加利福尼亚州的奥兰治县儿童健康中心正在与其他医疗机构合作收集临床图像——核磁共振成像、超声心动图等。其目标是创建图像存储库以分析洞察力，从而训练能够帮助临床医生进行诊断的算法。
尽管该计划尚处于早期阶段，但奥兰治县儿童健康中心副总裁兼首席信息官John Henderson已经在考虑其组织需要哪些技术来实现这样一个智能系统。他说，边缘计算能够对大文件进行实时分析，这将是实现这项工作的关键组成部分。
边缘计算越来越被视为连接设备创建的数据生态系统中的重要组成部分。它通常被定义为一种分布式计算范式，它将计算和数据存储在物理上靠近数据生成和使用的地方。
在典型的边缘计算设置中，位于网络边缘的边缘服务器或网关存储和处理由终端设备(如传感器、摄像头或智能手机)收集的数据，并经常将部分或全部数据发送到云端进行额外处理。在某些情况下，初始处理是在终端设备本身执行的，但无论哪种方式，初始数据处理和分析都发生在数据收集地点附近，而不是在远程云服务器或企业数据中心中。
在医疗保健领域，边缘计算可以对传感器和其他医疗设备收集的数据进行分析。许多健康IT专家预测，正是这种计算和存储能力，将通过提供近乎即时的处理来帮助改变医疗保健行业。
Henderson说，“边缘计算处于医疗保健应用的早期阶段，但这是我们正在研究的东西。”他将边缘计算视为多种医疗保健场景中的关键支持技术。
边缘计算可以通过处理来自医疗设备(如血糖监测仪和血压袖带)的数据，然后提醒临床医生有问题的读数，以支持先进的远程患者监测。当各种部件在医院设施中移动时，它可以在各种部件通过医院设施时对医疗设备进行实时管理。此外，它还可以为增强现实和虚拟现实培训课程提供按需内容，边缘计算设备的接近度确保体验没有延迟。
研究机构IDC公司的副总裁DaveMc Carthy说，“边缘计算允许医疗保健组织推出新功能并提高响应速度。”他领导的分析师团队涵盖共享公有云、专用私有云和边缘计算策略。
无处不在的医疗保健
专家表示，医疗保健趋势的融合正在推动对边缘计算的兴趣和需求。
生成数据的端点设备呈指数增长是推动边缘计算需求的重要因素之一。IDC公司公共部门集团副总裁Lynne Dunbrack使用美国医院协会对每张床位联网医疗设备的估计，以及美国医院协会(AHA)统计的92万张医院病床，计算出病床所有设备总数为920万到1380万台。
与此同时，医疗保健行业正在加速采用算法、机器学习和人工智能。该行业还在临床护理和培训中采用更多的增强现实和虚拟现实。所有这些用途都需要强大的实时数据处理能力，才能在医疗保健环境中有效地提供可用的结果。
与此同时，医疗保健正在扩展到医院和医生检查室之外，虚拟访问、远程患者监控和消费者可穿戴设备创造了临床医生想要捕获和分析的更多数据，以便他们可以随时随地提供护理。
IDC公司发布的《2021年全球健康产业预测调查》报告强调了这些趋势：
·到2021年底，10家行业领先的腕戴式可穿戴设备公司中的7家将发布算法，能够及早发现包括新冠病毒和流感在内的传染病的潜在迹象。
·到2024年，数据的激增将导致医疗机构60%的IT基础设施建立在数据平台上，该平台将使用人工智能来改进流程自动化和决策。
·为了为医疗保健专业人员提供身临其境的培训并增强客户体验，到 2025 年，60% 的提供商将从概念验证转向全面部署 AR/VR 技术。
·到 2026 年，65% 的医学成像工作流程将使用人工智能来检测潜在疾病并指导临床干预，50%的医疗成像工作流程将使用远程放射学来共享研究并改善与放射科医生的联系。
