技術改變了我們進行診斷、患者護理和治療的方式。邊緣計算和5G加速創新，讓醫療服務更快、更便宜、更好。疫情期間，許多人不想去醫院，這影響了他們的早期診斷和后期康復。此外，老年人口的穩步增長正在給世界各地的老年護理設施帶來越來越大的壓力。

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需要快速、高效護理的人數遠遠超過了可為他們提供護理的提供者的數量。世界衛生組織的數據顯示，我們面臨著全球700萬衛生工作者的短缺。這是個壞消息。好消息是，邊緣計算和5G等技術的快速發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，改變醫療服務的提供方式。

讓我們看看邊緣計算和5G的一些醫療應用案例：

可穿戴

可穿戴設備可以連續監測血壓、心率、體溫、血氧水平等。

此數據被推送到最近的邊緣服務器，并在該邊緣位置進行本地處理，從而最大限度地減少延遲并提高處理速度。醫生可以利用這些信息實時評估患者的健康狀況。

在醫院

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

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據可以檢測疾病的早期跡象。

直到最近，醫院都有一個集中的架構，數據存儲在云中。各種較小的診所和醫療中心連接到一個中心位置來存儲和處理數據。

邊緣計算為醫院提供了在最近的邊緣位置存儲數據并使其能夠快速處理的好處。這有一個額外的安全優勢，因為數據存儲在本地，不會遠距離傳輸到云端，這降低了中途有人入侵數據的風險。

醫療點診斷和遠程醫療

以移動醫療點診斷為形式的按需醫療為城市和農村地區的人們帶來了醫療保健。

與生命體征一起，糖尿病和心血管疾病等關鍵疾病的特定數據被推送到最近的邊緣服務器。這些數據可以在幾分鐘內被處理、分析并傳輸給遠程位置的醫生。

健康數據的快速可用性導致了遠程健康應用程序的增長，導致服務提供商站點的容量需求增加。

邊緣計算幫助開發人員快速增加額外的計算和存儲容量，滿足緊急需求并優化資源。

救護車

救護車現在可以做的不僅僅是將患者運送到醫院和返回醫院。

嵌入在醫療點篩查設備和高清視頻中的技術可以通過5G連接將生命體征和其他健康參數的數據傳輸到中央監控站，并通過最后一英里邊緣提供商的網絡進行回傳。

護理人員和緊急醫療響應人員隨后可以與醫生合作，在患者被送往醫院之前穩定患者，而急診室人員則可以為患者的到來做好準備。

人工智能

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

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，占皮膚癌相關死亡的70%以上。醫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(深層卷積神經網絡)的軟件系統可以分析智能手機攝像頭獲取的廣角圖像，并識別需要進一步調查的病變。

通過將圖像存儲在最近的邊緣服務器并在本地進行處理，結果將在幾分鐘內返回。

放射——邊緣計算產生了人工智能應用，減少了MRI掃描所需的時間。Facebook和紐約大學格羅斯曼醫學院的最新研究表明，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MRI掃描儀拍攝的圖像相媲美。

通過刪除用于創建掃描的大約四分之三的原始數據，AI模型能夠生成與正常MRI過程創建的快速MRI掃描相當的fastMRI掃描。

因為fastMRI掃描需要的數據少了四倍，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

孤立地考慮5G或邊緣計算是錯誤的。邊緣計算是5G實現小于5毫秒延遲目標的唯一途徑。雖然大多數人認為5G的延遲較低，但他們忘記了邊緣設備產生的數據量。

可穿戴設備、傳感器和其他物聯網設備等設備產生大量數據，需要在本地進行管理和處理，并將結果以近乎實時的方式傳輸回醫生、醫院急診室和遠程設施。

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