COVID-19疫情的到来就像一场大考。面对地球给出的这份试卷，全世界各地的医疗系统面临巨大考验。医疗行业劳动力短缺、基础设施不平衡、供应链以及社会医疗资源不平等的问题变得突出起来。也正是因为这次疫情，加速了医疗行业及生态系统的变革。
进入21世纪之后，面对各种疾病，我们拥有了前所未有的武器----高算力芯片、AI还有无处不在的感测器和大数据系统。凭借这些先进的“武器”，我们正在与包括新冠在内的各种疾病作斗争。
COVID-19疫情引发了很多根本性的变化：消费者越来越多地参与医疗健康方面的决策；虚拟年康和其他数字化的创新方式被迅速推广使用；全球在疫苗和疾病治疗方法上有了前所有未的公私合作，各国政府、医疗服务机构、保险机构都在进行快速调整和创新。
医疗健康系统，正在从传统的事件驱动，变为知识数据驱动。
MIC资深产业分析师吴骏骅指出：检查和治疗阶段是整个医疗体系里面，成本最高的部分。以检测为例，传统的事件驱动型医疗系统，能够做到只是每年一次或几次的定期健康体检，人们需要前往大型医疗服务机构，这会造成巨大的城乡差距，医疗资源因距离变得不平衡。
借助先进的感测技术与数字化系统，很多检测项目人们在日常居家生活中可完成，一些原本在大型医疗机构才能进行的检测，也因电子系统小型化、低成本的发展趋势，下沉到社区医院。
“生命体征监测已经超越了医疗实践的界限，进入了我们日常生活的许多领域。最初，生命体征监测是在严格的医疗监督下在医院和诊所进行的。微电子技术的进步降低了监控系统的成本，使这些技术在远程医疗、运动、健身和保健、工作场所安全等领域更容易获得和普遍使用.”ADI现场应用工程师Cosimo Carriero说。
另一项突出的问题是关于治疗，根据群体统计经验为主的临床指引或药物选择，造成很多看起来很像，但实际上并不是同一种疾病的病患，使用了相同的治疗方法和药物，错过早期治疗机会。
而新的知识数据驱动的医疗健康系统，从个人健康管理、早期筛检、诊察与治疗，到最后的复健与照护，每一个环节都有大量数据产生，透过对这些数据的处理和分析，借助AI对病历和医学影像进行分析判断，方便医生做出更有针对性的治疗方案，医疗效率和疾病诊察精准度方面不断被提升。
更大的改变来自个人的健康管理部分，根据卫生福利保健蜀的数据，台湾的健保支出统计显示，生活习惯导致的疾病占比约四成，且仍在逐年增加，若三高（高血压、高血脂、高血糖）人口比例能够减少，每年可节约巨额健保支出。而来自WTO的数据显示，包括心脏病、癌症和糖尿病在内的非传染性疾病死亡率也在逐年增长，非传染性疾病每年造成4100万人死亡，占全球死亡总数的71%，在发达国家和地区，这一比例上升到了80%以上！这与缺乏锻炼，不健康的饮食习惯和肥胖有显着关联。因此，个人健康管理成为数字化医疗的另一项重要议题。
为人体提供医疗检测和健康管理数据的各式传感器 图片来源:st.com
透过感测器搜集到的心率、血压、血样数据，还有运动、睡眠、饮食信息，可以有效推测出个人的健康状况，以及预测可能到来的疾病，提醒每个人做好健康管理，从而有效降低常见慢病的发生率。这大概就是《黄帝内经》所述的“治未病”的思想。
医疗领域的 AI 正迎来高光时刻
人工智能在多个医疗领域发 挥重要作用：
慢病管理与疾病监测：基于患者 体针对潜在慢性疾病进行风险预 估，从而通过早期干预，降低患 者的医疗支出
临床预测与分析：如基于电子病 历数据评估院内感染疾病的风 险，根据运营模型预测患者再入 院率，根据财务模型指定捆绑销 售服务方案等
病历搜索与质量控制：精准提取 病历记录中的关键信息，进行医 学实体识别，以实现灵活的全量 电子病历搜索。
