智慧物联网怎么联？有多智慧？

物联网相对于不同行业有不同的特点，智能物流、如智能交通、智能家居、智能医疗、智能城市综合治理等；这里简单介绍几种物联网行业应用，用以说明不同物联网应用行业之间的区别。

智能家居：智能家居就是对家居和室内环境进行远程监管。智能家居系统主要使用传感器和监控视频系统，这些终端信息将汇聚到家庭综合网关，然后通过移动网络（3G或LTE）或互联网传到数据处理中心，或直接传到用户的移动终端。注意智能家居系统不仅仅服务于居民家庭内部，更多地可能服务于商场超市等综合建筑，结合家庭基站设备，更具有应用前景。
智能家居系统无论用于商业建筑还是用于居民家庭，对信息安全的需求都不可或缺。对居民家庭来说，更注重隐私性的保护，因此家庭内部的监控视频需要可靠的保护，决不能被非法用户获取。对商业建筑内的监控系统，对控制信息的保护非常重要。如果控制信息被非法假冒，造成后果可能是非常严重的。

智能医疗：智能医疗就是通过现代电子技术手段使一些特殊情况的医疗服务从医院重负荷中解脱出来，包括智能家庭护理和监管系统，远程医疗系统的。智能家庭护理和监管系统需要医疗用传感器采集病人健康状况的一些参数（如血压、血糖、心率等），需要振动传感器采集病人可能摔倒或受撞击情况，通过预置的视频监控，将这些信息及时传到护理中心，使需要的病人得到救助；远程医疗系统则是将医疗设备采集的数据（如心电图、CD扫描图、验血报告）远程传输给有经验的医生（或专家组），远程医生根据数据对病情进行初步诊断后，由当地医生给予治疗措施。因此只能理疗系统除需要医疗所需器械或设备外，还需要医疗专用传感器。数据传输过程和数据库管理也是智能医疗系统中的关键。
智能医疗系统对信息安全的需求非常大。首先传感器采集的数据需要可靠的传输，不仅仅需要网络部分具有高可靠性，更不允许任何可能的伪造和非法篡改。另外，智能理疗系统通常与电子病历管理系统相连，而电子病历作为病人的隐私信息需要严格保护，因此信息安全是影响到智能医疗系统快速发展和应用的瓶颈。

所谓5G智慧医疗是基于移动通信、物联网、云计算、大数据、人工智能等先进技术，实现患者与医疗人员、医疗机构、医疗设备间的互联互通和信息共享，促进医院内外业务协同，实现医疗资源的高效配置。

飞博科技前身起源于1998年，是创始人张开方与华中科技大学教授共同合作项目。公司于2005年正式成立，为大型医院提供专业医疗卫生信息系统的设计、建设及运维服务，至今已在行业积累25年。

智慧医疗主要包括院内医疗、医患服务、远程医疗及应急救援等应用场景。其中远程医疗主要包括远程手术、远程诊断、远程示教等细分应用场景。这些需要更大的带宽、更低的时延，要求网络的可靠性更高，目前4G网络还无法完全满足智慧医疗的发展需求。

随着5G技术与人工智能、云计算、边缘计 算等IT技术，视觉技术、控制技术、传感技术、VR技术等行业技术充分融合，将会促进智慧医疗的发展，为患者提供更好的医疗服务。

医疗数据主要来源，包括患者档案、医疗机构、制药企业等等，所以医患和药，就是围绕这样一个体系架构去做的。它本身数据要求周期比较长，一般按要求时间很长，这里面各种各样一些数据。解决方案，本身基础是什么？这是数据架构。

利用大数据架构，分析临床、 *** 作、定价问题、付款问题、支付问题、研发以及新的商业模式、体系架构、制药行业，临床决策，费用报销等等，这样一个体系架构，医疗行业应用面非常广。

关于如何用大数据实现智慧医疗？用一个案例解释

探码智慧医疗平台通过为患者提供一种前所未有的智慧体验，其应用涉及到统一通信、视频、无线网络、传感技术和RFID等当前最新的和最热门的技术领域，从而打造了一个整合各种应用高新科技信息化平台。

于此同时，探码科技利用自身大数据收集能力的优势，通过广泛的数据源访问大量结构化和非结构化的患者数据，预测分析可以帮助诊断患者状况，将治疗与最佳结果相匹配，并预测患有疾病或医院重新接种风险的患者。

运用互联网共享数据的智能互联设备和传感器数量的迅速增长。在医疗保健方面，利用各种物联网新技术的导入，智慧医疗将改变目前医疗服务的现状、医院内外以及医患关系都将发生新的变化，医疗服务将会更加d性与开放，可以为不断持续提升医疗服务品质，例如电子病历与疾病信息平台的建立，都将有助医院无纸化并进一步打通病患信息的共享机制。从而使患者用较短的治疗时间、支付基本的医疗费用，就可以享受安全、便利、优质的诊疗服务。

智慧医疗与传统的医疗服务模式相比，主要有以下一些优点：

利用多种传感器设备和适合家庭使用的医疗仪器，自动的或自助的采集各类人体生 命体征数据，在减轻医务人员负担的同时，能够更频繁的获取更丰富的数据。 

采集的数据通过无线网络自动传输至医院数据中心，医务人员利用数据提供远程医 疗服务，能够提高服务效率，缓解医院排队问题，并减少交通成本。

数据集中存放管理，实现数据广泛共享和深度利用，从而能够对大量医疗数据进行 分析和挖掘，有助于解决关键病历和疑难杂症。

能够以较低的成本对亚健康人群、老年人和慢性病患者提供长期、快速、稳定的健康监控和诊疗服务，降低发病风险，间接减少对稀缺医疗资源（床位等）的需求