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The Future of Smart Cities: Smart Real Estate – Accelerating IoT
  智慧建築\智慧家庭應用解決方案 智慧健康醫護與生活新科技 |
2021年1月29日 星期五
．2021 年值得關注的 7 種建築技術趨勢
5 Construction Technology Trends to Watch Out for in 2021
隨著 2020 年的結束，建築專業人士開始將注意力集中，在新年對行業的影響上。 在當今技術驅動的世界中，毫不奇怪，2021 年許多最大的建築趨勢都圍繞著新技術，這些新技術改善和增強了建築設計和施工過程。
對於建築和相關行業的專業人士而言，保持最新技術趨勢非常重要，這樣他們才能保持領先地位，並在新的一年中保持競爭力。 下面，我們將簡要概述 2021 年的頂級技術趨勢，並詳細說明它們如何影響建築和房地產行業的個人。
觀看 2021 年建築趨勢
在新的一年中要考慮的事情太多了，而眾多的技術趨勢越來越受到關注，你應該把精力集中在哪裡？ 以下是建築專業人士在 2021 年保持領先的七個趨勢：
智慧建築
智慧建築使用資訊技術與建築系統，人員和全球環境保持聯繫。 這些建築物使用自動化過程，來控制建築物操作，例如空調、供暖、通風、照明、安全，和其他家庭系統。智慧建築物使用感測器，微晶片和其他設備，收集數據並根據建築物的功能對其進行管理。
儘管一些房主在其房屋中採用了智慧建築技術，但這種建築技術趨勢，可能在商業房地產行業中更為普遍，因為它使企業所有者和設施管理員，可以優化其空間使用，減少能源消耗，並最小化環境影響。
詳細的 3D BIM 建模
建築資訊模型（BIM）是基於 3D 模型的過程，用於創建和管理項目資訊。儘管該技術可能與設計過程最相關，但是 3D BIM 建模可以在構造之前，之中和之後使用。建築物資訊模型是建築物各個方面的數位描述，並且模型中的對象，可以鏈接到相關資訊，例如照片、規格或手冊。這項技術可以幫助建築專業人員制訂更好的計劃，產生更快的結果並控制在預算範圍內，從而使他們受益。
節能建築
根據美國能源部的數據，美國約 20％ 的能源使用，都用於為商業建築供電。節能建築的設計和施工，是幫助企業節省能源和削減成本，同時減少對環境影響的有效方法。開發這些建築物需要採用整座建築的設計方法，其中施工團隊必須設計並建構所有元素，以便它們可以協同工作。這種創新的建築方法，以及相應的節能材料和技術，可以使建築物的效率比普通商業建築高出 70％。
關聯的工作站點（整合的行動技術和資訊）
行動技術在施工現場的整合，已幫助項目團隊簡化了整個施工過程。在行動設備上記錄作業現場數據，可提高效率並降低成本，同時允許總部外辦事處和遠端團隊成員，完全了解作業現場數據。行動設備還有助於改善承包商、業主、建築師與施工團隊之間的溝通。團隊成員不再需要等待進度，來等待問題的答案或解決緊迫的問題。而且，影像和照片功能，可以實現即時協作，並可以提高品質保證。
預磨
儘管預製已經在建築行業中使用了多年，但使預製更加有益的新技術和建造方法正在出現。建築資訊建模，正在改變團隊在項目上進行協作的方式，從而使這些團隊可以在更大和更複雜的項目上，更頻繁地使用預製。最近綠色建築的成長，也影響了建築中預製件的使用。使用能源模擬和預製，項目團隊可以設計和建造更環保的建築物。
使用 5D Macro-BIM 進行成本和進度表建模
5D BIM 將標準建築資訊模型的 3D CAD 組件，與成本相關的資訊和時間限制聯繫在一起。這種類型的建模可以為建築業帶來改變，因為它為建築項目中的每個人（包括客戶）提供了對概念設計的更準確的理解，因為它適用於項目的預算和進度。用戶可以即時向客戶展示對材料，佈局和其他設計元素的更改如何影響建築物的外觀，建造成本和施工進度。
使用 5D Macro-BIM 進行成本和進度建模時，項目團隊可以創建清晰準確的項目範圍，同時在施工過程的後期減少或消除，昂貴的設計更改。
無人駕駛飛機（UAVS）
用最簡單的術語來說，無人機是可以透過遠端設備或機載電腦進行駕駛的飛機。這些車輛可以使用預定的飛行路線，進行自動化處理，也可以使用行動設備或遙控器進行手動控制。無人機或空中無人機可以透過生成航空照片、地圖和 3D 圖像，來幫助建築專業人士，進行現場調查或即時跟踪項目進度。該技術還有助於確保工地安全，並提高生產率。