虚拟现实：帮助医生与患者深入 了解病情
图像识别：利用扫描技术、OCR 文字识别技术，辩读病历或者药 品外包装的信息
影像辅助诊断：说明放射科医生 快速筛查影像数据，提高医生的 病历处理速度；提升影响分析的 准确度，降低初诊误诊率，缩短 诊断结果报告时间
病理分析：如高效、准确地检测 和分类癌细胞，精准勾画癌症放 疗靶区
基因组学分析：大幅度降低基因 测序成本，快速精准实现规模庞 大的基因组学分析，为癌症等顽 疾诊断和治疗提供重要参考，在COVID-19 疫情中，快速基因组 学分析成为快速发现确诊病例的 关键技术。
药物发现：加快药物研发效率， 降低成本
根据 Global Market Insight 统 计数据，在医疗人工智能应用中， 药物研发占比最高达到 35%，其 次是医学影像人工智能，占比约为 25%，预计 2024 年的市场规模将 达到 25 亿美元，而基因组学分析 是 AI 的另一重要成长领域。 在人类对抗 COVID-19 的过 程中，智慧服务机器人，群体体温 检测，医疗辅助诊断、基因组检 测、以及药物研发过程中，AI 都 发挥了独特作用。
医疗领域的AI正迎来高光时刻
人工智能在多个医疗领域发挥重要作用：
慢病管理与疾病监测：基于患者体征对潜在慢性疾病进行风险预估，从而通过早期干预，降低患者的医疗支出
临床预测与分析：如基于电子病历数据评估院内感染疾病的风险，根据运营模型预测患者再入院率，根据财务模型指定捆绑销售服务方案等
病历搜索与质量控制：精准提取病历记录中的关键信息，进行医学实体识别，以实现灵活的全量电子病历搜索。
虚拟现实：帮助医生与患者深入了解病情
图像识别：利用扫描技术、OCR文字识别技术，辩读病历或者药品外包装的信息
影像辅助诊断：帮助放射科医生快速筛查影像资料，提高医生的病历处理速度；提升影响分析的准确度，降低初诊误诊率，缩短诊断结果报告时间
病理分析：如高效、准确地检测和分类癌细胞，精准勾画癌症放疗靶区
基因组学分析：大幅度降低基因测序成本，快速精准实现规模庞大的基因组学分析，为癌症等顽疾诊断和治疗提供重要参考，在COVID-19疫情中，快速基因组学分析成为快速发现确诊病例的关键技术。
药物发现：加快药物研发效率，降低成本
根据Global Market Insight统计数据，在医疗人工智能应用中，药物研发占比最高达到35%，其次是医学影像人工智能，占比约为25%，预计2024年的市场规模将达到25亿美元，而基因组学分析是AI的另一重要成长领域。
在人类对抗COVID-19的过程中，智能服务机器人，群体体温检测，医疗辅助诊断、基因组检测、以及药物研发过程中，AI都发挥了独特作用。
医疗领域的AI正迎来高光时刻
人工智能在多个医疗领域发挥重要作用：
慢病管理与疾病监测：基于患者体征对潜在慢性疾病进行风险预估，从而通过早期干预，降低患者的医疗支出
临床预测与分析：如基于电子病历数据评估院内感染疾病的风险，根据运营模型预测患者再入院率，根据财务模型指定捆绑销售服务方案等
病历搜索与质量控制：精准提取病历记录中的关键信息，进行医学实体识别，以实现灵活的全量电子病历搜索。
虚拟现实：帮助医生与患者深入了解病情
图像识别：利用扫描技术、OCR文字识别技术，辩读病历或者药品外包装的信息
影像辅助诊断：帮助放射科医生快速筛查影像资料，提高医生的病历处理速度；提升影响分析的准确度，降低初诊误诊率，缩短诊断结果报告时间
病理分析：如高效、准确地检测和分类癌细胞，精准勾画癌症放疗靶区