尽管大部分数据最终会出现在集中式服务器中(无论是在云中还是在医院的内部部署数据中心)，但医疗IT 专家表示，其中很大一部分数据需要收集、处理和存储在更靠近其生成和消费地的位置。
专家表示，由于将大量数据移动到云端的高成本、网络限制和延迟问题，医疗保健行业需要更强大的处理能力。
McCarthy说，“边缘计算在过去几年变得如此重要的一个主要原因是人们在使用云服务时遇到的限制。在生成大量数据并需要对其进行实时分析的任何时候，都需要采用边缘计算技术。”
总部位于宾夕法尼亚州丹维尔的医疗保健系统提供商Geisinger公司的首席技术官Mike Angelakos表示，随着他和他的同事在公司中推进互联医疗保健和其他数字计划，看到了这些问题。
他指出，一些医学图像每张图像的大小达到3GB到6GB，临床医生经常在任何给定时间查看患者的多张图像。
他说，“而且因为它们太大了，而且由于它们在屏幕上的读取和呈现方式，无法将它们移动到云端。将这些资料传输到集中的服务器，应用程序可以在那里分析这些资料，这不仅要花费太多的费用，而且在紧急情况下速度太慢。当我们备份创伤的放射学图像时，这些额外的时间对那些患者来说影响重大。”
边缘计算处在早期阶段，但在未来会增长
根据IDC公司发布的《2021年6月边缘支出指南》，医疗保健提供商在边缘计算(硬件、软件和服务)上的支出到2025年将达到103亿美元，未来五年的复合年增长率为17%。
尽管这似乎是一笔巨额资金，但医疗IT领导人表示，边缘计算在医疗领域的应用仍处于早期阶段。此外，他们还注意到，当今医疗领域边缘存在的大部分计算能力都嵌入了终端设备中。
总部位于科罗拉多州的医院、诊所和医疗保健提供商UCHealth 公司的首席信息官Steve Hess 说，“如果你进一间病房，就会看到运行四到五台设备，例如心脏监护仪，它们就是一种边缘计算设备。他们都会采集患者数据并在端点对其进行可视化，因此现在已经模糊了医疗设备和 IT 设备之间的界限。”
医疗IT专家预计，未来几年对边缘计算技术的投资将会增长。随着这种增长，一些人表示，边缘计算将有助于改变提供医疗护理的方式、地点和速度。
Angelakos以一个试点项目为例。 Geisinger公司正在测试一个使用自动化和面部识别技术的平台，以便患者可以通过智能手机注册临床就诊，并在检查前接收临床工作人员的消息。
Angelakos说，“在这种情况下，患者的智能手机将成为边缘计算设备。它将有助于从患者的角度简化体验，也从操作的角度简化它。”他补充说，该平台将有助于限制注册过程中的物理接触点(减少细菌传播)并减少纸张使用(节省资源)。
其他人则为医疗保健领域的边缘计算设想了更多变革性的机会。
韦恩州立大学计算机科学教授、边缘计算和互联健康专家Weisong Shi以应急服务的未来为例。在救护车上工作的医务人员可以拍摄照片，这些照片可以与来自车载医疗设备的患者生物特征数据进行整理，并由边缘计算设备进行分析。然后，其结果可以指导医务人员在途中进行治疗，并可以提醒急诊室临床医生如何最好地为患者的到来做好准备。
Shi表示，执行现场实时数据计算的边缘设备可以让医务人员在现场评估甚至有效治疗患者，帮助减少不必要的医院就诊。
其他人则引用边缘计算在实现更有效的虚拟护理和远程患者监控方面的潜力，作为该技术转型能力的证据。
Hess说，与许多其他医疗机构一样，UCHealth公司在新冠疫情期间扩大了虚拟访问的使用范围。与此同时，医疗保健系统扩大了远程监测患者的能力。Hess表示，为了在这两种情况下更好地为患者服务，他设想拥有由边缘计算和其他技术(如人工智能)支持的数字工具，可以收集和分析患者生成的数据，为患者和临床医生提供见解。
