随着新一代信息技术的快速发展，医疗物联网设备也变得越来越普遍。医疗组织正试图从医疗仪器和病人那里收集更多有用的信息。但时，要保障大量的医疗网设备的长期稳定的连接，电池的寿命方面将是一个关键的挑战。供应商目前开发用于物联网设备连接的低功耗、可靠性工具，在医疗保健中，这些设备用于病人监测和资产跟踪。

根据ABI分析公司的报告，预计到2022年，基于LTE-M和Nb-IoT的连接设备将超过6.9亿台，市场需要一种低功耗、紧凑的嵌入式模块来连接那些在工业、智慧城市、智能家居领域中的传感器。这些低功耗物联网正在医疗行业大量使用，帮助机构组织追踪资产，提升工作的运行效率。

低功耗物联网实时化资产追踪

低功耗和低频的物联网设备正变得越来越流行，因为医疗机构开始利用它们来自动化任务和流程。去年蓝牙技术联盟宣布其蓝牙全面支持蓝牙网状网络支持，该网络支持大规模物联网部署和楼宇自动化。

蓝牙网状网络使用低功率无线电技术将设备连接到网络，使用托管的方法创建大型设备网络，用于传输简单、可靠的消息，低功耗无线网状网络适用于处理大量不同流量。这些低功耗物联网特别适用于资产跟踪。资产追踪可能会节省资金，帮助临床医生快速找到需要的物品，在紧急情况下也能挽救患者的生命。

低功耗远程通讯技术的进步，也造成了市场的上升。如条形码和RFID技术，今天在零售和物流领域大量使用，低成本的RFID或条形码跟踪代表了对企业市场投资的间接竞争力。

许多公司每年可能因错误安置或者被盗，而损失损失数百万的资产。在医疗领域，如水泵和心脏除颤器摆放在错误的位置，这将浪费很多人员的时间去寻找这些物品或者设备。随着越来越多的医疗设备加入物联网中，企业可以实时跟踪设备的位置和状态，同时可以确保设备不受损坏和导致患者处于危险之中。

医疗互联网安全需主动性防护

随着物联网设备的快速发展和医疗设施系统的越来越复杂，安全问题将变得很重要，企业需要积极的措施打击基础设施的入侵行为。

监控是网络安全的重要组成部分，全面的安全解决方案需要更多的措施。要采取积极的态度，而不是一个被动的方法，这是传统的网络安全方法和现代的安全方法之间最大的区别。

企业需要能够了解和预测网络的弱点，这样才可以在网络攻击之前做好防范。需要收集大量、复杂的和安全相关的数据，它可用于保护网络。利用机器学习、理解复杂的数据，寻找监测或监控流量趋势，采用传统监控方法和机器学习结合的方法有效应对网络安全问题。

将传统抵御网络攻击的方式演变为积极的主动性防护，网络验证是一个实体，可以在安全中发挥更积极的作用。通过人工智能分析发现网络的弱点，和预测网络攻击的可能性，并提前修复这些弱点，这些主动性防护将帮助企业保护自己免受许多网络攻击。