基因组学分析：大幅度降低基因测序成本，快速精准实现规模庞大的基因组学分析，为癌症等顽疾诊断和治疗提供重要参考，在COVID-19疫情中，快速基因组学分析成为快速发现确诊病例的关键技术。
药物发现：加快药物研发效率，降低成本
根据Global Market Insight统计数据，在医疗人工智能应用中，药物研发占比最高达到35%，其次是医学影像人工智能，占比约为25%，预计2024年的市场规模将达到25亿美元，而基因组学分析是AI的另一重要成长领域。
在人类对抗COVID-19的过程中，智能服务机器人，群体体温检测，医疗辅助诊断、基因组检测、以及药物研发过程中，AI都发挥了独特作用。
医疗行业领导者对AI给予肯定
英特尔物联网事业部副总裁健康、生命科学与新兴技术部门总经理 Stacey Shulman
“健康和生命科学领域的人工智能（AI）变革中，AI技术从帮助临床医生制定个性化治疗方案到精简临床工作量或解锁基因组学的洞见——将人工智能引入这些行业可能比许多人一开始想的要快得多。” 英特尔物联网事业部副总裁健康、生命科学与新兴技术部门总经理 Stacey Shulman
2020年7月，英特尔对美国医疗行业领导者的一项调查发现，84%的受访者已经或预计将在其临床工作流程中部署人工智能，相较2018年的37%大幅增长。
这表示，人们对人工智能的信任正在提升：有67%的人表示，他们距离可以信任人工智能处理医疗记录仅有不到两年的时间，而2018年这一比例为54%。与之类似的，有62%的人认为我们距离可以信任人工智能来分析诊断或筛查还有不到两年的时间，而2018年这一比例仅为40%。
绝大多数医疗领域的领导者都认为，人工智能在辅助医生方面的临床价值是显而易见的：
•94%的人认为人工智能将有助于为临床医生提供预测分析，以便进行早期干预。
•92％的人认为人工智能将用于临床决策支持。
•92％的人认为人工智能将能够支持多位专家协作及改善患者护理。
同时，一些业者也存在人工智能部署相关成本的担忧，但来自埃森哲最近的一项分析表明，人工智能也能够显着降低医疗机构的运营成本。
如，人工智能可以减少医护人员花在包括填写健康档案等的行政工作上的时间。通过产科自动化测量，人工智能还可以帮助医生与孕妇进行更多交流。人工智能可以帮助医务人员更快地对可能危及生命的病例进行验伤分类，同时提高医生的工作效率、加强对病人的护理。在所有这些例子中，我们与医疗机构合作，把人工智能嵌入其现有解决方案并加以优化，从而在加快部署速度的同时，减少购买昂贵新硬件的需求。
可穿戴+AI 让我们离医生更近
在越来越多的患者难以获得传统面对面医疗服务的时代，可穿戴医疗设备提供了一种重要的监护解决方案。技术创新和先进人工智能的结合促进了新一代可穿戴设备的发展，让专业医务人员能够使用远程收集的数据更有效地诊治患者，甚至是进行远程医疗实践。
谋思科技（Atmosic Technologies）首席执行官David Su
“可穿戴医疗设备为患者和医护人员提供了一种监测患者重要生命体征的新途径，可以在患者病情加重前发现问题。” David Su，谋思科技（Atmosic Technologies）首席执行官说
可穿戴医疗设备的一个新兴应用场景是动态血糖监测，能够以基本无痛的方式实时跟踪食物和运动对人体血糖水平的影响。同时，如果它与能量收集解决方案配套使用，还可以延长动态血糖监测仪和其它生命体征监测设备的电池寿命，甚至有望实现远程监测。
远程监测功能将为医生和父母带来一个特别的好处，就是他们就可以随时随地通过浏览器或智能手机应用监测病人或照看孩子。
低延迟网络助力远程医疗实践
