當市場的增長速度與可植入醫療設備一樣快，到2026年將達到驚人的1,538億美元時，對患者的潛在風險也會增加。隨著植入式醫療設備的激增，威脅生命事情的次數會增加，破壞聲譽事件的召回次數也會增加，一次大的召回事件可以占到數百萬個設備單元。麥肯錫（McKinsey）2017年的一份報告估計，制造商通常會在重大召回后股價下跌多達10％，而有些則永遠無法恢復。

召回的次數不斷增加，現在被認為是對公共衛生的最嚴重風險之一，醫療行業處于緊要關頭，必須在雪球滾滾而來之前先解決一個基本上可以避免的問題。由于產品的復雜性和互連性，太多的制造商沒有做好準備，也沒有裝備應對此種情況。例如，一家領先的醫療設備制造商發現由于電氣故障而可能危及生命的設備故障。然后發出1級召回信息，這意味著暴露于該設備會導致嚴重的不良健康后果或死亡。即使該公司迅速努力解決問題并完全符合FDA的要求，但如果它無法準確地區分有缺陷的設備與無缺陷的設備，則仍需要進行可能超出必要規模的召回活動。如果沒有辦法查明每個設備的生命周期中問題的起源，地點和時間，那么就無法準確地跟蹤和跟蹤，然后加以糾正和控制。

通過跟蹤檢測，糾正和包含：

三項關鍵功能對于大幅降低醫療設備召回的嚴重性和規模至關重要。第一，必須在現場盡快發現與產品相關的問題。第二，必須及時采取糾正措施，以限制其他有缺陷的設備向現場擴散。第三，需要通過限制召回僅限那些設計有缺陷或使用不合格生產工藝制造的設備來限制影響范圍。但是，要實現所有這些要求，需要保持一個強大的產品數據產銷監管鏈；簡而言之，具有確定性地“跟蹤”整個現場每個設備沿襲的能力。掌握產品數據產銷監管鏈的公司可以通過將召回范圍限制為僅受設計缺陷，制造工藝或現場不利操作條件負面影響的那些設備，來顯著降低其產品責任風險。

一種新的數據管理范例

所需要的是一個現代的數據管理平臺，該平臺應能夠在整個設備生命周期內提取，存儲和分析數據。必須跟蹤互連數據的整個范圍：從設備上的詳細設計數據到設備的制造方式，再到設備在現場的運行方式。要實現此目標，需要從各種來源收集和混合數據，例如產品生命周期管理（PLM）和設計系統，制造ERP系統以及制造傳感器和連接的設備IoT數據流。

一旦收集了數據，現代化的分析功能就可以將現場單個設備的故障之間的“點”與該單個設備特有的特定制造和設計特征聯系起來。現在可以調查，發現和隔離設備故障的特定根本原因。僅查找和刪除在相同條件下設計或制造的其他設備變得更加容易和快捷-召回的費用和造成進一步危害的可能性大大減小。

Cloudera數據平臺在易于部署，管理和使用的集成數據平臺中提供了所有這些跟蹤和跟蹤功能。簡化的操作使指定的用戶可以輕松地在本地或云中部署的集中式數據湖中跨各種系統收集所有與設備相關的數據。Cloudera DataFlow提供了一個端到端的流數據平臺，可以大規模收集和分析物聯網數據。 Cloudera Data Platform和Data Flow共同創建了一個健壯的產品數據產銷監管鏈，可在整個設備生命周期內提供準確的產品可追溯性-所有這些都在一個提供統一安全性，治理和管理的通用框架內進行。通過在統一平臺內進行數據收集，提取，轉換，管理和充實，Cloudera是尋求從整個設備生命周期，邊緣，整個網絡的所有不同數據源中獲得可行見解的醫療設備制造商的明確選擇。企業和領域。全面掌控產品數據保管鏈可以減少今天的召回范圍，并節省無數資源和明天的生命。

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