环境智能在医疗保健中的无数应用

环境智能是一个未来概念，它使智能城市中的显式输入和输出数据收集设备变得多余。取而代之的是，传感器、处理器和执行器等数据捕获和处理工具被嵌入到智慧城市居民遇到的日常物品中。环境智能是与普适计算相关的概念，将存在于智慧城市中，通过不断适应用户需求，增加一层功能和便利性。嵌入式传感器和处理器将被配置为从用户那里收集上下文数据，而基于人工智能的工具将被部署来从收集的信息中得出推论，以预测他们未来的需求。环境智能使普适计算更加以人为本，这是医疗保健必不可少的特征。所以，环境智能越来越多地参与医疗保健将对患者和医疗保健专家大有裨益。已经，智慧城市拥有提高公共卫生质量的技术。在更大程度上将环境智能纳入医疗保健领域，有望极大地改善智慧城市中的患者护理。

医疗保健中的环境智能主要涉及通过使用非接触式传感器和机器学习算法来创建对人类存在敏感的物理空间，从而使常规医院区域变得“智能”。如前所述，这些“空间”可以在感知人类存在时与人类交流，并收集与健康相关的数据用于诊断目的。

减少患者等待时间
如您所知，一家医院可以为患者进行健康检查和诊断的医生和护士数量有限。因此，如果有更多的人去医院，他们将不得不在医生房间外等待轮到他们，而医生或护士则对里面的病人进行健康检查和测试。诸如持续的大流行之类的卫生紧急情况只是将这一点放大了几个程度。事实上，自大流行开始以来，需要择期手术和其他类型医疗护理的患者的等待时间已经增加。简而言之，医院的漫长等待时间一直是患者医疗保健中比较成问题的方面之一。

环境智能工具使医院能够自主对患者进行初步测试。例如，很容易想象以下场景：环境智能传感器通过动态监测他们的生命体征来监测等待患者的健康状况。在收集并仔细评估与他们的体温、体脂、心率、脉搏、胆固醇水平和BMI指数相关的详细信息后，可以自主准备诊断报告。在报告中，任何关于潜在疾病的信息都被明确指定。更重要的是，医疗保健环境智能网络中涉及的基于人工智能的工具也在报告中征集一些饮食和生活方式建议之前研究了生命体征。这些建议将包含需要服用的处方药以及个人为改善健康而必须采用或避免的任何食物或习惯。除了在评估等待患者后创建诊断报告外，医生病房中的环境麦克风还可以根据医生在检查期间和之后告诉患者的内容创建医疗报告。在自然语言处理的帮助下，这种环境麦克风可以数字化地确定医生的话的要点，以根据标准化的医学格式创建报告。医生病房中的环境麦克风还可以根据医生在检查期间和之后告诉患者的内容创建医疗报告。在自然语言处理的帮助下，这种环境麦克风可以数字化地确定医生的话的要点，以根据标准化的医学格式创建报告。医生病房中的环境麦克风还可以根据医生在检查期间和之后告诉患者的内容创建医疗报告。在自然语言处理的帮助下，这种环境麦克风可以数字化地确定医生的话的要点，以根据标准化的医学格式创建报告。

自动化重症监护支持
只有那些病危的人才能住进医院的重症监护室（ICU）。此类患者需要持续密切监测。如果他们的健康状况恶化，医院当局需要采取足够的紧急措施来维持他们的生命。大多数医院和诊所人手不足，因此实际上不可能始终对 ICU 中的每位患者进行严格监测。在这种情况下，环境智能工具有助于填补这些空白。

医疗保健中的环境智能涉及基于物联网的工具，例如温度湿度传感器、血压传感器和其他监控设备和软件应用程序。这些设备可以自主收集数据并不断更新医生关于危重病人的生命统计数据。此外，这些工具使位于远程位置的医生能够通过互联网接收信息。

监测血糖水平
无线传感器构成了医疗保健环境智能的关键。这种数据收集设备简化了自主捕获有关患者血糖和葡萄糖水平的信息的过程。环境智能网络中的无线传感器允许医院连续和离散地监测血糖统计数据。为此目的，患者被要求佩戴具有生物相容性的可穿戴设备。此外，植入患者体内的传感器可识别他们血液中的葡萄糖水平。

植入物捕获和传输的数据被发送到遥测仪，该遥测仪接收信息，然后以手机信息的形式发送给医生和患者。如您所见，无线传感器、可穿戴健康监测设备和植入物形成了强大的组合，可以持续捕捉患者的血糖信息。根据这些设备的读数，这些设备是医疗保健环境智能网络的一部分，医生可以推荐药物、治疗、食物和生活方式的改变，以帮助患者对抗糖尿病、甲状腺疾病和其他类似的基于血糖的疾病。疾病。

除了这些应用之外，物联网、热视觉相机和人工智能也可用于检查感染区域——例如，可以清洁和净化发现传染性病毒的表面。此外，热像仪对于监控拥挤区域和追踪可能携带传染病（如 COVID-19）的个人也非常有用。由于疾病引起的发烧，这些人的体温可能比正常人高。他们可以被隔离，以免他们最终将疾病传播给人群中的其他人。

在医疗保健中实施环境智能的主要挑战
虽然在医疗保健中使用环境智能对智慧城市的患者最为有利，但该技术的某些问题需要解决，然后才能在医疗保健中广泛采用。主要是技术或道德方面的挑战。

技术挑战
第一个技术挑战是复杂场景下的诊断和护理。例如，可能存在环境情报网络中的敏感数据收集设备收集个人的重要健康统计数据并创建带有另一个人姓名的诊断报告的情况。此外，捕捉视觉数据的设备将无法在盲点收集视觉信息。

第二个技术挑战涉及在环境情报网络中捕获和用于分析的数据的完整性。采用这项技术的医院将需要使用专门的工具来验证收集的信息，以便不建议或执行不正确的诊断、药物和治疗。

道德挑战
虽然需要解决基于技术的挑战，但伦理挑战在反对在医疗保健中实施环境智能的争论中占有更大的比重。首先，患者可能对在不知情和事先同意的情况下收集信息的“智能空间”并不完全满意。在某种程度上，收集他们的数据代表了对他们隐私的侵犯。此外，每当谈论人工智能与医疗保健的交叉点时，医疗保健中基于人工智能的偏见问题也会引起人们的关注。

环境智能有助于老年人护理和危重病人监测。关于限制，人们可以希望随着技术的进步，该技术将变得更加完善，并为广泛的现实世界实施做好准备。