全球冠狀病毒大流行已擴散到187個國家和地區，感染了417萬人。大多數國家，特別是那些工作量激增的國家，都在缺乏醫院病床和設施的情況下掙扎，無法滿足每位感染病毒的患者的需要。現在，一組研究人員可能已經解決了這個問題，一個智能醫療系統，可以監視處于家庭隔離狀態的患者。

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埃及開羅大學的研究人員認為，智能醫療系統可以幫助減輕醫院的負擔，僅將重癥和重癥患者留在醫療機構中。這項新技術被稱為Equarantine系統，可以遠程監視冠狀病毒患者，尤其是家庭隔離患者。

基于物聯網設備的遠程監控冠狀病毒的智能健康系統

遠程監控患者

在冠狀病毒危機中，許多感染了病毒的患者得不到他們需要的護理，特別是那些經歷輕度到中度癥狀的患者。由于疾病的性質，對其進行監視非常重要，這可能會導致其健康狀況發生劇烈而突然的變化。

新系統基于來自各種傳感器的組合數據來檢測疾病的進展和嚴重程度。可以監測患者的心率、血壓和呼吸頻率。此外，還可以實時測量患者的血液pH值。血液酸堿度可以指示患者的整體健康狀況。

生命體征讀數和收集的其他數據將結合起來以確定患者的健康狀況。 Equarantine系統還可以幫助同時監視許多用途。

研究團隊建議使用人工智能對患者進行遠程監控，以確保患者仍能獲得藥物和所需的護理，而不會影響醫療系統。

“該系統能夠通過測量患者醫療讀數的變化，在家中對患者進行監控，從而節省政府的成本和時間。它將為減少冠狀病毒感染的人類提供服務，并挽救了全世界的醫護人員。它還節省了急診醫院的位置。”研究人員在論文中寫道。

EQuarantine系統監視患者的病情，它基于五個參數(心率、血壓、呼吸頻率、體溫和血液pH值)得出結果。

什么是智能健康?

無癥狀攜帶者以正常呼吸方式傳播冠狀病毒，智能健康的主要目的是遠程監測患者的疾病，以幫助挽救生命、節省時間和降低成本。實時監視患者的狀況可以幫助降低醫院成本，尤其是在冠狀病毒大流行中，大多數醫院都在為大量患者而戰。

通過對患者進行遠程監控，在大流行期間處于居家隔離或隔離狀態的患者仍可以得到照顧，而不會感染其他人，例如衛生工作者。

由于醫學領域的技術進步，智能健康一直是研究的重點。智能健康可以在這種情況下提供幫助，因為它可以通過多種方式(文本、音頻和視頻)監視患者。傳感器用于實時更新患者的健康狀況。

結合了機器學習算法和人工智能，這項新技術可以預測和評估在家中隔離的患者。

結合醫療數據

除了智能健康之外，研究人員還探索了深度學習和數據融合過程的使用，以提出一種家庭監控系統的想法，該想法已在開源預印本服務器Arxiv中發布。

深度學習是一種人工智能功能，它模仿大腦在處理數據和生成決策模式時的工作。也稱為深度神經網絡或深度神經學習。此功能的基本思想取決于人工神經網絡(ANN)，這是積極研究的新趨勢。它涉及針對許多應用的大數據分析，例如模式識別、自然語言處理、語音識別和計算機視覺等。

此外，新系統還將需要一個數據融合過程來收集和混合多個數據源。由于有許多數據源，數據融合是提供更準確結果的過程。借助完善的數據融合系統，醫生可以了解患者的健康狀況，從而指導護理計劃中的決策。

“該智能健康系統旨在監控冠狀病毒患者的遠程隔離。其目標是挽救數千人的感染或死亡生命。這取決于人工智能和物聯網的融合，以融合來自各種醫療傳感器的多種感官數據，檢測疾病的發展程度和健康狀況的嚴重性，”研究人員寫道。

不過該研究成果未經同行評議，還不能作為臨床指導或結論。