据疫情爆发前的预测，至2025年，亚太区的远程医疗等数字化医疗服务市场（即医疗提供方和患者通过远程在线的形式进行问诊）将增长38％，达到220亿美元。在疫情期间被认为是“锦上添花”的远程病患监护等服务，如今已成为医疗保健服务提供方切实的期待。
远程医疗场景示意 图片来源:commscope.com
“随着COVID-19疫情的袭来，5G和宽带连接为全球医疗产业带来的大规模积极影响力有目共睹。全球各地线上就医与远程病患监护正在快速普及。即使在后疫情时代，随着办公、教育等社会生活的各个方面都走向“远程”，我们相信远程医疗将会继续快速发展成长。”康普企业网络基础设施北亚区副总裁陈岚表示
除医患之间通过视频会议的形式进行问诊和医生之间的远程会诊之外，远程医疗通常还包括远程患者监护，以及病患数据传输等各种技术手段。物联网（IoT）的应用有助于医疗机构提升院内医疗服务的速度与效率。
例如，通过基于物联网的医疗管理系统可以来管理患者挂号以及病房、病床的分配。同时，通过物联网监控访客的动线，还能帮助医院更好地分配医疗资源。比如通过应用程序来捕获访客数据，在几秒钟内就可以自动向访客授予访问权限，并在访客管理系统中自动跟踪其在院内停留的时间和所到之处。
针对这些自动化和数字化应用，无论是医疗保健机构内部还是远程医疗都需要高带宽、低延迟的网络连接——这对于支持实时在线问诊尤为重要。
“许多机构已经开始加速落实其早前制定的网络基础设施数字化规划。据IDC报告显示，在数字化转型方面，全球医疗保健服务提供方去年针对网络优化的投资在两个多月内就达到了先前规划两年的额度。”
随着远程医疗服务的不断扩展，当前可用的所有网络技术都终将得以应用。构建一个能够满足未来需求的有线和无线网络，需要一种能够简化架构（通过扁平化IT网络上的更多服务来实现）并扩展其应用（通过提供一种能够不断演进以支持更高网络密度的可扩展型平台来实现）的融合型基础设施。
u-blox NINA-B3系列蓝牙5低功耗模块保护COVID-19大流行期间的公共卫生与安全
u-blox热通量传感器(heat flux sensors) greenTEG公司共同推出的名为CORE的新创品牌 ─款可连续且准确监测核心体温的穿戴装置。此装置采用u-blox NINA-B306独立式蓝牙 5低功耗模块进行无线通信，可用来追踪使用者从家中重返工作场所的健康状况，并能在其核心体温突然升高时发出警报。
CORE采用创新方法连续监测核心体温，其准确度可与植入式（ingestible）传感器相媲美。藉由贴片或皮带把它穿戴至靠近身体，CORE利用专为该任务所设计的算法把感测到的数据转换为对核心体温的估计 ─ 核心体温通常是定义为血液离开心脏主动脉瓣时的温度。
此解决方案原来是为了协助运动员在超级马拉松或铁人竞赛等极端条件下进行训练和比赛时免于体温过高所开发的，现已被重新设计以因应COVID-19（新冠肺炎）大流行带来的新挑战。目标客户族群包括，希望能安全重返工作场所的一般大众、重视保护员工和客户健康的企业主，以及位处高风险族群中的个人。
u-blox短距离无线电产品策略资深总监Pelle Svensson表示。「在此不确定和充满考验的时期，很高兴看到u-blox的技术可以协助人们确保安全，并希望能使疫情逐渐趋缓。」
Celeno Communications无需穿戴的室内追踪设备
全球医疗报警系统的市场规模将在2023年超过264.3亿美元，在2018年至2023年期间将以超过6.8％的速度增长。这部分增长的一些驱动因素是越来越多的老年人更喜欢独自居住在社区里。
