全球老年人口不断增加，给老年护理和公共卫生系统带来更大压力。 为了解决这一问题，帮助提高老年人的独立性，包括物联网在内的不同数字技术可以发挥重要作用。虽然该领域的研究数量有所增加，但大多数研究都是从技术角度出发，集中研究物联网在老年护理中的应用，临床方面的贡献很少。因此，本文旨在调查和确定现有的物联网应用及其在老年人常见疾病中的临床实用性。本研究结果可供信息技术专业人员在开发和了解老年人医疗保健中物联网应用的临床需求时参考。临床医生也将了解在该领域使用物联网设备的临床可能性。  基于研究人员的研究结果，未来的研究应该集中在提高当前物联网应用在不同环境下的临床实用性，以及开发新的应用来支持从业人员和老年人。

 相关论文以题为“     Clinical Perspective on Internet of Things Applications for Care of the Elderly    ”于2020年11月16日发表在《     Electronics    》上。

 临床科学的改进和技术的提高提高了大多数国家的平均预期寿命。矛盾的是，这导致了与老龄化相关的慢性病患者数量的增加。 这导致医疗系统的成本和压力不断增加。此外，在世界大多数地区，老年人口的增长速度比年轻年龄组更快。根据最近的统计数据，2019年，65岁及以上的人口数量为7.03亿，预计2050年将达到15亿，比目前的老年人口增加一倍。新西兰65岁及以上的老年人口也将从2016年的71.12万增加到2046年的130万至150万之间，大约增加一倍。这一增长又给老年医疗系统和支持系统带来了比以往更大的压力，并增加了每个工作年龄段的人需要支持的退休人员数量。

 对此，可以为医疗服务提供者确定不同的策略，以降低其运营成本，同时改善该群体的患者治疗效果。 采用新技术是实现这一目标的助推器之一。通过流程自动化和随时随地监测患者及其健康状况，技术可以在医疗保健中发挥重要作用。技术支持的策略，也被称为数字化转型，使医疗服务提供者能够在患者家中而不是在医院给予常规护理，这可以产生节约，减少医疗系统的压力。

 通过物联网设备，可以在患者居住地或任何有互联网连接的地方对患者进行连续监测，提高了医疗服务提供者和患者之间的参与度。 最重要的是，从这些物联网设备中收集的大量纵向数据在经过各种方法分析后，可以提供新的临床见解。这些数据还可以帮助制定更准确的临床指南，用于构建自动化的临床物联网设备，如人工胰腺。然而，物联网设备要想在临床上部署并获得医生的认可，需要经过监管机构的评估和批准。对此，除了关注技术层面，考虑物联网在医疗领域的临床应用需求是首要的。

 研究材料和方法

 为了进行这项研究，研究人员采用了交叉案例分析法。 交叉案例分析法是一种定性研究方法，它可以将案例研究中的分析单位，如事件、活动、过程等进行比较，并根据共性和差异性获得见解。交叉案例分析法也可用于递进表征，从现有研究和相关理论的发现和解释中形成推理链[25]。虽然交叉案例分析法常作为一个广义的总称，代表对两个或两个以上的案例研究进行分析，综合得出结果，但也可以作为一种具体的方法，将案例中的数据进行分析整理，形成表格和图表。交叉案例分析法的一些优点如下：(1)案例内容以容易获取的形式准备；(2)案例的分类和展示方式便于比较；(3)根据研究者的目标，既可以对案例进行比较，也可以对变量进行比较；(4)比较的结果可以共享。

本研究的整体研究方法分为两个阶段进行（图1）：

第一阶段：确定老年人群常见疾病的临床所需数据。

第二阶段：将第一阶段确定的数据类型与现有的物联网应用进行交叉案例分析。

 图1.总体研究方法。

 研究结果和讨论

现有的物联网设备和应用总共可以收集20种数据。这些数据，根据其从临床角度和应用的准确性，可以分为准确的、可随时使用的数据和不够准确的、可用于临床应用的数据。其中，数据准确是指物联网设备已经获得FDA或其他监管机构的批准，可以在临床环境中使用，或者这些设备已经达到了医生可以放心参考收集到的数据，并可能将其纳入临床干预和决策的水平。

在这一阶段，研究人员对现有物联网设备可以收集的20种数据都进行了逐一调查，以确定所收集的数据是否准确，是否得到了FDA等监管机构的认可。在这20种数据中，有12种数据可以准确测量，在某些情况下，临床医生已经在使用这些数据来监测患者的某些疾病。这些类型的设备是在医生的临床意见参与下，专门为健康监测而构建的，如智能连续血糖监测设备和用于监测糖尿病的血糖传感器，即血糖仪。这些设备都是经过严格规范的临床验证，旨在临床环境中使用。

另一方面，有8种数据不够准确，不能用于临床程序。这些数据需要进一步开发和验证，才能放心地应用于临床使用。这两类数据的列表见表1。

 表1. 可收集的数据类型列表。

尽管物联网设备和传感器及其在医疗领域的应用有了很大的发展和提升，但目前仍有几种类型的数据无法使用物联网设备收集。在这项工作中，有38种数据类型不能使用物联网设备收集（表2）。根据收集这些数据所需的干预类型，这些数据被分为三类。它们分别是：（1）实验室检测，（2）影像技术，（3）其他。

 表2. 不能收集的数据类型列表。

为了解决所发现的研究空白，研究人员对每种疾病以及临床上管理这些疾病所需的数据进行了严格的分析，以提供关于物联网应用的临床观点。

 冠心病

冠心病是指供应心肌的血管的疾病（部分或全部冠状动脉血管阻塞），是CVD中死亡的主要原因之一。临床上通过患者出现的症状和体征来诊断冠心病，根据有无心肌酶的情况和失效时间，采用心电图（ECG）进行确诊。其他一些数据也被临床医生用于不同的临床设置程序中（表3）。

 表3. 冠心病所需数据及物联网可用性。

 结论

 本研究旨在从临床角度探讨物联网设备和应用在老年人健康中的应用，为此需要确定常见疾病的数据类型。 然后，将临床检查和诊断所需的数据与现有的物联网应用及其采集的数据类型和准确性进行映射。

 本研究确定了现有物联网技术可以收集的20种数据类型和不能收集的38种数据类型。 这项研究最重要的发现是，老年人临床护理所需的许多类型的数据，目前现有的物联网设备和传感器无法收集。这一发现为信息技术（IT）专业人员和开发人员指明了未来的研究机会。本文还讨论了物联网设备收集的数据在临床环境中应用的准确性。

该研究结果确定了许多类型的数据，这些数据在老年护理领域很少，甚至从未通过可穿戴或物联网设备收集。这些结果可以帮助研究人员和技术专家了解目前设备无法满足的临床需求。这篇研究论文还旨在让临床医生了解目前可用的物联网技术，这些技术可以支持一系列常见疾病的老年人护理。

 这项研究的下一步可能是提高尚未准备好用于临床的物联网设备的准确性，并为其确定一个认证过程。 未来的研究还可能集中在开发用于收集特定领域基本数据的物联网设备，例如用于糖尿病的HbA1c和用于冠状动脉疾病的心肌酶。