Innovation: Virtual Reality
在很短的時間內，COVID-19 已成為醫療行業，各個方面的空前破壞。儘管過去的醫療技術行業發展緩慢，但仍需要創新來應對這種大流行。醫療保健中的 AI，以及其他重要技術，對於解決危機和促進未來成長非常重要。
為了更好地瞭解醫療技術行業的發展方向，研究關鍵技術趨勢相當重要。儘管經過驗證的系統，通常因其可靠性而被首選，但企業始終在尋找新的方法，來提高其性能，生產力和效率。
現在，讓我們談談 2021 年的醫療技術趨勢。
趨勢1：遠端醫療
COVID-19 大大加快了遠端醫療資源的使用。 2020 年 4 月，Medicare 初級保健就診的 43.5％，使用了遠程醫療方法，而不是親自就診。遠端醫療相對於親身替代品的主要好處之一是，它減少了患者，醫護人員和其他患者之間的接觸。穿戴式設備使醫護人員可以在他們留在家中時，獲得有關患者數據的即時資訊。
更重要的是，即使在大流行結束後，遠端醫療的成長似乎仍將繼續。在美國，有 71％ 的患者在大流行初期，就考慮過遠端醫療，而 50％ 的患者已經使用虛擬約會。由於遠端醫療在上一年，已經變得越來越流行，因此大流行對該行業的發展，起到了重大推動作用。到 2026 年，遠端醫療的繁榮，似乎可能會突破 1856 億美元。
遠端醫療成功的最重要方面，是患者的採用。由於大多數患者都對遠端醫療解決方案感到滿意，因此很明顯，該行業擁有廣闊的未來。
透過遠端醫療 apps，提供最強大的遠端醫療服務。遠端醫療 apps 背後最重要的技術之一是 WebRTC，這是一個基於 API 的開源系統，可將 Web 瀏覽器與行動 apps 連接起來。 WebRTC 的多功能性，是使其成為遠端醫療 apps 必不可少的最重要方面之一。這可以啟用有用的功能，例如文本和視訊聊天、螢幕共享和文件傳輸。
電子健康記錄（EHR）對於整合到你的遠端醫療 apps 中，非常重要。這使患者和醫療保健提供者，可以在 apps 中查看患者的病歷。交互式語音響應（IVR）對於該 apps，透過數位語音中繼，與患者的通信非常有用。 Google fit 和 Apple Health Kit 的整合，還提供了寶貴的機會，允許該應用訪問患者自己的智慧手機上，可用的現有健康資訊。雲端的伺服器解決方案，對於上述所有流程的正常運行，也相當重要。
在建 遠端醫療應用時，請務必考慮其應具備的功能。一些最重要的功能是安全性，位置服務，約會管理、視訊/音訊通信、安全消息傳遞、醫療保健提供者評論，存取歷史記錄，以及可穿戴式整合的無線測試。從安全性到可訪問性，這些功能在考慮遠端醫療 apps 的需求時，非常重要。
趨勢2：針對 COVID-19 的人工智慧
人工智慧在對抗 COVID-19 的過程中，起著非常重要的作用，包括大流行檢測、疫苗開發、發燒快篩，帶口罩的臉部辨識，以及分析 CT 掃描等領域。
大流行檢測
BlueDot 是由加拿大多倫多的一家公司，開發的 apps，它是用於辨識大流行病（例如 COVID-19）的預警系統的主要先驅。 BlueDot 是第一個發表預測 COVID-19，在世界傳播的論文的人。
Bluedot 的系統，每天以超過 65 種不同的語言，掃描全球 100,000 多個媒體源，以幾乎即時地確定危險的爆發。為了預測疾病大流行的風險，分析了以下威脅向量：
．昆蟲和動物種群
．全球和區域氣候條件
．全球航班數據和行程
．衛生系統的能力
．疫苗開發
根據 Brookings Institution 學會的說法，在開發新疫苗時，目標是包括引起免疫系統，應答的強免疫原性病毒成分。機器學習使免疫學取得了長足的進步。人工智慧可以幫助辨識，具有實現這些目標所需特性的病毒片段。
機器學習使人類無法取得其他進步。這些開發的準確性，效率和速度，無法僅靠人工完成。在機器輔助下，免疫學家已經鑑定出細胞表面上，一百萬個 T 細胞可發現的蛋白質片段。
SYGFQPTNGVGYQPY（來自 COVID-19 的片段）可能是具有這些所需品質的片段。但是，如果沒有機器學習幫助，僅憑人類是無法確定的。由於機器學習，COVID-19 疫苗的開發正在迅速進行。
發燒快篩
根據 FDA，非接觸式紅外測溫儀，和其他種類的熱屏蔽系統，使用多種方法來確定人體等物體的溫度。AI 可以一次快速解析許多人，以辨識高溫人群。這可以幫助辨識有症狀的個體。