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．智慧照明市場商機無限，跨境賣家該如何把握？
Smart Lighting Market Report, Share, Size, Trends, Growth, Demand by Region and Forecast Till 2024
智慧化時代的到來，智慧照明越來越受到重視。據數據顯示，2020 年全球智慧照明市場規模預計可達 134.27億美元。面對如此龐大的市場，瞭解市場需求是重中之重，小編已為你整理好智慧照明五大商機。正所謂知己知彼，百戰百勝，一起來看看吧！
1．中央控制、多點操作
在任何一個地方的終端控制不同地方的燈，或者在不同地方的終端控制同一盞燈。平板電腦、智慧手機、智慧手錶等多種方式無線連接燈光控制系統，讓使用者在任意時間、地點（甚至是泳池里）都可以控制照明設備。
2．軟啓功能
開燈時，燈光由暗漸漸變亮；關燈時，燈光由亮漸漸變暗，避免亮度的突然變化刺激眼睛。同時避免大電流和高溫的突變對燈絲的衝擊，保護燈泡，使光源壽命延長 2－4 倍。透過集中控制器或簡單按鍵，調節智慧燈光明亮度。柔和的光線帶來好心情，少而暗的光線幫助思考，多而亮的光線使氣氛更加熱烈。
3．定時控制
通過日程管理模塊，可以對照明設置定時開關。例如，每天早晨將臥室的燈光緩緩開啓到一個合適亮度，深夜則自動關閉全部燈光照明。
4．場景控制
對於固定模式的場景，無需逐一開關燈源和調節光亮度，一個鍵可控制一組燈。如回家模式、離家模式、會客模式、就餐模式、影院模式等。
5．安裝便捷、節省線纜
智慧照明系統安裝時不必考慮任何控制關係，在整個系統安裝完畢後，再透過軟體設置各個單元的地址編碼，從而建立對應的控制關係。與傳統控制方法，相比節省了大量原本要接到普通開關的線纜，也縮短了安裝施工的時間，節省人工費用。
智慧照明不但為生活提供了便利，而且低碳節能、健康環保，是智慧家庭市場的銷售主力之一。值得一提的是，智慧照明不僅在家居領域表現出色，在辦公領域、商務領域及公共設施領域均有較好的發展前景。
不管你是製造商、供應商、分銷商還是出口商，把握上面五大功能點，智取智慧照明市場！
．醫療照護單位的訪客管理系統
THRESHOLD Visitor Management Systems for Hospitals
從 COVID 聯繫人跟蹤到電子病歷整合，醫療保健組織的選擇正在不斷發展⋯⋯
長期以來，訪客管理一直是醫療機構主要的安全問題之一。但是，COVID 大流行無疑使這些組織，更加需要這種技術。在這種環境下，醫療機構需要對入院病人，他們的家人和訪客，以及外部承包商進行嚴格控制 - 既要保護已經在機構內部的人，免受病毒的侵害，又要進行接觸者追蹤等等。
GIPS Insights 的安全顧問兼顧問 Michael Gips，在最近發表的一篇文章中說：「訪客管理系統，正在調適成醫療照護單位的需求。」 「他們變得不接觸；他們可以協助聯繫追蹤；此外，提供商正在調整其解決方案，以詢問有關訪客的健康、旅行史，以及可能接觸 COVID-19 的問題。
當今最先進的訪客管理系統，結合了 COVID 關鍵功能，例如臉部辨識（用於聯繫人追蹤）、口罩檢測、健康調查表和溫度檢查。一些系統包括（或與之整合）員工 COVID 篩查，這些篩查具有個人防護設備的清單和分配管理，錯開班次的員工排班計劃，以及社交距離執行的能力計劃。
Gips 補充說：「新選項可能要求客人使用簽名，來驗證他們的回答。」 「預先註冊還可以向訪客告知和更新，有關健康檢查、社交距離、電梯佔用等的到達新程序，並且後者也可以為員工實施。」
平衡措施
在醫療環境中（無論是在 COVID，還是病毒後）成功訪問者管理系統的關鍵，在於其易用性。這些系統將朝向公眾，並且通常由醫療保健專業人員自己管理。
Telgian Engineering＆Consulting 的高級專案經理 Lauris Freidenfelds，在最近的 GSX + 教育會議上，概述了他最近從事的訪客管理項目時說：「我知道安全主管可能更希望使用 Draconian，進行篩選和訪客管理。」
「我們需要平衡，」他繼續說道。 「我想確保我們得到（護理），醫師、風險管理和法律方面的支持。具有耐心經歷的人們，不想聽到關於它像機場的 TSA 那樣，在排隊等候 15 分鐘的抱怨，而操作人員希望確保所有這些，與該機構想要的重點保持一致。因此，我召集了這個團隊，我們作為一個團隊共同致力於這個項目，以解決營運實施問題。」
將系統放在一起
在所有這些要求下，創建一個成功的系統，並將其與門禁控制系統整合，成為整合商和顧問的挑戰。
