看物联网技术如何推动智慧医疗的发展

看物联网技术如何推动智慧医疗的发展,第1张

智慧医疗投资迎黄金时代 物联网提供技术支撑
2017年,人工智能成为科技巨头布局智慧医疗的创新点,与此同时,十九大报告提出的“现代医院”概念及实施“健康中国”战略,再度提升了智慧医疗的热度。在建设“健康中国”的道路上,智慧医疗能够显著提升医疗效率、挖掘基层医疗设施潜力,因而将迎来新的发展机遇。未来十年,医疗健康行业的创业投资将迎来自己的黄金时代。
智慧医疗利用先进的互联网技术和物联网技术等,将与医疗卫生服务相关的人员、信息、设备、资源连接起来并实现良性互动,以保证人们及时获得预防性和治疗性的医疗服务。
据前瞻产业研究院《智慧医疗建设行业市场前瞻与投资规划分析报告》整理显示,2016-2018年全球智慧医疗服务支出年复合增长率约60%,至2018年全球智慧医疗服务支出,如远端监测、诊断设备、生活辅助、生理数据监测等,有望达290亿美元。2016年我国智慧医疗投资规模将近500亿元,到2020年,我国智慧医疗投资规模将超过1000亿元。
智慧医疗的广阔前景吸引以BAT为首的企业的积极布局。腾讯、丁香园、众安保险三方合作打造的互联网医疗生态链已现雏形,目前新三板公司也早已开始布局智慧医疗,多家公司主业涉及智慧医疗领域,包括宁远科技、道拓医药等互联网医疗公司,以及远图互联、鑫亿软件等主营产品为医疗信息化软件的公司。
然而,当下我国智慧医疗行业中,各个环节均处于发展初期。
我国医疗行业的智能化、信息化水平不高,因此医疗资源的效用难以得到充分的发挥。如何通过机器、人工智能以及互联网的优势来帮助医生解决难题,成为了如今智慧医疗的建设难点。随着“智慧城市”、“健康中国”政府规划的政策落实,“大健康”时代拉开帷幕,智慧医疗的市场空间正在全面打开。
物联网技术是未来智慧医疗的核心,通过物联网可以实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络技术,从而建立起实时、准确、高效的医疗控制和管理系统。
随着智慧医疗在企业管理中重要地位的不断凸显,以及我国“互联网+”战略的进一步发展,针对智慧医疗的研究将形成物联网技术应用的新天地。
目前,医疗物联网发展日趋成熟,逐渐进入产业化阶段。不过我国智慧医疗要想实现更快发展,还要在医疗大数据的存储、管理、处理、分析等方面寻求突破。

我国物联网,年复合增长率超过25%

2016年6月,科技研究机构国际数据公司IDC表示,到2020年,全球物联网的市场将达到17万亿,从2014年的6558亿美元,以每年年复合增长率169%的速率快速攀升。物联网的整个市场形态,正在不断地呈现出新的玩家、新的商业模式以及各种各样的产品以及解决方案。

2017年9月13日,中国经济信息社在无锡发布的《2016-2017年中国物联网发展年度报告》中显示,中国已经形成了包括芯片和元器件、设备、软件、系统集成、电信运营、物联网服务等较为完善的物联网产业链。已部署的机器到机器终端数量突破1亿,物联网产业规模已从2009年的1700亿元跃升至2016年超过9300亿元,年复合增长率超过25%。

当然,这仅仅是整个国内物联网市场的一个缩影。随着移动互联网时代逐渐开始向万物互联时代转变,无论是工业、农业、制造业,物联网都正在成为一种划时代的革命性技术。

医疗,物联网的必争之地

医疗,这个与人类生存息息相关的行业,同样也有理由实现互联互通。

医疗改革的不断推进,迫使医疗机构的内部建设、经营管理在医院运行中的地位越来越高。在此背景下,医院要想进一步提高医疗质量,降低服务成本,提高医疗服务质量,就应该以确切的疗效和无微不至的服务来树立自己的品牌,以品牌的提升来带动医院的全面发展,维护医院正面形象,避免医患冲突。通过精细化运营管理,降低服务成本,让医院长久持续地发展。