臉部辨識
臉部辨識技術中的深度學習系統，已經進行了足夠的改進，可以辨識代口罩的個人，準確率高達 95％。即使大量的人戴著口罩，臉部辨識也不關心他們是否戴著口罩。
CT 掃描分析
人為錯誤，是 CT 掃描分析中的一個問題。人工智慧可以透過跨國機器學習訓練數據，來檢測胸部 CT 掃描中，由 COVID-19 引起的肺炎。
趨勢3：醫療物聯網（IoMT）
各種設備和行動 apps 已在追蹤和預防，許多患者及其醫生的慢性疾病中，發揮了關鍵作用。透過將物聯網的開發，與遠端醫療和遠端醫療技術相結合，出現了新的醫療物聯網（IoMT）。這種方法包括使用許多可穿戴設備，包括 ECG 和 EKG 監護儀。也可以進行許多其他常見的醫學測量，例如皮膚溫度、葡萄糖水準和血壓讀數。
到 2025 年，物聯網產業的價值，將達到 6.2 萬億美元。到 2020 年，醫療保健行業變得非常依賴物聯網技術，以至於物聯網設備的 30％ 的市場佔有率，將來自醫療保健。
隨著新的交付方式的到來，例如 FDA 在 2017 年批准了首個智慧藥丸，從業者將有許多有趣的選擇，可以更有效地提供護理。
與眾多醫療物聯網設備提供一致，有效的通信是該行業面臨的最大挑戰之一。 製造商仍然定期使用自己專有的協議，與設備進行通訊。 這可能會帶來問題，尤其是在嘗試透過伺服器收集大量數據時。
連接問題仍然很常見，因為微控制器和智慧手機的數據收集，可能會受到環境中許多因素的干擾。為了保持更好的連接，本地微控制器上的緩衝方法，需要變得更強大。Ponemon Institute 的第六次年度醫療保健數據隱私，和安全性基準研究報告指出，潛在的安全性問題也需要解決，該報告顯示 89％ 的醫療保健業務，已成為至少一項數據洩露的對象。
趨勢4：隱私問題
隱私是衛生技術中極為重要的問題，尤其是在 2020 年遵守 HIPAA 方面。儘管雲端運算可以使儲存，和檢索數據的效率更高，但是保護受保護的健康資訊（ePHI）的法規非常嚴格，並且遵守這些法規可能非常嚴格。
在 COVID-19 公共衛生緊急情況下，與患者的遠端通信尤為重要。一些遠端醫療技術不完全符合 HIPAA，這可能會給患者隱私帶來挑戰。儘管衛生和公共服務部的民權辦公室，目前正在就如何執行這些規則行使酌處權，但使這些技術盡可能合規仍然很重要。
嚴格執行 HIPAA 規則只是出於誠意。醫療保健提供者應確保他們仍然盡最大可能遵守法規，只是錯過了他們必須遵守的標準。例如，有些提供商正在使用一些非公開的技術，來與患者通信，例如 FaceTime 和 Skype。
如果醫療保健提供者，希望使用現有系統透過第三方軟體，與患者交換 ePHI，則他們將不得不與供應商，獲得業務關聯例外，這可能既繁瑣又困難。仍然不能保證第三方程序可以完全保護患者數據。
另外，很難透過遠端醫生呼叫，來確保資訊安全。 ePHI 數據必須以結構化格式傳輸，並且這些調用會使過程變得複雜。如果不遵守 HIPAA，就不能保證患者的隱私。除 HIPAA 之外，還必須考慮《通用數據保護條例》，以保護歐盟公民的個人數據。
趨勢5：醫療保健領域的 AR / VR / MR
虛擬現實和增強實境都是重要的技術，具有在 COVID-19 大流行期間，提高遠端醫療品質的巨大潛力。從增強患者和提供者的拜訪，到幫助對醫學生進行程序模擬教育，這項技術正在將科幻小說變為現實。
增強實境和虛擬實境技術，有望幫助中風患者克服運動障礙。這些患者必須置於堅固的環境中，以幫助恢復運動控制。但是，模擬環境提供了物理療法，可能無法提供的更多靈活性。這些受控的模擬可用於收集數據，以幫助治療師為患者量身定制護理計劃。
康乃狄克州的 Maplewood 老年人生活中心，已經利用 VR 耳機，與從癡呆症到認知障礙等各種問題的人們一起工作。他們可以訪問在當前環境中，無法獲得的活動和經驗。這可以使患者釋放記憶，並改善他們的情緒健康。
增強實境可以極大地幫助醫療保健提供者，提供服務。由於可以在外科醫生或醫生的視野中，在 3D 空間中提供資訊，因此他們可以即時訪問，對他們的程序有益的資訊。這可以使學生透過疊加，瞭解更多有關程序的資訊，醫生可以快速比較數據，以幫助他們進行診斷。對醫療保健市場有用的 AR 技術的另一個方面，是機器人手術的進步。AR 在醫療領域的使用，將極大地影響 AR 的未來。