在中国，与子女分开居住的老年人的数量在2016年就已激增至1.18亿。
在日本，独居老人的比例从1980年到2015年增长了6倍，到2017年总数达到了600万。
在美国，在4600万社区居住的老年人中，近29％是独居。约有一半在社区居住的高龄老人（≥85岁）是独居。
Celeno的Wi-Fi多普勒成像技术在事件识别和分析领域是一项突破性的技术，它利用了其Wi-Fi芯片的硬件来生成高分辨率的多普勒雷达图像以追踪物体并描述其行为，它可以检测并追踪人类、宠物和物体的运动及位置。这种非侵入式的技术可以作为标准Wi-Fi网络的一部分，也可以作为专用的低成本传感器来部署，无需任何可穿戴设备且无需使用摄像头即可实现这些功能，因此不会危及隐私。
它具备三个关键因素：生活空间中准确的数据感知、保护隐私、以及可以大规模普及的成本结构。
该成像技术通过与相应的人工智能分类分析工具相结合，可以对诸如行走、跌倒、坐下、起床等运动和姿势进行分类，它还能检测呼吸、手势并感知物体的存在。得到的数据可用于评估家庭成员的日常健康状况和活力水平
借助LoRa实现远程输液监控
采用基于LoRa®等物联网技术的智慧医疗，将新型传感器和控制技术等与现代医疗保健手段相结合，优化医疗资源配置，从而为病患提供更加及时有效的治疗，同时也为医护人员的健康安全筑起一道屏障，并减轻其工作负担。
成都博高的智慧医疗解决方案利用Semtech LoRa物联网技术研发出一批适用于各类医疗场景的物联网设备，配合业务应用系统，不仅可以助力疫情防控，而且实现了物联网技术从医疗设备管理到医疗和保健设施全面管理的智慧医疗保健整体智能化解决方案。
具有远程监控能力的输液应用 图片来源: semtech
在智能输液管理方案中，智能输液终端结合传感器和LoRa技术，无需布线和病房改造，就可实现对输液过程数据的采集，再通过LoRa网关将数据上报到护士台监控主站大屏。这样医护人员无论身处病区的任何区域，都能通过大屏实时获取病人输液状态和信息，实现输液流程可视化、智能化管理。
输液状态实时监控 图片来源:semtech
医护人员还可通过后台实时查看当前剩余液量和滴速，设置滴速和剩余液量告警值，当滴速过快、输液堵塞或输液即将结束等情况发生时，后台自动告警，医护人员能够第一时间知晓情况并及时处理；当病患遇到任何问题也可通过呼叫系统通知医护人员，实现医患之间的互联互通。
通过输液设备及患者数据自动采集，异常信息及时告警，将整个输液过程纳入远程智能监控之中，这样可减少医护人员的巡床频率，进而提高护理工作的效率，减少医疗事故发生风险。尤其在疫情防控期间，还能够有效降低医护人员被传染的几率。
高效追踪药品供应链
据不完全统计，全球假药市场平均每年对供应商造成的收入损失已高达2000亿美元。而对于制药行业，仅保障药品正规性远远不够，还需采用温控物流来保证产品在制造、托运、中转、装卸、批发和最后的送货上门整条供应链中的化学稳定性。
AntTail与药企进行内部审计时，发现物流环节存在问题并决定予以解决。他们决定通过物联网传感器技术来实现对医疗行业整条供应链的全面监测，在保证产品质量的同时有效降低物流成本。
传感器提供的信息不仅能保障药物质量，还能防止药物浪费。AntTail联合创始人兼首席执行官Mark Roemers表示：“自AntTail投入使用以来，只有3%的药物被退回药店。物联网数据可以证明未使用的药物在退回药店之前，始终被存放在合适的环境中，因此可以安全地提供给其他患者使用。此外，由于污水处理厂通常需要使用特殊资源才能完成药物过滤，所以严格的‘审计追踪’或‘退货政策’还有效减少了对环境的影响。”
