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DocBox 公司旨在为医疗机构提供基于物联网（IoT）技术的平台，该平台可 以帮助改善患者护理，减少医疗失误，以及降低医疗成本。该公司提供的解决方案 是一个定点护理平台，可以实现实时数据分析、实时临床决策支持和数据可视化
挑战
直到最近几年，医疗系统才试图解决大量分析实时数据的挑战——这些数据 来自患者床边的各种医疗设备，例如呼吸机、泵和监视器。这些信息由分析引擎 进行处理，并以体贴周到的、以患者为中心的方式呈现，可以提醒临床医生注意 患者健康的微妙变化、减少警觉疲劳及指导治疗。
然而，根据 DocBox 公司首席执行官 Tracy Rausch 的说法，对于这种不断扩大的海量和多样化数据，使用传统的健康 IT 解决方案实现、存储、处理和分析的成本非常高昂。
Rausch 说到 ：“在任何时间，单张重症监护室（ICU）专用医疗护理病床可能 有超过 300 个参数，这些参数来自连接患者的多个医疗设备。”
解决方案
DocBox 公司与 Cloudera 公司竭诚合作，为收集与患者相关或护理点上的患者 数据创建里一种实时医疗物联网（IoT）平台。此外，DocBox 公司还与 Cloudera 公司合作开发了一个能够通过集成、处理和分析数据，以实现实时临床决策支持的平台。
DocBox 公司和第三方临床应用 app 使用来自连接的医疗设备（例如，多参 数监护仪和呼吸机）及其他临床的数据（包括电子病历数据 EMR）进行实时反馈。 该平台还在细粒度级别上对该历史数据进行存储。平均而言，DocBox 平台每天为 每位患者撷取 1.5-2.0GB 的数据。
Rausch 指出 ：“DocBox 平台和 Cloudera 集群共同合作提供的数据是医疗系统从未有过的。Cloudera 公司的模块化特性使我们能够以低成本高效的方式满足医疗系统的各种需求。”
关键要点
支持的业务应用
- 预测性维护
- 工业物联网
影响
- 提高护士工作效率，改善病人护理 水平
- 帮助减少医疗失误
- 提高运营效率，降低医疗成本
数据来源
- 医疗设备
- 医院信息系统
解决方案
- 现代数据平台：Cloudera 企业版
- 工作负载：分析型数据库、数据科 学和数据工程
- 组件：Apache Impala（孵化中）、 Apache Kafka 和 Apache Spark
大数据规模
- 每天每位患者 1.5–2 GB 数据
实施
在具体实施过程中，DocBox 公司严格遵循相关的医疗和健康 IT 标准，其中包括综合性临床环境（ICE）架构标准。该标准包含与数据收集、存储和共享相关的支持标准。Rausch 说到 ：“我们不仅需要收集患者的心率和血压等数据，还要获取该医疗设备的元数据，以确认设备的准确性。如果没有这些元数据，我们就无法做出明智的决策。”
结果
通过自动获取关于患者护理情况的完整背景信息，DocBox 平台减少了护士在收集数据上所花费的时间，使之可以专注于护理服务。此外，平台管理员可以使用这些洞察力指导运营改进、采购决策和安全协议。
Rausch 指出 ：“利用这些数据有助于我们的医疗系统合作伙伴和客户变得更加依据数据做决策，并提高全球卫生保健服务的效率和安全性。”
DocBox 公司开发的平台可以帮助医疗系统解决的挑战之一是重症监护室（ICU）的警觉疲劳。Rausch 说到 ：“设备警报在重症监护室（ICU）中一直处于关闭状态，一些警报仅仅是由于设备干扰造成的。
例如:如果患者戴着脉搏血氧计，对于监测氧饱和度的手指夹和同一手臂上的血压袖带，每当拿开血压袖带记录患者的血压时，脉搏血氧仪将 下降至低于正常水平，这时将发出警报。相应的 App 将能够利用多种据辨识真实和错 误警报，由此可以避免护士不断应对非必要的警报。
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