增強現實公司不斷監控技術的發展，以試圖將其與客戶的業務相整合。
趨勢6：區塊鏈
區塊鏈的趨勢將 在2020 年，及未來幾年極大地改善醫療保健行業。數位分類帳，可以使醫療保健提供者，安全地將交易記錄分發給患者，並將大大提高數據安全性。區塊鏈的點對點系統，允許大量使用者安全地訪問公共分類帳。多虧了區塊鏈，兩方之間無需建立信任基礎。隨著醫療技術的不斷提高，可移植性、安全性和可訪問性，都是區塊鏈可以與 IoMT 和雲雲端算等其他趨勢，一起完成的目標。
區塊鏈在醫療保健技術中的最大好處之一，就是互操作性。透過公私鑰方法，醫療資訊的使用，具有更高的完整性。例如，可以透過各方都使用的安全系統，為提供諮詢的專家快速授予訪問資訊的權限。匿名的靈活性可以控制，以便患者可以選擇出於研究目的提供數據。最終，這將符合 HIPAA 和 GDPR 法規。
在 2020 年 COVID-19 公共衛生危機期間，數據的完整性，安全性，可訪問性和可移植性，都是高要求的功能。區塊鍊是一項關鍵技術，可以幫助提供這些功能，以幫助醫療保健提供者，有效地與和遠端 COVID-19 患者進行溝通。
區塊鏈通過數位分類賬的全面可見性，提高了透明度和完整性。如果擔心假冒或供應鏈，則所有交易都透過區塊鏈系統記錄。由於這很容易合併，因此還節省了手動跟蹤，這些交易所需的成本。
區塊鏈將如何在整個行業範圍內實施，還有待觀察。2017 年，IBM 與 FDA 開始了一項研究計劃，以使用 Watson Health 來測試區塊鏈系統，如何幫助處理臨床研究資訊，患者記錄和患者可穿戴數據。2020 年 10 月 13 日，IBM Watson Health 推出了 Digital Health Pass，這是一種區塊鏈認證解決方案。這將使公司可以私下檢查，其員工的健康狀況。
趨勢7：醫療保健中的人工智慧（AI）
這種趨勢具有在 2020 年和 2021 年，改善醫療技術的巨大潛力。具有類似於人類的資訊處理，和決策能力的人工智慧，為人們提供了許多可能性。該技術可以提高診斷的準確性，速度和效率。可以透過 AI 驅動的分析，來實現早期治療，該分析可以幫助醫療保健提供者，為給定患者找到正確的方法。透過機器學習算法，可以透過推進對化學和生物，相互作用的搜索，來改善藥物開發。這將有助於將新藥更快地推向市場。
麻省理工學院和哈佛大學的研究人員，已經利用機器學習來追蹤與 COVID-19 大流行相關的心理健康趨勢。他們的 AI 模型分析了數千條線上 Reddit 消息，發現自殺和孤獨的話題，幾乎翻了一番。機器學習在預測心理健康趨勢方面的用途，可能有助於理解心理健康的全局。
Microsoft 的 Project InnerEye 是一種放射療法 AI 工具。這樣就可以在數分鐘，而不是數小時內生，成患者的 3D 輪廓。微軟最近在 GitHub 上將該軟體，作為開源發布。漢諾威項目是另一個 Microsoft AI 系統，目的在對 PubMed 的生物醫學研究論文，進行分類。這將有助於進行癌症診斷，並確定應為每個患者使用哪種藥物。
機器學習的另一種應用，是聊天機器人技術。這些將用於協助患者進行自我診斷，並協助醫生診斷患者。聊天機器人尚未準備好提供診斷，但是可以用來協助此過程。
加州大學洛杉磯分校的一個項目，將聊天機器人技術，與 AI 系統相結合，創建了虛擬介入放射科醫生（VIR）。透過實施 IBM Watson 認知技術和自然語言處理方法，它可以使醫師迅速獲得對 FAQ 的基於證據的響應。這樣就可以以直觀的方式，閱讀和回答問題，從而使整個過程更簡單，更快並且對醫生更有用。
人工智慧與其他醫療技術協同發展的潛力，提供了很多可能性。智慧手機，可穿戴設備和不斷發展的 IoMT 基礎設施，有望增加 ML 軟體進行分析的可用數據集。
機器學習程序不會超過其訓練集。出色的培訓對 ML 軟體的成功非常重要。數據科學團隊必須積極參與，ML 培訓過程，以保持品質控制。只要保持這一過程，深度學習就能獲得豐厚的回報。
人工智慧，機器學習和數據科學，是描繪醫療保健未來的重要趨勢。感謝你的閱讀，如果有任何疑問，請與我們聯繫！
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