在“工業物聯網可以向數字健康和醫療物聯網學習的3個實踐”一文中，我分享了一些關于工業物聯網 (IIoT) 開發人員可以向他們的醫療同行--數字健康或醫療物聯網(IoMT)開發人員學習的想法。我們看到了“患者至上/用戶至上”的重點是如何讓數字健康應用程序在采用和實現結果方面有更大的幫助。現在，我們將從另一個角度來看待它，并了解IIoT實踐將如何幫助數字健康領域的開發人員。
我的職業生涯始于Honeywell，上世紀90年代中期，我曾將可無線連接的人體穿戴系統的原型應用于煉油廠的操作員。像許多來自工業自動化和控制(IAC)領域的人一樣，我可以很確定地說，我已經在IIoT方面工作了20多年了。
毫不奇怪，我與數字健康開發人員分享的經驗就來自于物聯網技術在工業應用方面的長期經驗。在此背景下，讓我們來看一下醫療領域的開發人員和產品經理可以向工業領域的開發人員和產品經理學習的三種方式。
將自動化應用于一切
類似的，如同數字健康開發人員非常關注患者一樣，IIoT開發人員往往非常注重運營。兩種觀念主導了它們的世界--正常運行的時間和成本的降低--而自動化長期以來一直就是這兩種問題的解決方案。自動化有多種形式--獲取、聚合、分析--但是對于IIoT開發人員來說，自動化就是從數據中獲取操作。他們通過部署傳感器來實現自動化和提高數據聚合的完整性。
IIoT的一位同事過去常說：“去找寫字板吧。當你看到有人拿著寫字板的時候，這就是物聯網的機能夠了。”網關能夠使傳感器的聚合自動化，網絡也能夠使數據的移動、存儲、分析和表示實現自動化。
現在，來自數據的操作都將歸結于將結構化的數據放入到云中。信息和控制的集中化長期以來一直都是工業運營商的主導架構。上世紀90年代初，當我參觀煉油廠時，我們總是會停在主控室--它是以控制為基本功能的煉油廠的操作中心。
但是今天的工業自動化和控制是關于NOC的--即網絡操作中心--因為網絡提供的數據是操作中最重要的部分。工業NOC公司已經不需要去現場了。它們跨越了運營的所有站點，并能夠維護整個企業的數據自動獲取、聚合和分布。
我還沒有看到或討論關于一家醫療保健公司的NOC。我相信有些人已經做到了這一點，但大多數數字健康的討論仍然只是在個別病人或診所層面。這是恰當的，因為患者是結果的關鍵，而對于工業開發人員來說，當他們專注于一臺機器或一個流程站點時，情況也是如此。
個人層面的成功必須擴展到企業層面，這將是數據自動化和網絡管理的結果。為了達到節約成本的目標，數字健康IT組織必須擴展其內部電子健康記錄(EHR)的重點，以包括并實現來自外部可穿戴傳感器網絡的自動化數據浪潮。
使用數字雙胞胎和預測機來幫助運營擁抱數據
正常運行時間是自動化的最大受益者。當然，與正常運行時間相反的則是停機時間，而在自動化系統中，停機時間通常來自于故障的發生。今天，工業開發人員可以使用兩個關鍵的基于數據的工具--數字雙胞胎和預測機來解決停機問題。
數字雙胞胎是一個設備或流程的數學模型。形式化方法是20世紀90年代Honeywell系統工程師所使用的名稱--而“數字化”一詞當時只被工程師使用，不包括營銷人員。數字雙胞胎，當伴隨著來自主題資產的正確傳感器的數據時，將允許操作員更好地理解并在更加高級的情況下預測機器的狀態，例如，機器的健康。通過使用正確的數學或CAD(計算機輔助設計)模型，軟件可以在設備需要維護或執行不符合規格時自動生成警報。數據指導著行動。
當一個基于數字雙胞胎的狀態機和組合概率相結合時，系統設計者現在就有了一個預測機，可以預測機器的未來。預測機器可以是先驗的，基于算法的，或者是通過觀察傳感器數據和機器的操作結果來實現的自動化和智能化。IIoT開發人員長期專注于數據的自動化和消除停機時間以降低成本，這使他們成為了數字雙胞胎和預測機的早期積極采用者。
