行业的故事
环境智能可以带回保健和慈悲的医疗保健
医学科学在近期看到了一些最惊人的进展，然而，在地球上也存在人口人口的惊人增长。在医学科学的进展提高了生活质量和预期寿命的情况下，患者的数量和疾病的严重程度或复杂性也在同一时期增加。
几代人以来，医疗保健服务已经从提供护理和关爱发展到提供智能医疗设施，如先进/自动诊断，以可靠和有效地识别疾病的根本原因，并开发药物和治疗方法。虽然这一切看起来都很好，但要满足巨大的医疗需求，医疗工作者、医生和资源的短缺令人震惊。这种赤字已经开始给管理医疗生态系统的系统带来压力，在这场斗争中，为病人提供护理和同情的重点已经转移。
不幸的是，虽然我们想相信医学科学所取得的进展应该有助于解决患者护理，但它们主要针对诊断和自动化医院管理系统的准确性和效率。此外，所有这些进步都在其空间的索诺里静静地发展起来。
那么我们如何确保在我们维持治疗疾病的临床方法时，我们包括治疗患者的整体福祉所需的同理心和同情。医疗保健中的环境智能可以是对此的答案。
环境情报（AML）是一个地平线 - 三种技术创新，主动，明智地支持他们日常生活中的人们在数字化的环境中。它是物联网传感器和人机互动技术的组合;这是一个普遍的计算环境和AI框架的辅助;使用所有组件通过不可见智能网络连接。关于这项技术的令人兴奋的是它能够澄清整个技术组件，并在没有直接要求用户的注意力的情况下和谐地混合在用户周围的环境。
让我们用一个例子来阐明这一点。一位老年患者约翰留在辅助生活设施。作为常规，在完成他的早晨早餐后，John会提醒他的药物，即使他忙着在电视上观看他最喜欢的节目，或者如果他在电话上谈话。如果约翰的面部特征呈现出鼻子和眼睛的浮肿;嵌入在他的衣服中的传感器表明他的体温升高，医疗保健护士受到暗示，并建议约翰的不同药物治疗。如果房间里的摄像机捕获了约翰的不稳定的行走模式，就会提醒设施的紧急团队，并将医务人员受到约翰的状态。
在上面的例子中值得注意的是，John周围的环境是智能的，能够通知或采取认知行动，包括医疗警报，传感器从病人的行为和行动中挑选信号。结合患者过去的病史，对当前信号的智能解读可以通过基于AI/ML算法进行智能分析，为护理患者的工作人员提供可操作的见解。任何无人看管的紧急情况也可以通知紧急服务;医生可以得到病历摘要，以便快速分析病人的病情。
环境智能与各种研究组织和行业举措一起投资使用该技术开发解决方案的各种研究组织和行业举措。医疗保健行业的组织也开始投资环境智能，探索用例。依据Giovanni Acampora的研究论文，Diane J. Cook，Parisa Rashidi和Athanasios V. Vasilakos在医疗保健空间中的环境智能世界可以广泛地分为：
- 连续监测
- 辅助生活
- 治疗和康复
- 有说服力的福祉应用
- 情感福祉
- 环境医院
乍一看，医疗保健的AMI似乎非常有希望，但是因为五个组件中的每一个的开发。IOT传感器，人机互动，普遍存器计算，AI框架和隐形智能网络处于各种演变的阶段，存在挑战，这将妨碍在立即采用这种技术。添加到这些将是与安全和基础设施相关的挑战，以维持这种环境，人为的隐私因素，传感器和环境设计的辐射。另一个重要方面将是社会和道德问题的问题以及富有同情心的医疗保健的概念，从我们开始这一思路的位置。
