Internet de las cosas 2.0 y 1.0
Según datos del Ministerio de Salud y Bienestar Social, la diferencia entre Zhaochang 2.0 y Zhaochang 1.0 es que los objetivos del servicio se han cambiado de 4 categorías a 8 categorías (personas con demencia mayores de 50 años, discapacitados aborígenes mayores de 55 años, 49 Hay más personas discapacitadas menores de 65 años y personas frágiles mayores de 65 años), y los artículos de servicio se cambian de 8 a 17 artículos, uno de los cuales es de 17 artículos. Este modelo de atención combinará los recursos existentes en la comunidad y se implementará utilizando la estructura de tres niveles de ABC. La Clase A es la tienda insignia de Zhao Chang, que es el centro de servicios integrales de la comunidad. La Clase B es una tienda de fotografía a largo plazo, que es un centro de servicios integrales ampliado. La Clase C es la tienda Ganzi de Zhao Chang, que es una tienda de larga distancia; Estación de fotografía en Guangshe Lane.
Para hacer realidad esta estructura es necesario combinar la atención remota de los centros de atención integral a la comunidad, de manera que las personas que habitualmente son atendidas puedan permanecer en el centro de atención comunitaria o en su domicilio, pero a través de las personas mayores. Los equipos de control de la salud, los dispositivos portátiles o los dispositivos médicos inteligentes del Internet de las cosas (medidor de glucosa en sangre Bluetooth, monitor de presión arterial Bluetooth) pueden medir los datos de salud de la persona atendida y transmitirlos al centro de datos médicos para que el personal del hospital los controle. , avisando así cuando los datos de medición de la persona atendida son anormales. La persona atendida acude al hospital.
Este foro está discutiendo este tema. El mismo día, Cai, subdirector del Centro de Investigación de Atención a Largo Plazo de la Universidad Médica de Kaohsiung, dijo que la red de atención remota de la Universidad Médica de Kaohsiung tiene ese vínculo y se ha implementado durante muchos años. Es decir, la presión arterial y el azúcar en sangre medidos por los atendidos ese día se informan a su centro de datos. El número de personas que acuden al médico porque están preocupados por su estado físico se reduce considerablemente a una cuarta parte del original. número, ahorrando así recursos médicos.
Actualmente, muchos médicos cubiertos por seguros médicos tienen que realizar diagnósticos a corto plazo debido a la sobrecarga de tratamiento médico. Si este mecanismo se utiliza para reducir la frecuencia de las visitas médicas y permitir que los médicos se concentren en la atención médica que deben brindar, creo que se puede mejorar la calidad de la atención médica. El subdirector Cai también dijo que integrarán más dispositivos IoT en el futuro para mejorar este mecanismo.
Además, dado que la cantidad de datos de salud obtenidos de esta manera es pequeña, solo se pueden utilizar modelos estadísticos y de minería de datos para crear modelos de regresión de datos, por lo que la precisión es relativamente limitada, pero esta es una buena opción. empezar, como Los resultados logrados ahora por la Universidad Médica de Kaohsiung.
Debido a que la cantidad de datos en un solo sistema hospitalario no es suficiente para convertirse en big data para construir un modelo de alta precisión, para lograr la escala de big data, es necesario integrar datos de múltiples sistemas hospitalarios. . Hoy en día, los grandes hospitales tienen sus propios problemas y es difícil hablar de cooperación. Hay muchas preocupaciones sobre la privacidad del paciente. Es como si fuera imposible utilizar los datos del seguro médico para crear un modelo de tendencia grupal. para lograr mayores resultados.
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