医疗领域发生了几项引起地震的趋势，其中主要是技术。物联网和人工智能（AI）对医疗保健的影响涉及医疗电子设备，例如机器人辅助手术，诊断，医学研究，连接的设备和能量收集。  

机器人辅助操作

作为最早的机器人外科手术系统之一，达芬奇于2000年推出。此后，Auris / Hansen， Corindus，Stereootaxis，Zimmer-Biomet / Medtech ， TransEnterix，Titan Medical，Stryker ， Smith＆Nephew，Medrobotics ，和 Mazor已经采用了他们的机器人手术平台。这些平台将手术机器人技术的应用范围从腹部或骨盆手术扩展到了心脏病学，结肠直肠，胃肠道，妇科，骨科，儿科，脊柱，移植，泌尿科和肿瘤学领域。  

手术领域在使用机器人技术方面取得了积极的净进展，因为大多数外科医生都承认机器人技术可以帮助医生操作，培训医学生，鼓励合作，减少并发症，疼痛和失血并加速患者康复。然而，平台的高单位成本仍然是大多数医院的障碍，一些研究甚至对平台的投资回报率产生了怀疑。另外，一些外科医生感到软件中不可更改的手术规程所限制。因此，医生目前将机器人技术视为一种辅助手段，而不是替代人工手术。

 

诊断程序

领先的医院正在使用数据分析，机器学习和人工智能来识别和治疗风险最高的患者。最近，美国放射学院数据科学研究所（ACR DSI）发布了一些在医学成像中用于AI 的高价值用例，例如识别心血管异常，检测骨折和肌肉骨骼损伤，帮助诊断神经系统疾病，例如Lou Gehrig's ，标记患者的胸腔并发症以及筛查常见癌症。 

人工智能还超越了医学成像领域。一家丹麦的AI公司正在开发一种算法，该算法可以分析紧急呼叫者的声音和背景噪音，以确定心脏骤停的可能性。到目前为止，该程序的成功率比人类高。此外，英国政府正在生成一种算法，通过检查医疗记录，生活方式习惯以及从健康慈善机构和国家卫生服务局收集的遗传信息来识别有患癌症风险的患者。

使用AI诊断患者仍处于新兴阶段，用例很少。但是，它在挖掘大数据和实施预防程序方面显示出巨大的潜力。

医学研究

IBM的Watson是第一个进入医学研究领域的AI 平台。从那以后，其他技术公司，例如英特尔，谷歌和微软也加入了这项工作。英特尔正在与飞利浦合作，使用AI推理来改善医学成像分析，识别器官和模式以及筛查皮肤癌。Google 正在与 UC旧金山大学，芝加哥大学，斯坦福大学和哈佛大学等大学合作，以解决糖尿病性视网膜病变，癌症转移和心血管疾病。同时，微软及其学术合作伙伴正在使用机器学习来研究3D放射图像，流行病和神经系统疾病。

 

尽管关于诸如Watson之类的AI平台是否会帮助治愈癌症等疾病的争论不断，但越来越多的研究机构正在使用 AI平台招募患者进行临床试验，基因组研究和癌症诊断。有证据表明AI将加速研究：最近，由MIT 团队开发的机器学习算法可以比当前速度快 1000倍地分析3D扫描，并且将来可能独立于从组织样本中学习。

互联健康

远程医疗的开端很不起眼，当时只有一群VA护士在家里的座机上打电话给退伍军人，并向他们询问与健康相关的问题列表。然后，远程医疗扩展到视频会议，远程患者监视以及通过移动设备共享患者健康信息。从2014 年（13％）到2017年（75 ％），远程医疗的普及率增长了近六倍。互联医疗已经与奥巴马医改等政府政策同步发展。例如，Partners正在与Hitachi 合作开发一种解决方案，以在家中监测术后心力衰竭患者，以减少 30天内再次入院的机会。同样，智能药丸被广泛用于监测患者的依从性。

产品测试

随着物联网设备（例如Alexa，Siri， Apple Watch和Google Home）的普及，另一个重要方面是医疗电子设备中使用的新硬件和软件的测试要求。测试可确保设备软件的性能和法规遵从性。 VectorCAST 是Vector通过TÜVSÜD认证的产品测试平台。 VectorCAST / QA 将代码分析的范围扩大到100％，并专注于失败风险最高的代码区域。VectorCAST / C ++允许工程师设置分别涵盖单个或多个功能的低级和高级单元测试。这些都将大大降低代码失败的风险。无论医疗设备的监管类别如何， VectorCAST工具都可以对其软件开发提供可靠且可重复的测试过程。

展望未来

医疗电子领域具有巨大的潜力和机遇，许多追求人工智能技术以进一步推进其测试和治疗的大小公司便证明了这一点。尽管医疗技术的有效性在不同领域和应用程序之间并不平衡，但总体而言，用户和从业人员都可以从中受益，同时也为开发人员提供了巨大的机会。