Angesichts des intensiven Wettbewerbs und des Bewusstseins konzentrieren sich die Anbieter im Gesundheitswesen auf innovative Lösungen und Technologien, um fortschrittliche Funktionen bereitzustellen und gleichzeitig Wege zu finden, die Gesamtkosten des Geräts zu senken. Laut MarketsandMarkets wird der gesamte IoT-Gesundheitsmarkt von 41,22 Mrd. USD im Jahr 2017 auf 158,07 Mrd. USD im Jahr 2022 wachsen, mit einer CAGR von 30,8 % zwischen 2017 und 2022. Das Gesundheitsbewusstsein, die technologische Entwicklung und der zunehmende Einsatz von vernetzten Geräten im Gesundheitswesen sind die Haupttreiber für dieses Wachstum. Um einen höheren Marktanteil zu gewinnen, prüfen Unternehmen, die medizinische Geräte herstellen, Optionen, um ihren Kunden kostengünstige innovative Lösungen anzubieten, mit dem Ziel, zu den unten genannten Unternehmen zu gehören:

• Patienten mit tragbaren Echtzeit-Überwachungsgeräten für die häusliche Pflege versorgen
• Kommunikation und Zusammenarbeit in Echtzeit durch die Bereitstellung von Fernüberwachungs- und Warnsystemen zur Beschleunigung der Entscheidungsfindung und der Zeit bis zur Behandlung
• Bereitstellung einer sicheren Plattform für die Zusammenarbeit, die es Anbietern, Verwaltern, Pharmaunternehmen und Behörden ermöglicht, aktuelle Patientendaten und Erkenntnisse auszutauschen und gleichzeitig die Datenverwaltung zu vereinfachen, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und die Vertraulichkeit zu wahren
• Verbesserung der Behandlungspläne durch einfachen Zugriff auf die Patientenhistorie, einschließlich der Erkenntnisse, die durch die Analyse von Anbieter-, Predictive Care- und Fallinformationen gewonnen werden. Bessere Transparenz über Behandlungs- und Diagnosedetails für die Patienten durch sichere Portale und mobile Tools

Die Erfassung und Analyse von medizinischen Daten wird ein wichtiger Aspekt einer erfolgreichen IoT-Implementierung sein. Die Zunahme der angeschlossenen Geräte wird auch zu einem exponentiellen Anstieg der Datenmenge führen. IDC geht davon aus, dass es bis 2025 41,6 Milliarden vernetzte IoT-Geräte oder "Dinge" geben wird, die mehr als 79 Zettabytes (ZB) an Daten erzeugen. In Organisationen des Gesundheitswesens, in denen geschützte Gesundheitsinformationen (PHI) gesetzlich geregelt sind, ist es von entscheidender Bedeutung, die Auswirkungen der Cloud-Einführung auf den Datenschutz, die Sicherheit und die Einhaltung von Vorschriften zu verstehen. Diese Organisationen müssen bei der Entwicklung von Lösungen und bei der Cloud-Bereitstellung vorsichtig sein und sich an die Richtlinien halten.

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, hat Microsoft kürzlich die Verfügbarkeit eines neuen Microsoft® Azure™ Security and Compliance Blueprint angekündigt. Es wurde von Organisationen aller Größen weltweit und in vielen Branchen schnell angenommen.

Die Azure IoT-Plattform wird Organisationen des Gesundheitswesens zugute kommen, indem sie Geräte aus der Ferne verbindet und steuert. Die Plattform bietet Konnektivität, um sicherzustellen, dass die in der Cloud verfügbaren Echtzeit-Gesundheitsdaten ordnungsgemäß strukturiert und gekennzeichnet sind, damit sie schnell analysiert werden können und aussagekräftige Erkenntnisse liefern. Organisationen des Gesundheitswesens haben das Potenzial von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) erkannt, die zur Rationalisierung der medizinischen Behandlung und des Krankenhausbetriebs beitragen können. Manchmal ist die Einführung von KI/ML schwierig, weil es an technischen Experten mangelt.

