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如今，越來越多的醫(yī)療保健提供商已利用云到邊緣的體系結(jié)構(gòu)來啟用使患者受益的多種新功能。

在COVID-19期間，數(shù)字健康開始興起，因為物理距離要求變得至關(guān)重要。

一些提供商看到虛擬訪問量增加，其他部分，包括遠程患者監(jiān)視和可穿戴技術(shù)，也變得越來越普遍。

在大流行之前，有88%的醫(yī)療保健提供者已經(jīng)投資了遠程病人監(jiān)護(RPM)系統(tǒng)，其中可能包括血糖監(jiān)測儀或血氧儀。例如到2022年，美國的可穿戴設(shè)備數(shù)量有望突破6700萬。

但是，為了使數(shù)字醫(yī)療對患者可用并對提供者有用，需要正確的基礎(chǔ)設(shè)施并與電子健康記錄(EHR)集成。

目前，數(shù)字鴻溝正在縮小。如今，在美國有83%的美國農(nóng)村地區(qū)居民可以使用寬帶服務(wù)。只有不到10%的人無法使用移動寬帶。邊緣計算可通過將數(shù)據(jù)分散到針對特定目的或特定人群的較小數(shù)據(jù)中心中，從而進一步為患者提供數(shù)字醫(yī)療服務(wù)。

數(shù)字醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施在云中還是在邊緣?

云基礎(chǔ)設(shè)施對于開發(fā)應(yīng)用以及將患者設(shè)備與EHR連接至關(guān)重要。 Xealth首席執(zhí)行官Mike McSherry表示：“醫(yī)院的傳統(tǒng)事實來源是病歷，但這與RPM應(yīng)用和設(shè)備所收集的數(shù)據(jù)相比只是很小的一部分。”

但是，對于可穿戴設(shè)備和傳感器本身，邊緣計算可以使從可穿戴設(shè)備和傳感器(如連接的血糖儀、血氧儀、體重秤、血壓袖帶或糖尿病患者使用的其他監(jiān)護儀)傳輸數(shù)據(jù)變得更加容易。

根據(jù)《糖尿病科學(xué)與技術(shù)》雜志的報道，這些設(shè)備可以上傳到智能手機和平板電腦，作為邊緣計算中心。在這些移動設(shè)備之一上處理數(shù)據(jù)，然后將其上傳到邊緣數(shù)據(jù)中心或中央云存儲庫以進行分析。缺點是，如果患者的智能手機或平板電腦處于離線狀態(tài)，則無法實時上傳數(shù)據(jù)。

技術(shù)知識壁壘也可能阻礙實時數(shù)據(jù)同步。 McSherry指出：“如果您希望患者將手機與設(shè)備進行藍牙同步，那么并不是每個人在技術(shù)上都那么熟練。”他補充說，越來越多的設(shè)備配備了蜂窩芯片來處理數(shù)據(jù)連接和身份驗證。這些有助于確保數(shù)據(jù)實時上傳，并有助于患者進行相關(guān)操作。

這就是邊緣計算可以發(fā)揮作用的地方。在5G的支持下，邊緣計算的一些應(yīng)用包括與起搏器、除顫器甚至機械通風(fēng)系統(tǒng)通信。

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與EHR集成可能構(gòu)成挑戰(zhàn)

Rimidi首席執(zhí)行官Josh Claman表示，使用EH進行的大多數(shù)集成挑戰(zhàn)都可以通過FHIR應(yīng)用程序編程接口(API)來克服。 FHIR API是政府規(guī)定的API，它允許數(shù)據(jù)互操作性，它是Medicare&Medicaid Services中心和國家衛(wèi)生信息技術(shù)協(xié)調(diào)辦公室的最終法案規(guī)則的一部分。

然而，互操作性和集成仍然存在商業(yè)和實際問題。 EHR公司“將數(shù)據(jù)視為他們的數(shù)據(jù)，” Claman說。 “他們正在努力圍繞自己的所作所為制造防御性護城河。”

Claman補充說，類似的摩擦點會因政府法規(guī)而消失，并且人們?nèi)找嬉庾R到，這種合作關(guān)系對于RPM和數(shù)字醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)的第三方開發(fā)商以及EHR供應(yīng)商是富有成果的。

臨床工作流程中的主動監(jiān)控

值得注意的是，由于沒有針對患者的萬能解決方案，因此Xealth的McSherry認為，當(dāng)指標朝錯誤的方向發(fā)展時，需要提醒醫(yī)生和護士。工作流程將需要嵌入到EHR中，患者將需要知道如何注冊不同的工具或服務(wù)，以確保他們迅速上傳數(shù)據(jù)。無論是通知物流公司向患者運送更多藥物或設(shè)備，還是跟蹤患者對其治療計劃的依從性，都需要繼續(xù)在警報之外繼續(xù)工作流程。

另一方面是與患者護理有關(guān)的工作流程，例如在常規(guī)程序之前或之后。例如，在結(jié)腸鏡檢查之前，大多數(shù)患者都會收到說明的打印輸出。 McSherry指出，工作流可以向患者發(fā)送SMS提醒，例如在特定時間停止進食或飲水的提醒，以及提醒他們飲用準備飲料的提醒。他說：“我們試圖做的是閉環(huán)，使更多的數(shù)字接觸點和參與變得更加自動化。”

AI仍處于新生階段

McSherry認為，在數(shù)字健康中的AI和機器學(xué)習(xí)方面，這些在離散服務(wù)級別上更為明顯。例如，他說，監(jiān)視行為健康的應(yīng)用程序?qū)⒕哂谢诨颊叻磻?yīng)和合并癥的預(yù)測模型。

McSherry說，在許多情況下，人工智能在間接患者護理中起著更大的作用，例如為可能會出現(xiàn)并發(fā)癥的門診患者提供預(yù)防性診斷。他指出：“我們還在這方面看到了藥物研究以及其他藥物和設(shè)備的開發(fā)。”