因此,人财物的管理必然要更加精细化,以最低的成本提供最优质的服务。

物联网技术的出现,能够帮助医院实现对医疗对象(如医生、护士、病人、设备、物资、药物等)的智能化感知和处理,支持医院内部医疗信息、设备信息、药品信息、人员信息、管理信息的数字化采集、处理、存储、传输等。帮助医院实现解决医疗平台支撑薄弱、医疗服务水平整体较低、医疗安全生产隐患、医疗管理成本高等问题。

简单来说,物联网既提升了医疗服务水平,也帮助医院实现了开源节流。

埃森哲(Accenture)在2017年发布的《2017年医疗物联网调查》中指出,到2020年,物联网在医疗领域的市场价值将达到1630亿美元,2015年至2020年间复合年增长率为381%。

报告显示,当今的医疗机构对于IoHT解决方案的投资比例,正随着IT预算的整体规模而增加。IT预算总额低于2600万美元的医疗机构,将其预算的58%用于投资物联网;预算总额为2600万-5000万美元的医疗机构,投资比例为96%;预算总额为5100万-1亿美元者,投资比例为104%;预算总额为1亿-2亿美元者,投资比例为126%;预算总额超过2亿美元者,投资比例则达到了137%。

国家智慧医疗评价指标体系的构建与物联网应用场景

2016年8月,中国医院杂志发表了一篇《国家智慧医疗评价指标体系的构建》的研究文章。该研究项目组受国家卫生计生委规划信息司委托,采用德尔菲法建立一套科学的国家智慧医疗评价指标体系。用于综合评价医院的智慧应用于管理水平,指导和促进医疗机构的智慧应用与建设。

参与咨询的专家主要来自信息化程度较高的三级医疗机构长期从事医院管理、卫生信息管理的管理者,专家权威系数较高。经过两轮咨询,专家在评价指标体系的构成及权重系数上基本达成一致。目前该评价指标体系已经在北京、上海、广东、浙江、江西、内蒙古、河北、黑龙江等多个省份开始进行内部测评。

其中标黄的部分为医疗物联网企业的潜在切入场景

在智慧医疗评估体系中,与医疗物联网应用场景相关的二级指标主要为基础设施(0764)、智慧患者(0237)、智慧管理(含行政、业务)(0130)、智慧护理(0085)、智慧后勤(0036)和智慧保障(0142)。根据这些信息,我们能够判断出物联网企业发力重点应该为两个方面,一是围绕患者服务为中心的护理、后勤和基础设施;二是围绕医院人财物为中心的保障和行政业务管理。

事实果真是这样吗?

无锡,中国物联网起航之城

为了解目前医疗物联网的落地场景,动脉网整理和分析了国内的24家知名医疗物联网企业。

从图表中的数据发现,目前国内物联网企业最为集中的地方分别是北京、杭州、深圳和无锡。北京、深圳、杭州作为国内互联网企业最为集中的几个地区,并不让人意外。值得一提是无锡,这个有着“中国物联网起航之城”称号的城市。

从上世纪70年代起,无锡就开始引进半导体产业,在90年代,无锡实施了国家“908”工程。迄今,无锡已形成完整的IC设计、制造、封测产业链,是仅次于上海的中国IC产业产值第二大城市。

也正是由于IC产业是物联网产业链中不可或缺的一环,因此近年来,大量无锡IC设计企业将研发方向转入传感及RFID领域。几乎所有的设计企业都与物联网的配套相关,良好的IC产业基础使无锡成为物联网产业的天然襁褓。

在这24家企业中,本文整理出了14个医疗物联网的应用场景。分别是体征监测(心电、血糖、睡眠质量等)、移动护理(移动查房)、人员管理(护理人员定位、婴儿防盗、老人定位等)、输液管理、资产管理(血液管理、器械管理、高值耗材管理等)、远程转诊会诊、报警求助、手术室管理、环境监控(PM25、温湿度、光照等)、院内导航、标本送检、药品管理、冷链管理以及床旁交互。

