大數據分析和物聯網可以幫助我們解決目前所面臨的一些最具挑戰性的醫療問題。與其他行業一樣，醫療領域也能夠享受到大數據分析和物聯網帶來的高效率。對于醫生來說，這兩種技術將確保病人能夠得到更快更準確的治療。

在這方面，醫生能夠更快地訪問提煉數據并實時應用它。有了這樣的工具，會對一系列的事情產生積極地影響，可以服務更多的患者，減少醫療事故，更快的治愈時間，更少的誤診、死亡以及提升社會的健康度。總的來說，醫生只會擔心設備的使用狀況。

物聯網和大數據分析的運用能夠幫助醫生到達攻克現存嚴峻挑戰的醫療領域的重要里程碑。這些運用具體有遺傳數據測序、在全世界范圍內比較診斷和跨地域收集交叉檢測的治療反應的龐大數據量。

實時診斷

物聯網可以被用來解決醫療領域一些便利問題，它可以讓醫生騰出更多的時間和精力來專注于其他不能由機器處理的緊迫問題。物聯網中的設備終端可以相互連接，創建并維護知識網絡，具有完整功能的反饋和循環系統，而且可以不在醫生的管理下進行自適應調整。

例如，我們可以利用物聯網來監測病人病情，如果設備之間是相互連接的，還能夠共享實時數據，還可以在病人病情惡化事及時進行正確反饋。它可以讓醫生有更多的時間來照顧其他病人。診斷是大多數醫生最耗時的活動之一。

有了物聯網，醫生有更多時間來處理更多的病人，同時物聯網對已經接受治療的患者進行實時監測。而且物聯網的加入大大簡化了這種情況，醫生只需要通過護士等代表來監測患者病情，以防止病人病情出現惡化以及潛在危險。

家庭監控

與物聯網不同的是，大數據是從人們的行為中采集數據，并將正確的數據反饋到系統中。家庭中大數據的集成在傳統上被稱為自動化，如恒溫器和智能浴室等設備。那些患有急性疾病的患者可能需要醫師或其他人員的更長時間監測。

在沒有物聯網大數據幫助的大多情況下，這些病情嚴重的病人將被安置在看護中心進行管理。但在物聯網的幫助下，我們可以在患者家中設置相應傳感器和血壓計，在家中就可進行監測管理。這些信息不一定非要傳送給醫生。它可以儲存在云端，與病人的診斷進行比較。

如果被人的狀態出現異常，云端便會向醫生發出緊急通知。這樣不僅可以節省很多時間，也能帶來更好的醫療前景，因為云端的監控，病情在發展嚴重之前就已經被發現并處理了。在不遠的將來，通過在家中安裝生物識別監視器并連接到大數據分析軟件，可以用到普通人身上來實時監測自身的健康狀況。

伴隨著其他生物特征識別的發展，這些設備功能將越來越豐富，比如可以監測家庭住戶的呼吸、步數、說話方式等各個方面。并且通過將這些數據與大數據平臺中已知的診斷結果進行比較，可以提醒用戶可能沒有意識到的潛在健康問題。比如癌癥直到晚期才會出現明顯癥狀，這對這些疾病的預防很有意義。

更快的響應

利用物聯網和大數據來對一些如關節炎治療等治療手段真的可以降低成本。根據測算，物聯網和大數據從長遠來說能夠顯著降低各種成本。最明顯的是管理費用，這些損耗通常來自日常工作，如文件維護和多重診斷。一些機構指出，運用物聯網和大數據之后，全球將節省多達3000億美元的醫療保健管理費用。

而且這些估計很保守，沒有包括與醫療保健管理領域相關的連鎖事務。例如，治療關節炎需要定期診斷計劃，這就意味著要定期去醫院檢查并住院。這使得病人誤工，錯過了更好的發展機會。

但是隨著物聯網大數據的結合，只有那些很重要的醫療程序才會耽誤他們的時間，病人在看病上所花費的時間將更少。此外，在病人在外的時候，也能夠再次進行確診，這將會節省很多的時間。

結論

物聯網和大數據是相輔相成的，因為這兩種技術的結合使設備接受關鍵數據，壓縮傳輸數據并且理解其含義。物聯網可以通過分析數據來調整各種參數。另一方面，大數據可能需要更廣泛的人工調整。

在醫療保健領域，這兩種技術的結合和引入，可以節省醫療管理費用，也能更快地檢測癥狀并治療，根據收集回來的數據推薦治療方案。實時診斷、家庭監測以及更快的醫療服務是引入物聯網和大數據的重要突破。