Page 34 - 量子加密—— 守護物聯網世代安全

技術
醫療保健服務的提供仍然受限於提供者的服務 能力，因此，遠端患者監測系統必須足夠智慧，透過 演算法、AI和機器學習(ML)精簡其輸出資料，讓醫生 和護士能夠只關注影響最大的問題，而將影響較小的 問題留給機器或其他人。
DESIGN FEATURES
儘管新冠疫情至今持續威脅著人類健康，但許多 醫療保健提供者和支付方已經開始考慮疫情之後如何 在醫療領域採用這些創新技術。雖然部份醫療機構可 能回歸傳統的醫療模式，但採用VBC的許多障礙已經 消失，未來，醫療保健領域可能會呈現不同的發展局 面。但是，要讓VBC得到充份利用，還需要完成一些 額外的工作。尤其以下四個領域對VBC的未來發展非 常 重 要 : 技 術 、工 作 流 程 、 經 濟 和 監 管 。
價值醫療面臨的4項挑戰
況提供早期預警。 對於提供者來說，如果RPM解決方案提供的資
近年來遠端患者監測技術已經獲得改善，但還 沒有達到要求的水準。Apple和三星(Samsung)的手 錶、Garmin、Casio和Fitbit這些產品最初用於測量 步數和心率，雖然在過去10年其取得了長足進步，產 品功能也越加豐富，但其精度、準確性和可靠性仍未 能達到醫療測量標準的要求。
經濟
智慧手錶漏測了一兩次心跳，這沒什麼大不了 的。但是，如果我們以RPM系統為基礎進行治療，而 RPM系統提供的測量結果不正確，這就是大問題了。 為了利用遠端患者監測裝置在家中進行有效的急性 和亞急性或慢性疾病管理，這類裝置必須能夠提供 與醫院裝置相當的臨床級測量結果。除了精度外，感 測器整合也非常重要。相較於獨立感測器，互相連接 和整合的感測器具有更大的優勢。
要克服的第三個挑戰是價值醫療的經濟問題。 在現今的醫療保健模式中，醫療風險主要由醫療保 健提供者承擔，財務風險則主要由支付方承擔。雙方 的動機存在衝突，這導致醫療過程中會使用更多價 格高昂的服務，因此成本更高，但患者治療效果卻不 佳。醫療保健提供者和支付方需要協調風險，注重以 臨床上合適的方式循證使用服務，在改善患者治療效 果和管理成本上實現雙贏。
例如，將用於測量心電圖、胸阻抗和體溫的不同 感測器的異源輸出連接起來時，可以實現協同增效效 應，讓我們不必直接進行測量，就能瞭解患者的身體 機能狀況。透過結合使用整合型感測器、邊緣處理、 人工智慧(AI)和雲端分析，醫療保健提供者能夠在家 裡獲得豐富的診斷資訊，從而在患者進入急性發病階 段之前及時做出臨床決策。
當醫療保健提供者開始採用VBC模式並因為許多 超出掌控的事情(例如比CT掃描或接種更難掌控的患 者環境和行為)而受影響時，支付方需要體認其中的挑 戰，並找到關於提供者付款的雙贏方法。
工作流程
監管政府及其出台的大量法規構成一種錯綜複雜的 結構，也阻礙了醫療保健生態系統的創新。從保護 患者(和更大的生態系統)的角度來看，監管是不可少 的，但必須對其進行更新，從以FFS為主轉向推動和 促進VBC。例如，美國的《反回扣法》(Anti-Kickback Statute)和《斯塔克法》(Stark Law)有效地防止了
但是，如果遠端患者監測的輸出與醫療保健提 供者的現有工作流程高度一致，那麼持續監測患者 情況將只是一項優勢。遠端監測解決方案不會增加 醫療保健提供者的工作負擔，而且還能根據患者狀
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料格式與其現有的系統不相容，或者RPM解決方案 提供了過多不實用的資料，該解決方案也是無用的。 在網路安全的早期，系統產生了大量資料和警報，坦 白說，可謂鋪天蓋地，令許多系統管理員和使用者感 到「警報疲勞」，所以乾脆直接將其忽略。
最後，患者需要更坦誠，並且必須更積極地參與 治療過程。就像在汽車保險產業中一樣，我們可以鼓 勵患者更積極地參與改善自己的治療效果，避免因為 患者不參與而產生的額外成本。