根据应用场景的不同特性,本文将这14个场景分为两大属性,分别是医疗服务需求和成本控制需求。正如我们之前预料的那样,围绕患者服务为中心的护理、后勤和基础设施。以及围绕医院人财物为中心的保障和行政业务管理是物联网企业在医疗的落地重点。以下为这两种需求的分布图(仅供参考):

由图可知,目前医院对于物联网的需求基本重点放在了提升医疗服务质量上。而成本控制方面,包括设备管理、耗材管理等应用还相对较少。

由于设备和耗材管理并不能为医院非常直观地反映成本控制的效果。再加上药品零差率和医疗付费方式改革,让医院不太愿意再在医疗器械等环节加大投入,所以这也导致了医院对于这方面的物联网应用热情度不高。但长期来看,医院通过物联网实现资产管理是必然的趋势,但仍然需要一定的接受时间。

针对体征监测、移动护理、人员管理、输液管理和资产管理这5大重点领域,本文分别采用了具体案例,来详细说明它们的真实落地情况。

4大应用场景落地案例

体征监测

随着医院重症病人、传染病人和发热病人的不断增加,护理人员需要频繁测量体温、脉搏等生命体征。传统测量体温等生命体征的方法和数据记录方法,不仅时间长、效率低,而且测量工作也费时费力。

物联网体温标签,采用物联网技术,对病人体温实现实时、连续、自动采集,变传统的体温测量为体温监护,为医院提供简约、智能的体温监测方案。

1、可连续采集,变体温测量为体温监护,第一时间发现病情拐点

2、24小时实时显示,提供体温信息可视化界面。

人员定位

基于物联网技术的人员定位管理系统,是Wi-Fi技术和RFID技术在医疗行业的典型应用。通过加强对特殊患者位置及动态的监管,能够真正做到“以患者管理为中心”。

该系统实现了对医院各类人群的精细化和智能化管理,精确的RoomLevel级和BedLevel级定位服务、自定义事件机制及多样化提醒方式,更加切合医院实际应用场景,物联网产生的感知信息丰富医疗信息数据的同时也为医护人员的日常工作带来极大的便利。

常见定位人员包含:医生、护士、病患、新生儿以及发送人员等其他医务工作者。

此外,三甲医院的新生儿普遍较多,如果不采用有效的标识,往往会造成婴儿错抱及婴儿被盗等问题,给医院及婴儿家庭带来灾难性的后果。

该婴儿防盗系统通过为婴儿和母亲佩戴有源的RFID远距离标签,实现母亲和婴儿的匹配。其中,母婴身份信息匹配管理功能包含在母亲标签中,婴儿标签一旦被佩戴至婴儿脚踝后,(未经允许) 私自取下,系统将自动产生报警信息。同时,系统可在婴儿活动空间内布置物联网AP用于采集婴儿的信息。配合在病区出入口安装出口监视器,从而实现对婴儿全方位,全时段的24小时监控。

输液管理

作为国家重点大学研究型附属医院的中山医院,每年门急诊量达280万余人次,收住病人6万人次。如此巨大的患者量,给医院的医护人员带来了极大的服务压力。对此,医院希望用物联网技术来帮助护士减轻工作量。

中山医院信息科的相关人员希望搭建一个部署简单、不绑定业务软件厂商的物联网平台,既能稳定支撑业务系统,又可以和现有的无线网络无缝对接的物联网方案。

由于这套系统可以实时监测输液余量,因此医护人员在工作中可以根据屏幕显示输液量,做到提前备药,提前换液。一旦出现某个病人输液速度过快的情况,系统便会自动报警,让医护人员实时掌握输液滴速,保证输液安全。

中山医院护理部主任表示:“过去,我们一直在寻求能提升护理质量和护理安全的好方法。使用了这套全闭环输液管理系统,既缩短了护理工作中输液所占用的时间,同时也极大程度规避了医疗风险事件,有效提升了患者的就医满意度。如今,工作轻松很多,呼叫铃声也变得很少,病区很安静,病人也比较满意,一切都变得井然有序。”