他继续说，“我们对患者护理的思考方式在未来将涉及到保持健康，如果我们能够弄清楚他们的正常健康状况是什么，以及哪里有问题，就可以进行适当的干预。所有这些都需要一些边缘计算。我们需要患者的数据，这些数据将进入边缘的智能层。”
Hess表示，边缘计算(无论是在患者的手机上还是在专用设备上进行)对于在互联网接入速度较慢甚至没有互联网接入的农村地区进行数据分析尤为重要。
在医疗保健领域扩展边缘计算的障碍
据首席信息官和医疗IT研究人员称，边缘计算在医疗保健中的广泛采用还需要数年时间，甚至可能需要十年或更长时间。正如奥兰治县儿童健康中心的Henderson所说，“边缘计算得到广泛应用还为时过早;这是一个10年及以后的事情。”
专家表示，多种因素正在控制边缘计算的部署。首先，医疗机构通常有其他投资重点。首席信息官表示，为医疗设备和诊断设备提供资金，对患者治疗和护理产生直接影响，这通常是有先例的。
Henderson解释说，“新技术成为主流并真正被接受需要一段时间，因为这涉及投资，当查看医疗保健必须进行的各种投资时，希望确保它们处于正确的位置。”
例如，Shi和一些同事开发了一个连接紧急医疗服务(EMS)的原型，他们将其命名为STREMS，用于紧急医疗服务(EMS)的智能实时院前通信系统，但该提案尚未获得资助。
另一方面，许多机构尚未投资于其他推动边缘计算能力需求的技术组件。病人床边的许多医疗设备都配备了嵌入式计算能力，因此已经在发挥作用。有一类新兴的人工智能工具用于分析患者生成的数据，但尚未广泛部署。许多端点和物联网(IoT)设备也是如此。
Shi指出，事实上，许多医疗机构仍在努力全面集成它们部署多年的所有应用程序和系统，集成对于在边缘利用患者数据至关重要。
此外，医疗机构必须为使用边缘计算的计划制定强有力的数据政策和程序，不仅要保护敏感的患者数据，还要确定每个用例所需的正确数据。否则，它们最终可能会产生过多的数据，从而产生噪音而不是价值。
Shi说，“挑战在于创造整个生态系统，而其链条如此之长。虽然可能在边缘计算方面取得进步，但这本身并不能真正改变整个事情。”
事实上，总部在宾夕法尼亚州阿伦敦的Lehigh Valley公司高级副总裁兼首席信息官Michael Minear表示，他并不认为边缘计算是一项关键需求。他说，“我们非常关注临床设备(例如CT扫描仪和数字输液泵)，对我们来说，这些在患者护理方面具有高度战略性和重要意义。”
此外，Minear表示，他已经具备处理其机构数据的IT能力。他的医疗保健系统中的临床设备每天向其电子健康记录(EHR)系统上传近2700万个数据点。但是可以在本地网络和本地服务器上运行这些设备。鉴于此，Minear表示，他没有遇到需要投资边缘计算来解决的与云计算相关的延迟问题。
边缘计算在互联护理方面的价值
Dunbrack承认，边缘计算对于在本地运行大量系统的企业来说并不重要，但她仍然认为边缘计算是现代医疗保健中一个有价值的变革性组成部分。
她说，边缘计算减少了网络延迟。它无需将所有本地生成的数据传输到云平台或内部部署数据中心，从而保留所需的带宽，并控制传输和集中存储成本。它可以通过限制数据向本地设备的移动以及限制在一个地点收集的数据范围来带来安全优势。
Dunbrack说，边缘计算的最大价值实际上在于它能够处理和分析靠近患者身体的数据，而不会因网络速度而产生任何延迟;即使外部网络关闭，边缘计算也能提供良好的性能。
她说，这对于实现互联医疗以及无处不在的医疗保健至关重要。
