物联网和预测健康的希望

当他的18个月大三胞胎被诊断出患有1型糖尿病时，Better Living Technologies的首席执行官Michael Maniscalco知道他的家人需要帮助。如果他的小男孩的血糖水平太低，他冒着严重的健康并发症的风险，包括死亡。为了防止这种情况，给孩子一个连续的葡萄糖监测器补丁，该补丁检查了他的水平并将其发送到智能手机，然后将数据传递到云中进行评估。如果阅读危险降低，则将通过电话通知家庭。但是，幼儿三胞胎的父母如何24/7监视他们的手机？

他们不能。在一个月之内，迈克尔和他的伴侣都超越了睡眠不足，而且承受着持续的压力。这是不可持续的。迈克尔 - 拥有计算机科学学位并在智能家居设备方面有一定经验的迈克尔 - 坚信必须有更好的方法，并开始工作。最终，他将儿子在云中的葡萄糖数据连接到家庭中可以接收数据的任何设备：智能手机，是的，还有笔记本电脑，虚拟助手，智能手表，智能电器和智能灯泡。现在，无论他们在哪里或在做什么，父母都可以确信，如果出现问题，他们会被警报。还有一些睡眠的外观恢复了。通过将Cloud Analytics连接到IoT设备，Michael不仅为他的儿子创建了一种个人健康网络，而且还为需要24/7全天候健康监控的任何人提供了概念证明。

当我听迈克尔的故事时，对我来说很清楚，许多人可能用于个人医疗保健的物联网功能与我们今天在智能的IOT支持工厂中创建的物联网相似。特别是在预测分析领域，使用实时统计，数据挖掘，建模，AI和机器学习来筛选数据，查找模式，评估风险，然后对未来进行预测。在工业物联网中，预测分析是工具的基础，包括预测性维护，实时资产监控，质量感应，供应同步等等。预测分析使企业能够更具前瞻性和积极主动性，预测人类的行为，基础架构问题和基于数据的结果，而不是驼背或假设。预测分析甚至可以提供决策选择。

现在，当我们将预测分析应用于与健康相关的数据时，我们开始看到预测健康的承诺。葡萄糖监测器Michael的儿子使用每5秒钟就读一次，并将该信息发送到云中。每天的读数为17,280，每年6,307,200个数据点。如果人类医生可能会被这一数据量所淹没（或更有可能只是查看特定时间点）的地方，分析工具可以轻松地检测到完整数据集中的模式。那只是一个人。将来，来自美国每个葡萄糖显示器的匿名数据可能会产生真正的大量数据集，我们从中提取模式以设计更好的治疗方法，甚至可能在血糖出现之前就开始预测它们。同样的原则适用于所有健康和保健。想象一下，健身追踪器和智能手机（如运动，心率或睡眠监视器）的数据流可能有助于长期心脏健康。

概念缩放。医疗保健的预测分析有可能表现出隐藏在医院数据和可穿戴连接器件（如连接的血压监测器）产生的大量数据中的巨大见解。然后，很快就会收集数百种新的与市场或途中的连接的医疗设备收集的数据。随着所有这些数据开始流入分析引擎，对慢性疾病管理和患者护理的影响将是非凡的。

它已经在发生。医疗中心开始使用计算机辅助检测系统（或计算机辅助诊断系统）来帮助医生解释X射线，MRIS和超声波等医学图像。计算机辅助检测系统将人工智能和计算机视觉与放射学和病理图像处理相结合，可用于支持预防性乳房X线照片检查，结肠镜检查和肺癌成像。目的是利用技术在人类专业人员可以识别和检测患者最早的异常迹象，从而增加成功治疗的机会。在许多视觉诊断领域，预测分析技术已经产生了比放射科医生和皮肤科医生更准确的AI，并且预计这一差距将会增长。

需要明确的是，我并不是建议预测分析将取代我们几千年来知道的医生和患者模型。相反，我说的是让机器做他们最擅长的事情，以便医疗保健专业人员可以做他们最擅长的事情。物联网和预测分析可以根据数据（大量数据）增加医生的患者对话和知识的诊断。

医疗保健市场的物联网超过在过去五年中翻了一番，并且没有放慢脚步的迹象。随着越来越多的健康数据流向云进行分析，我们正在迅速接近医疗保健专业人员通常会制定计算机辅助诊断和治疗计划的时期，甚至可能使用预测分析来将更多的关注集中在预防上。他不知道，迈克尔·曼尼斯卡科的儿子他这一代人可能有一天认为理所当然的是：预测健康。在路上。

所有的物联网议程网络贡献者都负责其帖子的内容和准确性。意见是作家的，不一定会传达物联网议程的思想。