随着社会经济发展,生活水平的不断提高,人们对自身健康问题的关注日益上升,越来越多的人希望时刻了解自己的健康状况。目前,了解自己健康状况的常用方法还是去健康机构进行定期体检,只有在健康机构,才有可检测的设备。同时,随着全球人口的老龄化上升,再加上偏远地区对医疗服务需求的显著增加,均促使传统的医疗方式发生变革,移动性和便携性逐步成为影响医疗电子产业发展的关键因素。原来只能在大医院使用的医疗设备,将逐步实现小型化、低成本,让更多的群体都能够享受到更好的医疗服务。
因此,便携、快捷成为健康医疗设备的关键需求,而这些需求,必将带动相关行业的发展与崛起。
“智能穿戴:健康管理,干预治疗新时代”
智能穿戴设备以便携优势,完美满足了健康医疗设备的关键需求。近年来,随着移动通信、大数据、人工智能等技术的不断发展和融合,智能穿戴设备迅猛发展,成为全球范围内增长最快的高科技市场之一,是移动终端产业的下一个热点。智能穿戴设备从2017年的212.6亿元增长至2020年的559.2亿元,年均复合增长率达38.04%,预计2022年将达到964.2亿元的市场规模。
文章图片
数据来源:弗若斯特沙利文、中商产业研究院整理
【智能穿戴设备进入主动健康管理赛道】可穿戴在医疗设备领域前景广阔
市场规模的逐步上升,智能穿戴设备越来越多的承担起健康和医疗服务相关功能。
第一,其有强大的健康和运动监测功能,智能穿戴设备可用于血压、血氧、运动、体脂、体温、运动状态以及呼吸等监测,贴片式体温检测仪可实时监测体温,为疫情防控阶段大规模体温筛查提供技术支撑。
第二,在慢病治疗方面,糖尿病、高血压、帕金森症、心力衰竭等慢性疾病已严重威胁人类健康。治疗类可穿戴设备目前以研发样机为主,微剂量、实时反馈、远程预警为其主要特点,经过技术评审和临床试验后可投入市场,帮助人们缩短诊疗流程,节约医疗成本。
第三,在康复护理方面,在神经系统康复护理、骨科术后康复应用中,智能穿戴设备主要以步态监测、关节活动度监测、关节支撑等功能为主。步态分析测量仪可对步态进行追踪分析,通过步态、步幅评估人体运动健康功能和术后康复效果。
智能穿戴设备的关键技术
这些医疗健康的检测,均离不开传感器的数据收集。既然“可穿戴”,必然是便携的。因此,传感器的体积,性能以及功耗成为当前的技术瓶颈,也成为各传感器厂家进入穿戴市场的突破口。
另一方面,随着人们对同一穿戴设备承载的功能需求越来越多样,传感器集成技术,如何快速接入市场变化多样的传感器,如何保持数据有效实时传输,也成为Sensor Hub厂商以及SoC芯片厂商关心的关键技术指标。 传感器技术必将成为突破智能穿戴健康领域的关键技术。
有了传感器收集的数据,还需要人工智能技术的支撑,以实现对健康数据的初步分析。当前,大数据分析等人工智能技术和信息处理技术日益成熟,建立以人工智能为基础的个人健康医疗管理系统成为可能。
可穿戴医疗设备的终极形式,是作为人工智能的重要介入接口,将人和周围的设备建立起更加智能的桥梁,如此才能真正实现无感式采集、处理和控制,并进一步改变人们的日常行为。未来,智能可穿戴设备革命将是人工智能的革命,可穿戴设备的后端服务器能找出用户的需求,获取答案,将之交付到用户大脑的工作相对来说就比较简单了。智能可穿戴设备通过大数据、云计算、物联网等技术应用,实时采集大量用户健康数据信息和行为习惯。未来人工智能领域的数据分析、数据挖掘等技术必将随着可穿戴医疗健康设备的深入应用而更加强大。显然,人工智能在可穿戴设备中发挥了巨大作用,模拟人脑的思考方式,会帮助我们从后端服务器中获得此时此地应该获得的信息,再呈现给用户,将可实现为用户提供诊断、监测、干预一体化的服务,为用户提供最便捷和切实的智能医疗健康福利。
紫光展锐致力于成为推动全球技术创新的开拓者,让科技创新服务美好生活。未来,将继续扮演好穿戴智能化过程中的基石角色,从技术、应用生态、解决方案、供应链等多维度提供全方位的支持,携手更多行业伙伴,共同开启穿戴智能化的独立时代。
推荐阅读
- 人工智能|数字化转型的交付物是什么()
- 大数据|为什么要做数仓分层,不做行吗()
- 人工智能|金融产品经理的能力修炼精进指南
- #|深度学习及图像分类阶段作业与阶段总结
- 大数据|什么是研发效能(为什么要关注研发效能)
- 人工智能|大脑如何做算术(加减法都有专用神经元,符号文字都能激活同一组)
- 机器学习|机器学习基础教程笔记---机器学习概述
- 学习|(系列更新完毕)深度学习零基础使用 PyTorch 框架跑 MNIST 数据集的第一天(LeNet 网络的搭建)
- 学习|(系列更新完毕)深度学习零基础使用 PyTorch 框架跑 MNIST 数据集的第二天(加载 MNIST 数据集)