Тенденции развития медицинского оборудования в 2016 году

По мере развития промышленности медицинского оборудования, Соединенные Штаты остаются мировым лидером по размеру рынка, с общей выручкой в размере около 136 млрд $, что составляет примерно 45% мирового рынка, в соответствии с Accountability Office и доходы правительства США в этом секторе может достигнуть отметки в 349 млрд долларов США к концу 2016 года. Мы можем видеть, что производство медицинского оборудования является огромным рынком с высокой степенью диверсификации. Он состоит из продуктов и систем, начиная от термометров и катетеров до устройств анализа крови, скальпелей, шприцов, глюкометров, насосов и других продуктов. Основные сегменты рынка включают в себя хирургические материалы и оборудование, которые составляют около 45% всего рынка. Остальная часть рынка составляют такие продукты как одноразовые медицинские расходные материалы и устройства для мониторинга состояния пациента. Согласно Gartner, в настоящее время мы можем разделить тенденции развития медицинского оборудования в 2016 году на три категории: цифровые связи, смарт-машины, а также новая ИТ-система. Давайте подробнее рассмотрим каждую категорию. Цифровые связи

• Связанные устройства. На сегодняшний день все устройства от автомобилей, телефонов, фотоаппаратов до бытовой техники и других гаджетов люди используют для доступа к приложениям и информации, или общаются с друзьями в социальных сетях. По мере развития связей с устройствами, мы ожидаем, что возможности гаджетов будут расширяться и появится больше взаимодействия между устройствами. Мы увидим значительное развитие в носимых гаджетах и устройствах виртуальной реальности. Итак, первое направление развития медицинского оборудования является улучшение программного обеспечения для носимых и портативных устройств.
• Пользовательский опыт. Пользователи могут взаимодействовать с устройствами и приложениями в функциональном многоступенчатом порядке, который может длиться в течение длительного периода. Накопленный опыт включает физические, виртуальные и электронные среды и использует живую контекстную информацию, фиксируя даже изменения окружающей среды.
• 3D-печать. 3D-печать становится обычным явлением с увеличением разнообразия материалов, в том числе фармацевтических препаратов и биологических материалов для практического применения в отрасли здравоохранения. Последние подходы позволяют смешивать различные материалы наряду с традиционными в 3D печати в одной конструкции. Это может быть полезно для процедур на местах или ремонтных работ, когда конкретный инструмент или компонент не требуется, и печатается по первому требованию. Биологическая 3D печать - такая, как печать кожи, отдельных органов или его частей - превращается из теории в реальность. Таким образом программное обеспечение для системы 3D печати должно быть очень точным и легко адаптивным.

Умные машины

• Машинное обучение. Термин Deep learning иногда называют deep machine learning, глубокое структурированное обучение, иерархическое обучение, а иногда и DL является частью машинного обучения на основе набора алгоритмов, которые пытаются моделировать абстракции высокого уровня в данных с использованием модели архитектуры, со сложными структурами или структурами состоящими из множества нелинейных преобразований. Глубокое обучение будет также выходить за пределы Интернета - в устройства, которые могут работать в физическом мире - таких вещей, как роботы и самоуправляемые автомобили. Недавно исследователи из Калифорнийского университета в Беркли представили роботизированную систему, которая использует технологию Deep learning особенно интересно, потому что оно преобразовало много различных направлений исследований.
• Автономные технологии. Расширение машинного обучения дает рост в различных смарт-реализаций машин - в том числе роботов, машинистов машин, виртуальных личных помощников и смарт-консультантов - которые действуют в автономном (или полуавтономной) режиме. Эти технологии встраиваются в  пользовательский опыт, в котором автономное устройство становится основной пользовательского интерфейса. Вместо того, чтобы взаимодействовать с меню и кнопками на смартфоне, пользователь говорит с приложением, которое имеет искусственный интеллект.

Новая система IT

• Новая система архитектуры. Цифровые соединения и умные машины имеют высокие требования к вычислительной архитектуре. Системы, построенные на графических процессорах и полевых программируемых вентильных массивах (FPGA) будут работать больше как человеческий мозг, которые хорошо подходят для применения к машинному обучению и другим технологиям сопоставления с образцом, которые используют умные машины.
• Применение и обслуживание архитектура. Оптимизация обслуживания архитектуры будет соответствовать требованиям пользователей, поскольку они могут меняться с течением времени. Она объединяет множество источников информации, устройств, приложений, услуг и микросервисов в гибкую архитектуру, в которой приложения и расширения между несколькими устройствами конечных точек могут синхронизироваться друг с другом для получения непрерывного цифрового потока.
• Интернет вещей. Технологии и стандарты на платформе IoT образуют базисный набор средств для общения, контроля, управления, администрирования и обеспечения конечных точек в IoT. Платформы собирают данные из конечных точек с архитектурной и технологической точки зрения, чтобы сделать IoT реальностью.  

Медицинское оборудование разрабатывается, чтобы удовлетворить требования, потребности и возможности своих пользователей. Преимущества пользовательско- ориентированного подхода к проектированию включают улучшенную безопасность пациента, лучшие результаты лечения и повышение уровны удовлетворенности пользователей. Для увеличения производства изготовления таких устройств, разработчики должны иметь четкое и точное понимание специфики работы медицинского персонала, пациентов и лиц, осуществляющих уход, которые будут использовать устройство. Перевод статьи: http://www.archer-soft.com/en/blog/medical-devices-development-trends-2016
Ссылка на источник