基于Mendix低代码平台，AntTail可以将各地的传感器、服务器和手持移动设备上的数据进行无缝集成，实现审计与监控追踪透明化。与此同时，由于无线蓝牙传感器与安全云之间的数据传递是通过通信完成的，因此，供应商、医护人员还是患者等相关群体都可以通过智能手机或手持设备来获取产品位置、存储条件、光照和温度读数等信息。AntTail的解决方案帮助整个医疗行业减少数百万美元的药品浪费。
不可忽视的医疗信息安全风险
虽然AI、大数据和物联网为各行业的创新服务打开了大门，但也带来了新的网络安全风险，根据Business Insider Intelligence的预测，到2027年物联网设备将超过410亿台，而这一数字在去年仅为80亿台。在医疗领域的安全问题尤其突出。根据Palo Alto Networks（派拓网络）Unit 42团队最近的一份报告显示，83%的医疗影像设备在不受支持的操作系统上运行，这使得它们成为攻击者的潜在目标。对此类医疗设备的攻击可能会降低护理质量，并导致攻击者窃取患者数据。
Palo Alto Networks高级副总裁兼防火墙即平台业务总经理Anand Oswal表示，“医疗物联网有潜力改善医疗服务，拯救生命，并节约大量成本。但如果没有适当的安全保障，这些设备同样会带来巨大的风险。我们的愿景是为医疗机构提供完整的可视性、深入的风险分析和内置的防御措施，以便他们能够从这种变革性技术中获得最大优势，同时降低患者及其数据的风险。”
此外，在2020年Palo Alto Networks（派拓网络）威胁情报团队Unit 42的研究人员发现，公有云基础设施与传播COVID-19主题恶意软件的域名已建立了通信。研究人员发现了300多个以COVID-19为主题的恶意软件样本，这些样本与20个独立IP地址和域名入侵指标（IOC）建立了通信。通过查询Prisma Cloud在2020年3月1日至4月7日间与这20个可疑入侵指标的网络连接，研究人员发现，27个独立云环境中共有453,074个独特网络连接（参见图1）。
图1:
Palo Alto Networks的物联网安全方案旨在确保医疗服务机构（HDO）能够在不牺牲安全性的前提下实现物联网对患者护理的优势。透过使用机器学习和众包遥测技术来快速、准确解析所有联网设备的解决方案，即使是那些以前从未见过的设备。物联网安全方案还提供机器学习驱动的策略建议，以减少人工工作；入侵防御功能可阻止漏洞攻击；沙盒可检测和防御物联网恶意软件；URL和DNS安全功能则可以阻止通过web的物联网攻击。
小结：
受COVID-19疫情影响，很多国家采取了大范围的封城，隔离措施，导致患者减少了前往医院就医的次数，一些手术被推迟，总体医疗保健支出增长率放缓，但是随着越来越多国家透过疫苗构筑起群体免疫防线，各行各业的数字化转型加速，经济开始逐渐恢复，同时医疗行业在包括大数据、AI、先进人体感测技术的驱动下，数字医疗相关技术快速成长，预计全球医疗卫生支出预计将以3.9%的年符合增长率实现增长，这一数字远高于，疫情爆发前5年的平均水平。随着人们健康意识的增加，一些国家和地区进入老龄化社会，能够随时监测重要生理指标的生命体征监测设备的普及速度会加快，借助各种先进的数字化技术，医生能够挽同时服务更多患者，挽救更多的生命。
参考资料：
ADI：生命体征技术：基于状态的人
Deloitte：2021全球医疗行业展望
COMMSCOPE:加快医疗转型的基础设施处方
Intel：AI Guide book Healthcare 2021
