今天小编要和大家分享的是医疗电子相关信息，接下来我将从智慧医疗行业将要面临的各项挑战，物联网技术以及物联网卡,大数据,云计算,人工智能等助力智慧医疗,为这几个方面来介绍。
医疗电子相关技术文章智慧医疗行业将要面临的各项挑战
如今，AI与医疗的融合日趋紧密，其更多地以赋能设备、临床的模式，体现在医学影像、智能穿戴、管理系统等各领域中；其背后的数据、算法科学则整在经历更大挑战。怎样的情形需要AI的介入？其在慢病诊疗方面所发挥系统性价值或许可以说明一些问题。
以糖尿病为例，患者数与全周期健康管理的需求决定了AI的存在形态。“我国糖尿病患者人数占比11.6%，且正以每年2%的速度递增。”宁光院士在2019世界人工智能大会上的介绍。患者数激增但医生人数不足，使得AI辅助糖尿病管理成为一种必须。基于庞大的患者需求，开发了一系列AI医疗产品：能自我评估糖尿病患病几率的“瑞宁知糖”，可进行糖尿病并发症评估、控制早期病情的“瑞宁知心”等，其功能大部分都整合在APP内。
这是一种方法的改变，完全没有推荐药品、完全没有推荐患者更多的检查，但确是我们现在的医改方向。患者可以取得什么样的结果呢？从糖化血红蛋白来说，其比率已经从30%提高到51%；而综合管理率上来看，血糖、血压、血脂三个指标已经从9.8%提升到了20.6%。
我们过往的思维是推理思维、实验的思维，这在数学课、物理课里都曾提及；但是到了信息时代就要掌握要计算思维。为什么要学会计算思维？就是要让机器也具备构造世界的能力，只有具备了构造世界的能力，才能让计算机按照你的模型去做你想要的工作。
AI医疗也将在算法升级下实现新的迭代。第一财经记者也了解到，除了华为早已在进行AI芯片的产品开发外，联影医疗也在近期通过了AI医疗芯片研发、并实现了在PET诊断设备上的应用。AI医疗芯片将给这一产业带来创造性的变化。它将通过具有爆发式的运算能力，使得设备扫描速度更快，体积也更小，功耗更低。
根据国家有关文件，下一阶段，AI医疗的主要赛道一方面在于要建设国家级医疗数据资源服务平台，推动医疗AI的数据训练级以及测试级；另一方面则是要加快医疗影像辅助系统、临床辅助应用，推动医学影像数据采集标准化规范。