「一旦選擇了一個系統，我就會使用它能夠提供的所有功能，並創建一個清單（供客戶選擇），以供我們選擇要執行的操作和不執行的操作，」 Freidenfelds 解釋說。
對於顧問和整合商來說，這顯然是關鍵，並且在這種情況下，可以創建並整合一個，能夠真正滿足最終使用者需求的系統。對於他的特定項目，Freidenfelds 概述了安全團隊想要的幾個關鍵功能。但是，許多這些功能和注意事項，對於任何醫療訪問者，管理實施都是必不可少的。
徽章設計：要考慮的關鍵領域包括條碼、QR code、配色方案的使用，以及是否為訪客提供照片。吉普斯說：「徽章應該包括日期，時間段和該人的姓名，以便工作人員知道，是否以及何時允許他們不認識的人進入醫療院所。」
「我們想要一張照片，我們想要徽章上的位置，」Freidenfelds 說。 「我們決定希望讓房間號非常普遍，並消除顏色編碼等。另外，我們從過去的訪客管理系統中學到的一件事是，一旦你簽發了訪客通行證，很多人之後每天都會使用同一張通行證，因此我們希望，使用自我失效的通行證。」
政府 ID：Freidenfelds 解釋說，掃描駕照條碼的效率，確實有助於提高系統的速度和準確性。 「我們只拿了駕照上的名字和生日，然後我們給那個人拍了張真實照片，因為我們覺得駕照上的照片品質不夠好。」
其他注意事項，包括人的例外情況 - 特別是沒有駕照的未成年人。Freidenfelds 建議與醫療保健提供者，合作制訂針對未成年人的政策。對於沒有證件的成年人，他們開發了替代性的證件程序，以確保可以容納這些訪客。
整合選項
Gips 解釋說，與門禁控制系統整合後，訪客管理工具可以建立可接受的旅行區域，以及禁止進入的區域。他們還應該能夠辨識訪問者，何時穿過具有訪問權限的使用者背後的門。有些系統還為客人提供安全的 WiFi 接入。這是醫療保健提供者需要的，其他一些關鍵整合和功能：
人員計數和位置：如果發生安全事件、威脅、疏散或災難，組織將知道哪些訪客是本地訪客。當人員離開物業時，將記錄數位時間戳。此功能還可以辨識，違反實體距離規則的情況。
聯繫人跟蹤：當今系統的一項關鍵功能，是支持和增強聯繫人跟蹤的能力。該系統應與門禁控制整合，並隨後與門禁控制整合的任何功能（例如影像和對講機）整合，以辨識誰可能暴露給具有 COVID-19 的人。
數據分析：訪客管理數據庫，使組織可以檢查其累積數據，包括常見的到達和離開時間，頻繁的來賓和房東，以及在現場特定區域花費的平均時間。這允許有效分配資源，例如保全人員和接待員。
監視列表和數據庫搜索：組織可能已禁止特定個人，訪問其單位組織，或警惕某些來賓。例如，前配偶（含小三、老王）、麻煩的供應商，或心懷不滿和威脅住戶的人，可能都是不受歡迎的人。
例如，醫療機構是否想透過受限制的個人、通緝犯，或性侵害前科者數據庫，對訪問者進行交叉核對，是在實施之前應進行討論的事情。「（選擇權歸結於）效率和有效性之間的平衡，」Freidenfelds 解釋說。「（例如）性侵害前科者名單上，可能有很多叫約翰·史密斯的人，因此，如果您有一個叫約翰·史密斯的訪客，那麼將需要大量的時間來比較，和消除約翰·史密斯成為名單上的那個。」
電子病歷整合：在醫療保健環境中，實施訪客管理系統時，應即時與電子病歷交互。Freidenfelds 說：「不是為醫療保健實施而設計的訪客管理系統，通常是一種簡化的篩選工具。」 「例如，如果你正在拜訪一位律師，那麼該律師將永遠在該建築物的同一辦公室內–他們的變化很少，但是在大多數情況下，你都知道當他們去那兒時，他們會在哪裡看他們。但患者並非如此，患者將隨環境而移動，並可能從一個單元轉移到另一個單元。他們可能在那裡待了幾天；他們可能不見了。醫療記錄介面是（跟蹤它們的）關鍵。」
醫療保健機構使用 Health Level 7 或 HL7 – 一套國際標準，用於在不同供應商和部門，使用的軟體應用之間，傳輸臨床和管理數據。「現在有利用 HL7 介面的訪客管理系統，」Freidenfelds 說。 「這是一個安全的介面，我們確定它將成為單向通信。我們僅使用了電子病歷中，非常簡單、必要的資訊（名稱和房間位置）（以符合 HIPAA 要求）。」
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．2021 年醫療保健技術趨勢：人工智慧的興起
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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