數字健康開發人員不應該忽視這些實踐，因為“患者的健康與設備的健康非常不同。”誠然，病人的情況可能要復雜得多，但數字雙胞胎并不需要成為這個主題的一個無所不包的模型。
既要考慮對慢性阻塞性肺病(COPD)患者的體重、心率和呼吸頻率隨時間變化的簡單測量值。也要考慮了解糖尿病患者的身體和飲食活動的價值，并結合血糖儀讀數。患者模型不太可能是先驗的，而是可以從統計的、多參數的數據集中推導出來。
醫療設備開發商或許對這類分析方法非常熟悉，但是與蘋果手表等多傳感器可穿戴設備的患者每天數十億的讀數相比，臨床試驗的數據將是微不足道的。數字健康開發人員和臨床醫生將不得不求助于大量的患者生成的健康數據(PGHD)數據湖，以經驗主義的方式創建患者及其行為的模型。
另外，病人活動傳感器也使醫療保健中的預測機器變得更加有趣了。預測可以類似于工業機器，基于物理測量的方式對病人狀態進行基于概率的預測。但是，如果一個數據驅動的系統可以預測病人的行為，那么它也就可以通過動機和觸發器來影響病人的行為，幫助病人避免不良行為，從而獲得更好的結果。這可能是一種新型的預防保健--在疾病出現之前就采取行動。
這兩種數據工具都能夠改善結果，并激勵護理人員和患者進一步獲取和使用數據，尤其是PGHD，因為它已成為了推動數字衛生平臺的主要數據類型。數字雙胞胎在數字健康中的使用將推動其在工業領域的指數級采用。
改造是一件需要嚴肅對待的事
“對物聯網技術進行改造，尤其適用于涉及昂貴的、生命周期長的物品的服務，包括工廠、汽車、卡車和工業機械。這些技術將在未來技術世代的很長一段時間內投入使用，但使用支持IOT的硬件來取代它們的經濟理由并不存在。”--George Malim
在首席財務官的辦公室，投資100萬美元在一臺每年只能賣出1500臺的設備上安裝新的數字服務通常是不可能的。但大多數工業設備的壽命將持續10年，有些甚至長達30年。當這些耐用設備制造商中的一家考慮在已安裝的基礎設備上改造數字服務時，其回報可以來自于未來5年內的5000臺設備服務以及未來12個月內的50000個新合同--投資回報率將提高50倍，而相關的新服務收入則有更高的利潤率。Timothy Chou用CFO的術語描述了物聯網數字服務改造的機會--“我們將如何來實現收入翻番，利潤翻兩番的目標?”
根據定義，慢性護理指的是診斷后提供的護理。當醫療系統考慮一個新的數字健康療法或提議時，他們必須立即查看他們的EHR系統，并詢問“我們已經有多少患者正處于這種情況下?”在醫療領域進行改造可能比在工業領域更容易，因為病人已經得到了護理。醫療服務提供者可以通過與支付者、醫療保險提供者共享這一提議來擴展其改造市場的計劃，這些支付者將擁有來自多個系統的患者，所有這些患者都可以通過遠程連接的監控治療來進行訪問。
管理中的設備，是衡量工業數字服務的關鍵指標，而現在它變成了管理中的患者。有趣的是，醫療保險和醫療補助服務中心非常了解慢性病患者持續服務的價值，并發布了新的遠程患者監控代碼，以幫助醫療服務提供者轉向這種模式，使得患者、醫療服務提供者和企業各方都能獲益。
雖然這兩個組織可能認為他們沒有太多的共同點，但IIoT和數字健康開發人員必須一起處理相同的創新基礎才能成功地使用這項新技術。事實上，消費電子展(CES)是我所見過的唯一一個它們會同時參加的貿易展，它可能是物聯網技術的最佳展示案例。但“可行的”技術只是利用設計思維進行創新的一部分。令我感興趣的是，數字健康團隊通常非常關注用戶，強調“人性化”，而IIoT團隊往往關注的是生產力和效率，即“可行性”。
如果他們能夠齊心協力，就能找到創新的最佳位置。
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