邊緣人工智慧於智慧醫療
介紹
AI 正在以大量新的應用改變我們的世界，特別是在製造和運輸領域。它的力量也可以應用於醫療保健和生命科學。結合邊緣計算的優勢，海量數據在生成和收集的地方進行處理和分析，邊緣 AI 使醫療臨床和研究團隊能夠進行實時決策/行動，擁抱更多的可能性。
自2019年疫情肆虐以來，醫療人力的嚴重短缺和醫療行業更強的增長壓力促進了智慧醫療的發展，以及通過自動化和新技術實現更好的醫療管理。讓我們看看智慧醫療在快速變化的世界中能夠做到什麼。
智慧醫療中的多元應用
遠端管理
醫療系統的人力和總擁有成本（TCO）可以通過邊緣人工智慧和更快的網路進行遠程管理而顯著降低。由於不需要在雲端和現場之間傳送高帶寬數據，例如視頻流，邊緣人工智慧通過在數據生成地點處理信息來提高效率，甚至可以將數據收集與雲端數據庫集成，以便患者、醫療人員和眾多邊緣設備之間進行遠程協作。此外，患者健康信息（PHI）的安全性可以得到加強，因為推斷是在邊緣完成的，數據保留在設備內部，以避免攻擊和數據洩露。
病人護理
智慧醫院整合邊緣計算和人工智慧工作流程，進行大量狀態收集，不僅用於病人監測/篩檢，還有更智能的用途。醫療生態系統中的邊緣人工智慧可以提醒醫療人員注意，幫助團隊做出緊急應對、關鍵決策，甚至基於推理和邊緣的即時處理進行救命預測。它的表現優於集中式雲端，因為強大的計算能力靠近病人和醫生，位於檢查和診斷進行的護理現場，沒有任何延遲。
手術協助
透過邊緣運算的超低延遲處理，可以確保手術的安全性。利用人工智慧在邊緣處理數據，以及更快的網路傳輸和更高的吞吐量，為手眼協調等任務提供近乎即時的洞察/反饋，並在手術過程中警告關鍵器官的位置。作為手術輔助，邊緣人工智慧有助於避免意外並提高手術成功率。
藥物研究
除了臨床操作，人工智慧也為疾病治療的研究帶來好處，例如癌症和COVID-19的併發症。透過先進的演算法處理來自全球醫療科技/製藥公司和國家醫療服務的大量信息共享，新藥候選者，例如疫苗、抗病毒藥物等，可以在電腦內針對目標疾病進行測試，以加快其開發周期，並提供更有效的治療方法，甚至是個性化藥物。藥物發現正在經歷與我們在其他受人工智慧影響的行業中所見到的相同革命。
結論
在邊緣提供人工智慧可以最小化數據隱私問題，提高遠程管理的效率，實現臨床決策的實時人工智慧，協助智能手術，促進藥物的開發，並有更多的發展和發現。AEWIN邊緣人工智慧伺服器具備高可靠性和精美設計，適用於邊緣部署，並具備根據用戶需求擴展的靈活性，已為新一代智能醫療做好準備。想了解更多，請聯繫AEWIN友好的銷售團隊！
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