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“边缘计算”技术助力医院数字化转型

小维维 2021-09-01 14:37 发文

2019年新医改后,《医院智慧服务分级评估标准体系》规定一个目标:基于物联网技术的医院智能化建设已迈入“智慧化”、“智能化”跑道。也就是对三甲医院提出了数字化转型的新的要求。


同时随着我国人口老龄化等问题逐渐成为制约我国经济发展的关键因素,医疗行业的重要性日益增加,其中技术的创新,需要全社会智慧的共同参与。慧维智能“人工智能”+“边缘计算”技术,在医疗领域的数字化转型中的应用,将为整个医疗行业带来一个更美好、高效、健康的未来。


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几乎所有围绕数字化转型或物联网的行业,都避不开云计算和边缘计算等技术词汇,尤其是医疗领域,但凡提到了“云计算”和“边缘计算”,有些人会说:“云计算通常被认为是一个很好的选择,只需要将所有数据发送到云端分析即可,可以适用任何领域的行业和范围的数据分析”,但真的云计算就是无所不能的万能钥匙吗?接下来小V将简述“云计算”和“边缘计算”基本原理与适用范围,详解边缘计算在医院数字化转型与动态医疗影像领域如何通过高性能的算力为医院、医生、患者三方提供安全、高效、实时的动态医学影像AI辅助诊断的服务。



什么是云计算:


云计算(cloud computing)是分布式计算的一种,指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期就是简单的分布式计算,解决任务分发,并进行计算结果的合并。因而,云计算又称为网格计算。通过这项技术,可以在几秒钟完成对数以万计的数据的处理,从而达到强大的网络服务。


什么是边缘计算:


边缘计算,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的服务响应,一般在等同实时处理般的十几毫秒之内完成数据处理与响应、回传与交互,满足医疗行业在实时临床、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算经过这数年的发展逐步成为多项创造性技术的的关键枢纽。


硬件进步的创新与可能:


低延迟网络连接、高功率计算和大存储需求的竞争需求正在推动边缘计算硬件的创新。


比如特斯拉公司推出了一款拥有60亿个晶体管的核心处理器。该公司声称,该处理器与在特斯拉ModelS、Model3和ModelX型号中采用的Nvidia GPU相比,其性能提高了21倍。除了AMD公司和Intel等传统CPU供应商的芯片之外,这些功能强大的处理器还用于信息娱乐等主流应用中,同样也可以用于医疗,强大的边缘计算处理能力将带来医疗器械设备新的里程碑。


医疗保健是一个对人工智能机器学习设备和软件有着类似需求的行业。来自消化道内镜和其他具有数据生产能力的设备部署在多个地点的动态医学影像也需要类似于边缘计算的设备和配套的兼容所需的算法支持。然而,大多数医院并没有兴趣或资金来构建自己强大的“边缘计算”硬件,并且没有技术供应商的技术能力,那么慧维智能结合全球顶尖硬件设备,自主研发的内镜“帧”探边缘计算设备就是应对医院的实际情况,协助医院打通硬件、技术、算法壁垒而生。


在医疗行业,数据正在各种设备中存储收集,每天三甲医院病患接待量均过万。边缘计算端能够收集和处理来自临床现场医疗的数据,通过计算端上安装的AI应用程序、系统实时处理数据,并在毫秒内反馈数据,而无需通过广域网(WAN)或虚拟专用网络(VPN)通过网络进行传输,一定程度上保证了数据安全。慧维智能核心技术的“边缘计算”技术就是能够通过硬件、算法与其他解决方案技术的创造性整合,实时快速的进行人机交互;并且相比云计算所搭建带来的成本可以极大的压缩部署与维护成本。医疗场景下若有数据交换需求,可以通过“边缘云”等技术保证数据快速流通又安全。


放眼未来:


边缘计算在近年的发展中不断迭代,无论是在设备端的算法、硬件算力、精标注的数据都有了质的飞跃,未来将会不弱于云计算的计算力上能够等同甚至超过大部分的服务器设备,在特定领域,如消化道辅助诊断领域,云计算就无法实现边缘计算带来的稳定、实时、高效的动态医学影像消化道AI辅助检测结果,同时在数据的安全上,边缘计算也将会比云计算来的更加安全可控。


慧维智能未来有意和边缘计算产业共同发展旨在形成“技术研发、标准研制、产品检测、应用示范、规模商用”的产业闭环,推动我国边缘计算发展迈向新阶段,还将继续研发边缘高性能主机、边缘服务器、超小型医疗AI插件设备以及边缘云、雾计算、分布式服务云等更多可以为医院以及社会应用的产品、服务与技术,更好的提供高度实用、可安全访问、可便捷部署的高新科技技术设备,期待着成为全球医疗器械行业产品与服务的领导者。


文章来源:苏州慧维智能医疗科技有限公司官网

作者:      高天禹

审核:      高强、周宏辉、贺宇轩、曹襄

声明:本文为OFweek维科号作者发布,不代表OFweek维科号立场。如有侵权或其他问题,请及时联系我们举报。
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