Um dieses Problem zu beseitigen, hat Microsoft im Jahr 2018 den Azure Healthcare AI Blueprint eingeführt. Der Azure Security and Compliance Blueprint - HIPAA/HITRUST Health Data and AI ermöglicht die Bereitstellung einer Plattform-as-a-Lösung, um zu demonstrieren, wie Gesundheitsdaten gemäß den Compliance-Anforderungen der Branche sicher erfasst, übertragen, gespeichert und analysiert werden können. Es bietet Tools und Bausteine für die Bereitstellung einer sicheren, mehrschichtigen Cloud-Umgebung, die medizinische Daten gemäß dem Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) und der Health Information Trust Alliance (HITRUST) bearbeiten und verarbeiten kann.

Neben der Datenerfassung, der Fernüberwachung und -steuerung entwickeln sich prädiktive Analysen und maschinelles Lernen rasch zu den meistbeachteten Themen in der Gesundheitsanalytik. Genaue Vorhersagen sind jedoch nur dann nützlich, wenn sie in Handlungen münden. Viele Gesundheitsdienstleister setzen Azure Machine Learning Studio ein, um Business Intelligence-Tools und Analysen zur Überprüfung von Vorhersagen zu nutzen, die anhand von Beispieldaten erstellt wurden. Diese Blaupause bietet eine flexible Grundlage für Kunden, um sich an ihre spezifischen Anforderungen anzupassen und neue Azure Machine Learning Experimente zu entwickeln, um sowohl klinische als auch betriebliche Anwendungsszenarien zu lösen. Es bietet eine Umgebung zur Entwicklung oder Anpassung von Machine-Learning-Modellen, die anhand der umfangreichen Datensätze trainiert werden, um Vorhersagen zu implementieren. Diese Vorhersagen werden von Gesundheitsdienstleistern interpretiert, um geeignete Interventionsmaßnahmen zu verordnen. Hier sind ein paar Beispiele:

Risiko-Scoring für chronische Krankheiten

Vorhersage und Prävention gehören zusammen. Mit Hilfe der prädiktiven Analytik können Gesundheitsdienstleister Personen mit einem höheren Risiko für die Entwicklung chronischer Erkrankungen frühzeitig erkennen, um eine frühzeitige Behandlung zu ermöglichen und langfristige Gesundheitsrisiken zu vermeiden.

Verschlechterung des Gesundheitszustands des Patienten aufhalten

Bei der Aufnahme von Patienten kann es zu einer Reihe potenzieller Bedrohungen für ihr Wohlergehen kommen. Die Datenanalyse kann auf der Grundlage der Vitalwerte des Patienten Warnungen ausgeben, die dazu beitragen können, eine künftige Verschlechterung zu verhindern.

Prävention von Selbstmord und Selbstbeschädigung

Auf der Grundlage medizinischer Daten können Organisationen Personen kennzeichnen, die sich mit größerer Wahrscheinlichkeit selbst Schaden zufügen werden. Sie können diese Personen verfolgen und bei Bedarf proaktiv psychologische Betreuung anbieten, um schwerwiegende Ereignisse, einschließlich Selbstmord, zu vermeiden.

Optimierung der Lieferkette

Prognoseinstrumente können bei der Vorhersage des Verbrauchs von Medikamenten und Krankenhausbedarf helfen, um Schwankungen zu verringern und Einblicke in die Bestellmuster und die Nutzung der Vorräte zu gewinnen.

eInfochips ist ein Microsoft Gold Cloud Productivity Partner und ein Windows und Device Partner. Wir bieten maßgeschneiderte IoT-Lösungen für Unternehmen und helfen Kunden bei der Implementierung einer hoch skalierbaren, zuverlässigen und kosteneffizienten Infrastruktur mit maßgeschneiderten Lösungen für IoT auf der Microsoft Azure-Plattform. Microsoft Azure ermöglicht die Konvergenz von intelligenter Cloud und Edge durch die Bereitstellung von KI, maschinellem Lernen und Analysefunktionen am Edge. Gleichzeitig haben wir dank unserer fundierten Fach- und Prozesskenntnisse (IEC 60601 - 1/2/6, IEC 62304, 510K, ISO 13485) vernetzte Lösungen für Bildgebung, Diagnose, häusliche Pflege, Fernüberwachung und Telemedizin entwickelt.