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IoT卫生健保的发展现状与商机

  • 林育中
由于AIoT各别应用领域的不同特性,AI的发展也差距甚大,IoT的卫生健保应用有机会先于AI,成为AIoT医疗的基础架构。(图片来源:Pixabay)

物联网(IoT)在人工智能(AI)出现之后,逐渐消声匿迹,似乎变成AI大数据库的耳目,整编入AIoT的体制之内。但是由于各别应用领域的不同特性,AI的发展也差距甚大。

譬如医疗影像的AI判读已开始见诸学术研究,在心脏超音波视角(view angle)判读、图形切割(segmentation)等的深度学习,即使数据资料少如400帧,也已取得不错的成绩。

但是在甫开过的APSC 2018(Asia Pacific Cardiology Society Congress;亚太心脏学会年会)中,心脏超音波大厂飞利浦报告其研究发展时,显示其医疗影像AI的发展才刚要开始,要加入商业运行恐怕还有一段时日。这里显示一个商业机会点,IoT的卫生健保(healthcare)应用有机会先于AI,成为AIoT医疗的基础架构。

IoT的卫生健保应用并没有太超出一般的想象,对于单一状况(single condition)的感测包括血糖侦测、心电图监控、血压监控、体温监控和血氧浓度监控,对于复合状况(clustered condition)的使用包括复建系统(rehabilitation system)、用药管理(medicine management)、轮椅管理(wheelchair management)、紧急医疗(imminent healthcare)和智能手机医护解决方案。

要特别强调的是,智能手机于卫生健保及医疗应用已蓬勃发展,成为行动卫生健保(mHealthcare)的重要辅助工具。包括诊断、用药参考、文献查找、医学教育、医用计算、临床通讯等app都有完整的产品上市。

由于传感器的资料形态复杂,而网络与平台上需要处理、传输的尚有卫生健保服务与以病患为中心的资料架构,需要标准化的IoT卫生健保平台。这个平台的许多要求会与AI医疗平台的重迭,包括资料的沟通需要符合医学传输协议与格式(譬如PACS与DICOM)、资料安全、资料的存取使用与授权等,网点涵盖的对象也大致相同。

但是IoT的技术发展比较久,所牵涉的医疗工作流程与法规变动比较小。在AI医疗技术与环境发展成熟前,有机会先行布署标准化平台完成而由平台取得下一阶段发展的主动权。

现为DIGITIMES顾问,1988年获物理学博士学位,任教于中央大学,后转往科技产业发展。曾任茂德科技董事及副总、普天茂德科技总经理、康帝科技总经理等职位。曾于 Taiwan Semicon 任咨询委员,主持黄光论坛。2001~2002 获选为台湾半导体产业协会监事、监事长。现在于台大物理系访问研究,主要研究领域为自旋电子学相关物质及机制的基础研究。