。有了這些數字，就無法否認物聯網對醫療界的影響。有了如此巨大的投資以及新技術和解決方案的迅速發展，看看未來幾年物聯網在醫療領域的發展趨勢將是一件非常有趣的事情。(編譯iothome)