资产管理

过去医院的高值耗材,设备科发出去给科室,并不知道科室到底用在哪一位病人身上,是用了还是丢了。但如果引进物联网之后,就能形成一个全流程的闭环管理。比如耗材是在哪个科室申请的,哪个供应商供应的,采购价格是多少,进入库房之后,被哪个科室领用走了,最后用到哪个病人身上,医院都能一清二楚,因为这些信息都被系统一一记录在案。

在医疗设备方面,现阶段三甲医院固定资产较多,却少有医院能有准确的数据。财务科与设备科的报表差异大,在业内来看却十分正常。

某三甲医院院长称:“我们以前用的条码管理,每年盘点也至少要2个月,有些条码污损还读不出来,而且条码信息量比较少,不能确保数据准确,如果用上RFID电子标签读取,信息量会很完善,全程可追溯,估计1周就能全部完成。”

过去,医院在总体效益好的时候会倾向于增购设备。但在精细化管理之后,医院设备科会先对每台设备的效益进行分析,如果发现其中某台设备的使用率较低,那么就意味着,医院并不需要再购买新的设备,只需要提高这台设备的利用率即可。

很多时候医院修一套设备,比买台新的还贵,因为没参考数据。现在管理人员通过物联网平台,买设备的费用、设备的营收、维修的花销,整个产品的利用曲线都能了如指掌。

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物联网的应用如下:
1、智能仓库。物联网一个很好的应用。它能准确的提供仓库管理各个环节数据的真实性,对于生产企业,可以根据这个数据合理的把控库存量,调整生产量。物联网中利用SNHGES系统的库位管理功能,可以准确提供货物库存位置,这就大大提高了仓库管理的效率。
2、智能物流。运用条形码、传感器、射频识别技术、全球定位等先进的物联网通信技术,实现物流业运输、仓储、配送、装卸等各个环节的智能化。不仅货物运输更加的自动化,而且作出的全面分析还能及时的处理问题对物流过程作出调整,优化了管理。大大提高了物流行业的服务水平,还节约了成本。
3、智能医疗。利用物联网技术,实现患者和医务人员、医疗机构、医疗设备的互动,实现医疗智能化。物联网医疗设备中的传感器与移动设备可以对患者的生理状态进行捕捉,把生命指数记录到电子健康文件中,不仅自己可以查看,也方便了医生的查阅,实现远程的医疗看病。很好的解决当前的医疗资源分布不均,看病难的问题。
4、智能家庭。物联网的出现让我们的日常生活更加的便捷。不远的将来一台手机,就可以 *** 作家里大多数的电器,查看它们的运行状态。寒冷的冬天,我们可以提前打开家里的空调,回到家就暖暖的。物联网还能准确的定位家庭成员的位置,你再也不用担心孩子跑的找不见人,省心省力。
5、智能农业。物联网在农业中的应用就更加的广泛。监测温湿度,监视土壤酸碱度,查看家禽的状态。在这些数据的支持下,农户就可以合理进行科学评估,安排施肥,灌溉。监测到的天气情况比如降水,风力等又为我们抗灾、减灾提供了依据。提高了产量,降低了减产风险。
6、智能交通。物联网将整个交通设备连在一起。主要是用图像识别为核心技术。可以准确的收集到交通车流量信息,通过信号灯等设备进行流量的控制,这个技术的运用,会让堵车成为历史。管理人员利用这个技术能将道路、车辆的情况掌握的一清二楚,驾驶违章无处可逃,交通事故也能及时的得到处理。人们的出行得到了很大的方便。
7、智能电力。电力工程是一项重大的民生工程,对电网的安全检测是一项必修科目。以南方电网与中国移动通过M2M技术进行的合作为例,因为物联网的运用,使得自动化计量系统开始启动,使得故障评价处理时间得到一倍的缩减。


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