边缘人工智慧于智慧医疗
介绍
AI 正在以大量新的应用改变我们的世界，特别是在制造和运输领域。它的力量也可以应用于医疗保健和生命科学。结合边缘计算的优势，海量数据在生成和收集的地方进行处理和分析，边缘 AI 使医疗临床和研究团队能够进行实时决策/行动，拥抱更多的可能性。
自2019年疫情肆虐以来，医疗人力的严重短缺和医疗行业更强的增长压力促进了智慧医疗的发展，以及通过自动化和新技术实现更好的医疗管理。让我们看看智慧医疗在快速变化的世界中能够做到什么。
智慧医疗中的多元应用
远端管理
医疗系统的人力和总拥有成本（TCO）可以通过边缘人工智慧和更快的网路进行远程管理而显着降低。由于不需要在云端和现场之间传送高带宽数据，例如视频流，边缘人工智慧通过在数据生成地点处理信息来提高效率，甚至可以将数据收集与云端数据库集成，以便患者、医疗人员和众多边缘设备之间进行远程协作。此外，患者健康信息（PHI）的安全性可以得到加强，因为推断是在边缘完成的，数据保留在设备内部，以避免攻击和数据洩露。
病人护理
智慧医院整合边缘计算和人工智慧工作流程，进行大量状态收集，不仅用于病人监测/筛检，还有更智能的用途。医疗生态系统中的边缘人工智慧可以提醒医疗人员注意，帮助团队做出紧急应对、关键决策，甚至基于推理和边缘的即时处理进行救命预测。它的表现优于集中式云端，因为强大的计算能力靠近病人和医生，位于检查和诊断进行的护理现场，没有任何延迟。
手术协助
透过边缘运算的超低延迟处理，可以确保手术的安全性。利用人工智慧在边缘处理数据，以及更快的网路传输和更高的吞吐量，为手眼协调等任务提供近乎即时的洞察/反馈，并在手术过程中警告关键器官的位置。作为手术辅助，边缘人工智慧有助于避免意外并提高手术成功率。
药物研究
除了临床操作，人工智慧也为疾病治疗的研究带来好处，例如癌症和COVID-19的併发症。透过先进的演算法处理来自全球医疗科技/制药公司和国家医疗服务的大量信息共享，新药候选者，例如疫苗、抗病毒药物等，可以在电脑内针对目标疾病进行测试，以加快其开发周期，并提供更有效的治疗方法，甚至是个性化药物。药物发现正在经歷与我们在其他受人工智慧影响的行业中所见到的相同革命。
结论
在边缘提供人工智慧可以最小化数据隐私问题，提高远程管理的效率，实现临床决策的实时人工智慧，协助智能手术，促进药物的开发，并有更多的发展和发现。AEWIN边缘人工智慧伺服器具备高可靠性和精美设计，适用于边缘部署，并具备根据用户需求扩展的灵活性，已为新一代智能医疗做好准备。想了解更多，请联繫AEWIN友好的销售团队！
- SCB-1932C2U边缘伺服器，配备双Intel® 3rdGen Ice Lake-SP 配备 2 张 Gen 4 x16 FHFL GPU 卡、4 个 PCIe Gen4 x8 插槽、冗余电源供应器，以及短深度设计。
- SCB-1937C2U 边缘伺服器，配备双 AMD EPYCTM7000 系列配备 2 张 Gen 4 x16 FHFL GPU 卡、4 个 PCIe Gen4 x8 插槽、冗余电源供应器，以及短深度设计。
- BIS-3101: 桌上型工作站搭载 Intel® 8th/9thCore i CPU，支持第 3 代 x16 双宽 GPU 卡。
