支持人工智慧的物聯網——對醫療保健提供者的影響

醫療保健提供商正處於由物聯網和其他數據支持的新人工智慧驅動時代的曙光。醫療保健提供商物聯網應用的產品領導者應該利用支持人工智慧的物聯網來創造新的價值主張，從而帶來新的收入來源。

概述

主要發現

• 醫療保健提供商對臨床目的的低數據延遲要求正在將注意力轉移到邊緣計算、物聯網 (IoT) 架構以及邊緣人工智慧 (AI) 技術上。
• 雲端和邊緣架構可以利用支持人工智慧的物聯網機會來平衡可擴展性和醫療保健專業化的要求。
• 基於鏡頭的物聯網應用程式基於可能的使用案例數量提供了最大的支持邊緣人工智慧的物聯網機會，以在未來三年內提供醫療保健價值。

建議

為物聯網應用開展以醫療保健為重點的行業產品規劃和戰略活動的產品領導者應該：

• 設計解決方案，透過在可能的情況下實施開放 API 以進行數據收集、傳輸和儲存，從而積極參與生產環境中更大的設備和應用程式的生態系統。
• 透過接受和採用行業標準以及參與相關的醫療保健標準工作組或委員會來區分他們的產品和公司。
• 透過提供針對其產品運行的特定臨床或營運工作流程的支持服務，幫助他們的醫療保健提供者客戶實施這些新技術。

分析

當醫療保健用戶在他們的環境中設想物聯網的價值時，改進的結果是由對從物聯網收集的數據的分析推動的。該分析（支持人工智慧）是醫療保健交付環境中智慧連接產品和智慧連接操作要求的基礎。這些支持人工智慧的物聯網解決方案和產品與複雜的工作流程合作，參與複雜的多供應商環境，以提供護理並提高組織效率。

人工智慧物聯網對針對醫療保健提供商行業的產品領導者的影響

• 醫療保健提供商行業中支持人工智慧的物聯網支持實現四重目標。透過準確收集和分析醫療環境數據，可以增強、啟用或改進所有四個目標：
• 改善服務人群的健康——直接使用人工智慧提高醫療設備能力
• 增加患者對健康的參與——針對健康和保健的人工智慧可穿戴設備的消費化
• 改善護理人員與患者和醫療環境的互動——使用智慧物聯網幫助簡化為患者提供護理的工作
• 幫助患者負擔得起醫療保健——使用支持 AI 的物聯網在醫療保健提供組織 (HDO) 營運的各個方面尋找並利用效率和成本優化機會
• 人工智慧可以透過向鏡頭等邊緣設備添加分析功能來增強物聯網。電腦視覺增強相機實時分析捕獲的圖像，執行跌倒檢測、護理人員和患者的臉部識別以及病房內醫療設備資產的識別等功能。醫療服務環境中無處不在的鏡頭為產品領導者提供了在這一市場領域獲得吸引力的機會，因為大多數醫院系統都安裝了可用於此目的的大量安全鏡頭。
• 目前，支持人工智慧的物聯網影響醫療保健，需要準確的戰術訊息來推動精確的實時決策；這包括重症加護病房（如ICU）中的醫療設備。在收集危重病人重要數據的設備中添加一個智慧層可以減少護理人員的疲勞，並在發生健康事件時縮短響應時間。
• 新增的 AI 功能為醫療保健提供組織 (HDO) 購買者創造了一個機會，以全新的眼光看待物聯網設備——透過 AI 可以減少或消除與在工作空間中引入新設備相關的一些人工工作量。當考慮到這一好處時，這種改變遊戲規則的物聯網可以減少護理人員和其他臨床支持人員的工作量——使他們能夠為更多的患者提供更好的臨床結果。
• 支持人工智慧的物聯網可以透過增加實時態勢感知來幫助克服行業挑戰：
• 權力轉移給消費者——消費者越來越有機會、激勵措施和手段來維護他們對醫療保健體驗的意願。
• 不斷發展的價值交付期望—基於價值的護理 (VBC) 是一種全球趨勢，旨在解決不斷上升的成本和護理差異。
• 監管不確定性——醫療保健一直受到高度監管。每年，新規則和營運協議的數量、廣度和深度都會增加。
• 行業結構轉型——執行領導者正在重新評估其組織的價值主張和競爭定位，以建立可持續的業務和營運模式。
• 醫療成本難題——醫療成本是一個多維問題，需要複雜的跨行業生態系統合作夥伴協調和協作來解決，醫療保健服務的需求和成本繼續無情地增長。
• 治療、診斷和護理提供方面的醫療創新——快速創新和新的治療和護理提供模式正在推動全球醫療保健和生命科學行業，對商業和 IT 領導者俱有廣泛的技術和資源影響。

給產品負責人的建議

為了釋放支持人工智慧的物聯網在醫療保健服務中的潛在好處，針對這些工作的產品領導者應該：

• 架構師解決方案可最大限度地提高功能使用的靈活性，以支持可組合性。這些產品和應用程式在更大的多供應商解決方案生態系統中發揮作用。它們必須能夠編排到工作中以支持許多使用案例。準備好滿足對應用程序功能API 訪問的需求——其他解決方案集可能需要直接訪問才能從程式庫外部執行您的功能。
• 確保解決方案允許開放數據集成。由於這些產品啟用的功能必須與最終用戶工作流程中的其他功能集一起參與，因此收集或創建的任何數據都必須允許適應性使用。這種用法可以來自環境中的任何地方，並且應盡可能透過開放 API 和使用數據標準來支持。
• 設計易於實施和操作的解決方案。醫療保健技術環境複雜，您的潛在客戶正在尋找易於安裝和操作的解決方案。支持人工智慧的物聯網解決方案非常複雜，但安裝和操作並不困難。客戶不希望不必要地增加 IT 開銷或為臨床最終用戶增加額外的技術負擔。
• 證明價值的時間。使用透過與現有客戶的生產經驗獲得的數據向潛在客戶展示他們何時可以期望從您的解決方案或產品中獲得價值。
• 混合雲架構師，同時採用雲端和邊緣的概念，以最大限度地提高 AI 支持的性能和可擴展性。一旦延遲問題得到解決，更多的臨床解決方案將基於雲計算，並且隨著時間的推移，客戶對本地解決方案的興趣將會減少。您的設計必須跨越這條醫療保健提供組織 (HDO) 雲成熟度路徑，這意味著您的解決方案將需要涵蓋本地、混合和純雲基礎架構模式。
• 創建支持服務計劃以幫助實施和日常營運。不要在實施後放棄您的客戶。他們將需要技術和最終用戶層面的幫助。確保您的組織已準備好具備正確的技能組合來提供客戶支持並能夠隨著您的客戶群擴展。