技術(shù)改變了我們進(jìn)行診斷、患者護(hù)理和治療的方式。邊緣計算和5G加速創(chuàng)新，讓醫(yī)療服務(wù)更快、更便宜、更好。疫情期間，許多人不想去醫(yī)院，這影響了他們的早期診斷和后期康復(fù)。此外，老年人口的穩(wěn)步增長正在給世界各地的老年護(hù)理設(shè)施帶來越來越大的壓力。

需要快速、高效護(hù)理的人數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了可為他們提供護(hù)理的提供者的數(shù)量。世界衛(wèi)生組織的數(shù)據(jù)顯示，我們面臨著全球700萬衛(wèi)生工作者的短缺。這是個壞消息。好消息是，邊緣計算和5G等技術(shù)的快速發(fā)展使得引入解決方案變得更加容易，這些解決方案可以彌補人力短缺，改變醫(yī)療服務(wù)的提供方式。

讓我們看看邊緣計算和5G的一些醫(yī)療應(yīng)用案例：

可穿戴

可穿戴設(shè)備可以連續(xù)監(jiān)測血壓、心率、體溫、血氧水平等。

此數(shù)據(jù)被推送到最近的邊緣服務(wù)器，并在該邊緣位置進(jìn)行本地處理，從而大限度地減少延遲并提高處理速度。醫(yī)生可以利用這些信息實時評估患者的健康狀況。

在醫(yī)院

啟用雷達(dá)的床上傳感器監(jiān)測心率、呼吸頻率和血壓等生命體征，同時在超出正常限度時向護(hù)理者發(fā)出警報。

床上的傳感器跟蹤人們的睡眠時間。從睡眠模式中獲取的數(shù)據(jù)可以檢測疾病的早期跡象。

直到最近，醫(yī)院都有一個集中的架構(gòu)，數(shù)據(jù)存儲在云中。各種較小的診所和醫(yī)療中心連接到一個中心位置來存儲和處理數(shù)據(jù)。

邊緣計算為醫(yī)院提供了在最近的邊緣位置存儲數(shù)據(jù)并使其能夠快速處理的好處。這有一個額外的安全優(yōu)勢，因為數(shù)據(jù)存儲在本地，不會遠(yuǎn)距離傳輸?shù)皆贫?，這降低了中途有人入侵?jǐn)?shù)據(jù)的風(fēng)險。

醫(yī)療點診斷和遠(yuǎn)程醫(yī)療

以移動醫(yī)療點診斷為形式的按需醫(yī)療為城市和農(nóng)村地區(qū)的人們帶來了醫(yī)療保健。

與生命體征一起，糖尿病和心血管疾病等關(guān)鍵疾病的特定數(shù)據(jù)被推送到最近的邊緣服務(wù)器。這些數(shù)據(jù)可以在幾分鐘內(nèi)被處理、分析并傳輸給遠(yuǎn)程位置的醫(yī)生。

健康數(shù)據(jù)的快速可用性導(dǎo)致了遠(yuǎn)程健康應(yīng)用程序的增長，導(dǎo)致服務(wù)提供商站點的容量需求增加。

邊緣計算幫助開發(fā)人員快速增加額外的計算和存儲容量，滿足緊急需求并優(yōu)化資源。

救護(hù)車

救護(hù)車現(xiàn)在可以做的不僅僅是將患者運送到醫(yī)院和返回醫(yī)院。

嵌入在醫(yī)療點篩查設(shè)備和高清視頻中的技術(shù)可以通過5G連接將生命體征和其他健康參數(shù)的數(shù)據(jù)傳輸?shù)街醒氡O(jiān)控站，并通過最后一英里邊緣提供商的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回傳。

護(hù)理人員和緊急醫(yī)療響應(yīng)人員隨后可以與醫(yī)生合作，在患者被送往醫(yī)院之前穩(wěn)定患者，而急診室人員則可以為患者的到來做好準(zhǔn)備。

人工智能

沒有人工智能，就不可能完整地討論醫(yī)療保健的未來。從慢性病和癌癥到放射學(xué)和風(fēng)險評估，我們可以使用人工智能改變患者護(hù)理和診斷。

以下是人工智能如何改變早期檢測和診斷的兩個例子。

黑色素瘤檢測——黑色素瘤是一種惡性腫瘤，占皮膚癌相關(guān)死亡的70%以上。醫(yī)生通常依靠目視檢查來確定可疑的皮膚損傷。雖然在很多情況下很難做出準(zhǔn)確的診斷。

人工智能有助于解決這個問題。使用DCNNs(深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的軟件系統(tǒng)可以分析智能手機攝像頭獲取的廣角圖像，并識別需要進(jìn)一步調(diào)查的病變。

通過將圖像存儲在最近的邊緣服務(wù)器并在本地進(jìn)行處理，結(jié)果將在幾分鐘內(nèi)返回。

放射——邊緣計算產(chǎn)生了人工智能應(yīng)用，減少了MRI掃描所需的時間。Facebook和紐約大學(xué)格羅斯曼醫(yī)學(xué)院的最新研究表明，人工智能生成的快速MRI圖像包含的診斷信息可與較慢的傳統(tǒng)MRI掃描儀拍攝的圖像相媲美。

通過刪除用于創(chuàng)建掃描的大約四分之三的原始數(shù)據(jù)，AI模型能夠生成與正常MRI過程創(chuàng)建的快速MRI掃描相當(dāng)?shù)膄astMRI掃描。

因為fastMRI掃描需要的數(shù)據(jù)少了四倍，所以他們有可能更快地掃描患者，從而減少他們在MRI機器上的時間。

邊緣與5G齊頭并進(jìn)

孤立地考慮5G或邊緣計算是錯誤的。邊緣計算是5G實現(xiàn)小于5毫秒延遲目標(biāo)的唯一途徑。雖然大多數(shù)人認(rèn)為5G的延遲較低，但他們忘記了邊緣設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量。

可穿戴設(shè)備、傳感器和其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等設(shè)備產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，需要在本地進(jìn)行管理和處理，并將結(jié)果以近乎實時的方式傳輸回醫(yī)生、醫(yī)院急診室和遠(yuǎn)程設(shè)施。

然而，由于許多電信公司的路由基礎(chǔ)設(shè)施都不太理想，這并不總是可能的。5G with edge承諾通過顯著減少端點和數(shù)據(jù)中心之間的延遲來解決該問題。

網(wǎng)站名稱：邊緣計算和5G在醫(yī)療保健中的作用
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