有利于症状跟踪
对于一些无法治愈的疾病,医生根据症状的严重程度和进展制定治疗计划。在这种情况下,症状跟踪对于帮助医生提供最高质量的护理是必要的。
例如,对于帕金森病患者来说,症状跟踪往往很困难,因为在帕金森病患者中,他们每30分钟就要记录一次病情。通常情况下,患者无法做到这种高频次的记录,从而降低了自我评估的准确性。这意味着医生在制定治疗计划时没有完全准确的信息。
改善患者护理
可穿戴设备和其他监控设备可以实现远程监控患者病情的可能,这使得医生能够在患者在医院或诊所观察、监控和诊断患者的疾病。利用这些系统的医生可以在患者的生命体征超过某个阈值时收到即时警报,让他们提供尽可能快的响应。其他医疗系统可以帮助医生和护理人员实时收集和审查与患者护理相关的数据,使他们能够改善健康状况。
医疗器械数据:挑战
尽管医疗数据有以上应用优势,但医疗器械数据仍有一些障碍需要克服,尤其是在数据隐私和安全方面。
未开发的非结构化数据
一般情况下,医疗数据收集来源广泛,包括电子健康记录(EHR)、基因组序列、应用程序、可穿戴设备和医疗器械等。虽然这一系列的数据来源可能对医生和医学研究人员有利,但这也意味着大量收集的数据将难以使用或分析。
如果医疗器械公司希望将这种庞大复杂的数据用于研发,那么首先需要花费大量的时间,精力和财力将其过滤并标准化为一个可用的数据集。这个过程的周期可能很长,过程也很困难。
数据安全
在数据安全方面,加强信息的收集和存储自然会带来新的挑战。例如,将信息从无有效保护的可穿戴设备无线传输到医院网络,将为网络罪犯提供新的攻击途径。患者数据存储量的增加也将使医院网络更大、更有价值。
去年,各个行业的数据泄露和网络攻击都有所增加,医疗行业也不例外。未来,医疗器械制造商可能需要将数据的安全性和道德使用作为首要任务。他们还应该为5G等可能产生新安全漏洞的新技术做好准备。
数据的道德使用
使用患者和医生数据的医疗技术公司需要认真对待泄露患者隐私的道德问题。在可能的情况下,他们应确保有适当的控制和保护措施,以确保数据的伦理性及商业使用。他们还应确保从医生和患者处获得使用和收集数据的同意。