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欧姆龙/OMRON
医疗健康产业正在经历重大变革，而新一轮医疗AI趋势与物联网解决方案的广泛采用正是其主要驱动力。新技术浪潮席卷行业，初创公司正利用它们开发创新解决方案，彻底改变数字时代的患者护理理念。
本文将深入探讨医疗AI趋势，审视阻碍进步的障碍，并探索新企业在哪些领域可能取得突破。
医疗AI趋势的演进
医疗AI趋势正在飞速演变，影响着从临床诊断到运营工作流的各个方面。人工智能算法的实施使得海量数据分析成为可能，以前所未有的方式辅助决策并个性化患者体验。
因此，医疗服务的成果正变得更加精准、高效和成功。
医疗物联网应用中有哪些关键的AI趋势？
以下是主要的医疗AI趋势，尤其是在与物联网结合应用时：
可穿戴设备与远程患者监护
可穿戴设备和物联网设备持续监测心率、睡眠模式、血糖等生命体征。AI模型处理这些信息以预测病情恶化或推荐干预措施，从而减少医院就诊并加强预防性护理。
环境听觉感知与临床文档记录
由机器学习驱动的音频系统正在改变医护人员记录患者就诊过程的方式，创造了更快捷的文档记录方法，并减轻了护理人员的职业倦怠。
疾病形成预防与分析对抗
应用物联网信息(传感器、新型可穿戴设备和新医疗设备)和AI来预测潜在威胁。例如，围手术期心血管意外预测、图像异常的早期发现或慢性病初始表现的识别。
可信赖AI、法规焦点与治理
随着通过物联网设备和AI模型传输的健康信息日益增多，讨论焦点已转向隐私、偏见、法规遵从性和公平性等概念。
AI在女性健康领域的应用
在AI的助力下，Femtech(女性科技)终于开始关注女性的健康需求，改进诊断流程并开发个性化治疗应用。
诊断、影像与临床决策支持中的AI
尤其是在物联网产生的实时数据辅助下，AI增强的诊断工具正变得更加精确。例如，影像学和持续监护使医生能更快速、更全面地解读病情。
管理与工作流自动化
运用AI的初创公司也在自动化非临床工作，包括排班、文档处理和理赔流程。物联网设备实现了与工作流的自动数据通信，从而避免了耗时的手动数据输入并减少了出错几率。
医疗物联网与AI初创公司面临的挑战
尽管医疗AI趋势令人振奋，但也带来了初创公司必须克服的若干挑战，包括技术和结构层面的难题。
数据质量、隐私与安全风险
物联网设备提供了海量数据。如果数据混乱、存在偏见或不一致，AI模型容易失效或产生不可靠的结果。此外，患者隐私至关重要，任何信息泄露都可能摧毁信任。
初创公司通常必须遵守严格的法律并实施强有力的安全措施。医疗数据被黑可能侵蚀信心并导致法律诉讼。
网络通信和数据静态加密，以及严格的隐私准则，可以成为有效策略。
集成/互操作性问题
支持不佳的物联网设备通常依赖不同的协议。医院系统中常常使用遗留基础设施。要安全可靠地让所有设备相互通信，比看起来要复杂得多。
在供电系统间通过可扩展且有效的解决方案进行通信是一项艰巨但必须完成的任务。
借助开放API和标准化健康协议可以帮助解决这些问题。
临床审计、监管障碍与数据
构建一个可运行的原型是远远不够的。初创公司必须将其AI模型投入临床测试，获得监管批准，并取得经过同行评审的结果。这是其产品能被广泛采纳的条件之一，否则采用过程会非常缓慢。
成本与资源限制
开发可靠的设备、收集数据、招募领域专家(包括医学和AI)以及维护基础设施——所有这些都成本高昂。大多数初创公司未能充分认识到在维护、法律合规和工具质量方面的成本开销。将试点项目扩展到生产环境是一个昂贵的过程。
信任、偏见与伦理考量
AI模型可能复制(数据和标签中的)偏见。一个在某个人群中有效但在另一人群中失败的解决方案可能会加剧健康差距。必须让用户(包括患者和医生)相信系统是安全易用的。
AI模型可能因偏见而在治疗中产生不公平的判断。初创公司应确保其模型在高质量数据集上训练，并且对用户透明、可解释。
监管障碍
应对医疗法规并获得合规认证(包括获取HIPAA合规性)可能使小公司面临昂贵且耗时的挑战。
初创公司的机遇：聚焦领域与制胜之道
对于希望利用物联网和医疗AI趋势的投资者和初创公司而言，以下领域蕴藏着肥沃的土壤。请明智选择你的战场。
具有清晰投资回报率的细分应用场景
与其试图解决宽泛的缺口，不如瞄准临床或运营问题中的某个特定方面。例如，针对慢性病的远程监护，或者自动化那些消耗医院大量预算的管理操作。证明投资回报率有助于获得采纳和资金。
与医疗机构及传统系统厂商的合作
在早期就与医院、诊所和质量主管部门开展正式合作，有助于了解实际工作流程、数据及合规要求。此外，提供与电子健康记录/医疗记录系统的集成，可以最大限度地减少部署过程中遇到的障碍。
联邦学习与边缘AI：兼顾隐私与延迟
利用联邦学习或边缘计算技术，数据无需集中处理。这有利于保护隐私和减少延迟。
面向监管的设计与可解释AI
必须从一开始就将监管和伦理因素融入设计中。力求进行临床验证，并确保你的模型是可解释的。这可能是你相对于竞争对手的优势所在。
融资趋势与投资者关注领域
值得注意的是，投资者目前正将资金投向那些专注于特定领域(例如，诊断、心理健康、精准医疗)并且已显示出可扩展潜力的AI医疗初创公司，而不仅仅是只有想法的团队。及时了解融资动态是有效的。
初创公司当前行动策略与步骤
从可衡量的试点问题开始。证明临床有效性和成本降低效果。
初期投资于数据收集和管理。建立符合既定标准和法规的安全数据管道。
采用可扩展和模块化的架构，以便根据需要添加新的物联网设备、边缘计算和云服务。
需要争取临床合作伙伴和顾问。医疗界的信任至关重要。
密切关注监管环境(AI治理法规、医疗器械审批)。要积极主动。
结论
基于物联网(由AI驱动)的医疗未来不再是一个假设性的概念，而是正在发生的现实。对于初创公司而言，如果你足够聪明，就存在巨大的机遇：瞄准实际未满足的临床/运营需求，以合乎伦理且经过验证的方式构建解决方案，解决隐私、集成和信任问题。当你这样做时，你将不会淹没在医疗AI的趋势中，而是乘风破浪。
浙公网安备 33010602000006号
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