对于所有这些健康问题当前和正在发展的数字技术可以提
供解决方案，因此引起了人们的巨大兴趣。 还有什么比一些实际运行的例子更好地让我们更清楚地看到这些数字健康应用和等待着我们的光明未来呢？ 数字健康公司和技术的示例 1-健康应用程序 带有健康应用程序的移动应用程序有自己的术语（另一个！），mhealth，并且包括任何旨在改善患者健康的应用程序。 由于智能手机和连接几乎在世界任何地方都相对容易，这些类型的技术有助于改善医疗技术的获取。 此外，它们还有助于患者和医护人员之间更直接的接触，监测患者的症状或治疗。 所有这些都有助于降低因亲自就诊而导致的成本或卫生系统的饱和度（这对于应对 covid-19 危机特别有用） 通过智能手机实现健康的一些例子包括西班牙应用程序Social Diabetes，用于在同一工具中监测胰岛素剂量、血糖仪和建议，或者Mediquo，一款医患消息传递应用程序 2- 大数据 公共和私人医疗中心生成的数据量对于健康和商业利益都具有巨大的潜在价值 （因此有一些非医疗公司有兴趣利用它，例如苹果或亚马逊）。
抛开道德问题（这些信息在多大程度上会用于纯粹的治疗目的？）或与安全相关的问题（因为它是私人临床数据，必须特别小心），它将允许更流畅地访问分散的医疗信息（不同卫生中心纳入的患者病史） 大数据医疗保健应用程序的一个例子是Atomian，这是一个 SaaS（软件即服务）平台，可以比较在线数据库和医院数据以提供新的医疗保健信息。 3-人工智能 尽管许多人听到这个词时会想到智能机器人和其他未来发明，但事实是，这项技术自 20 世纪 50 年代以来就一直伴随着我们。 为复杂操作设计的计算机程序一直在支持医学任务，例如组织人员轮换或床位分配等基本任务。 与过去唯一的区别在于，由于当前实时共享这些信息的数字设电话数据 施或技术处理能力的不断增强，人工智能将能够执行越来越复杂的任务，例如提供精确的诊断，这将极大地帮助减少诊断错误和成本。 作为该类别中最新的示例，我们有Mediktor（在线症状评估器）或Iomed（用于研究的人工智能工具）。 4-机器学习 与人工智能密切相关，因为它是其中的领域之一，所以当我们谈论数字健康时，我们有另一个非常适合的时髦词。
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当算法使用数据样本来开发在其初始编程时没有的其他响应时，该机器被称为“学习”，因此得名。 上面提到的应用程序Mediktor也使用这项技术，通过您自己的答案来学习新的、更好的诊断。 在医院层面，麻省理工学院 (MIT )已成功测试了一项检测乳腺癌的程序。 5 – 可穿戴设备 健康可穿戴设备或“可穿戴”电子健康设备（当然，有一些营销英语最好不要翻译……）的范围包括用作心率监测器的手表和手环，以及测量生命体征的传感器。 .. 这些可穿戴设备非常精确，可以让患者在没有医疗干预的情况下佩戴数周或数月，从而可以收集大量有关健康标记的数据，更轻松地获取临床试验数据并改善预防等多种用途。 。 不幸的是，目前向用户提供的大多数健康可穿戴设备更多的是出于营销目的，而不是科学严谨性和对患者健康的真正支持（例如，请参阅 Apple Watch 心率监测器）。 真正的健康可穿戴设备仍处于开发阶段（2018年有关此事的研究），不能下载到您的智能手机或在亚马逊上销售，因此这是数字健康领域之一，建议您更加谨慎。
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