互聯網連接設備、人工智能和遠程醫療正在結合起來，打造醫學領域的新前沿。

老年病人人數的增加

醫生的短缺

面對面就診的限制

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這些趨勢正在推動醫療領域迎來第四次工業革命，IEEE會員、都靈理工大學教授Eros Pasero稱之為“Medicine 4.0”。在他看來，以前的醫學革命包括發現DNA的雙螺旋結構，對人類基因組進行測序以幫助了解疾病的起源，以及將生物學和工程學結合起來開發醫療設備。

Pasero在2021年秋季的IEEE Instrumentation and Measurement Society Virtual Distinguished Lecturer Series中發表了題為：“Medicine 4.0： When New Technologies Work with AI”的演講，其主題是健康科學這一新范式背后的理念。

這場討論將遠程醫療、人工智能、醫療設備和連接領域的前沿信息編織在一起，呈現出醫療保健的新愿景。

遠程醫療的人口統計學驅動因素是什么？

第二次世界大戰結束后，由于戰后經濟的繁榮、醫療衛生條件的改善等提高了人口的生育率，導致了嬰兒潮。隨著發展到今天，老年人數量大幅增加。醫療水平的提高能夠治療多種復雜的疾病，大幅度提高了人們的預期壽命。但是，醫生的數量并沒有增長很多。遠程醫療成為了醫生管理大量患者的唯一途徑。

這些人口統計學因素如何影響醫療設備的設計？

有限的財政資源限制了可用于照顧老年人的醫生數量。遠程醫療設備可以幫助遠程監控多個患者，而無需增加醫生數量。此外，使用這些簡單的醫療設備也可以克服新冠肺炎患者就診的限制。

演講中提及了Medicine 4.0理念。它是什么？它與Medicine 3.0有何不同？

工業4.0的一個可能應用是一種新的醫療保健模式。Medicine 3.0通過在工作過程中引入技術，代表了操作方式的轉變。Medicine 4.0通過數字化，可以創建患者的虛擬副本，并使用機器學習將錯誤可能性降至零，進而還可以降低成本并提高服務質量。

將神經網絡和人工智能集成到遠程醫療設備和可穿戴設備中有哪些優點？

血壓就是一個很好的例子。有創血壓監測更能反映出每一心動周期的動脈舒張壓和伸縮壓，但它是有創性的，通常只對ICU的患者進行測量。我們大多數人都更熟悉血壓袖帶，它也很好，但沒有有創血壓監測那么精確，也不需要專業的醫療保健人員操作。血壓袖帶還有一些其他的缺點：精確性稍差，用戶可能把手臂放錯方向等。

但是，有了人工智能數據庫，我們可以使用與心臟跳動相關的其他變量，如脈搏波速度和脈搏通過時間，建立血壓模型。當使用類似于健身跟蹤器的可穿戴設備測量這些因素時，模型將比血壓袖帶略精確。而且，患者可以自己進行測量。

遠程醫療設備對于監控遠程患者非常重要。人工智能和神經網絡使預測患者未來狀態成為可能。AI還可以用來了解患者的特定生命體征。

在遠程醫療設備中使用人工智能和神經網絡有哪些挑戰？

一個挑戰當然是用人工智能取代醫生的某些功能。使用人工智能可以對一些簡單疾病進行遠程診斷，讓醫生有更多的時間檢查復雜疾病。

在這個領域工作的技術人員的研究議程是什么？接下來需要解決哪些大問題？

數字健康需要人工智能。如今，19%的醫療保健領導者優先考慮AI投資，但37%的人計劃在未來三年內這樣做。但該行業的數字化轉型仍存在一些障礙。需要克服工作人員缺乏技術經驗、治理、互操作性和數據安全方面的挑戰。

從科學的角度來看，人工智能的工具應該進行評估：可靠性、精密度、準確性等其他參數，必須經過監管機構的驗證。

原文標題：什么是Medicine 4.0？

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