需要了解的5个医疗保健边缘计算用例

式物联网医疗保健设备能够收集、存储、生成和分析关键患者数据，而无需与网络基础设施保持持续联系。佩戴可穿戴物联网医疗设备的患者可以在现场快速有效地进行诊断，并且只要重新建立连接，从这些设备收集的数据就可以反馈到中央服务器。通过与边缘数据中心的对接，物联网医疗保健设备可以扩展到现有网络的覆盖范围，使医务人员能够访问关键的患者数据——即使是在连接性差的地区。这只是边缘计算的众多用例之一，但有可能极大地扩展医疗保健服务的范围。

2、患者生成健康数据

在过去十年中，一系列物联网医疗设备(如可穿戴传感器、血糖监测器和医疗保健应用)变得越来越普遍，它们都收集了大量的患者生成健康数据(PGHD)，这使得医疗专业人员能够更好地诊断问题并长期监测患者健康。

或者更确切地说，物联网医疗保健战略创造了改善结果的潜力。

这些物联网边缘设备产生的大量数据可能很有价值，但这也给负责管理并保持其安全的医疗保健提供商带来了挑战。这些数据大多是非结构化的，而且定义不明确，并大量涌入云基础设施，而这些云基础设施通常不准备以易于使用的方式组织数据所需的强大分析程序。当物联网边缘设备生成的数据反馈到中央服务器以进行适当的分析和分类时，可能已经为时太晚，无法对个人状况的突然变化做出即时响应。

边缘计算有潜力解决这个问题。通过将大部分关键处理任务保留在位于网络边缘的设备上，医疗保健IT架构仍可以受益于收集与健康相关的数据，同时还可以获得能够预测和响应健康紧急情况的快速、实时分析。物联网医疗设备可以分析一个人的当前状况，并在检测到异常情况时发出警报，从而实现快速响应，这可能会挽救他们的生命。与此同时，医疗物联网可以继续提供随着时间推移收集的非关键数据，并通过云计算数据中心中的强大机器学习算法进行分类和处理，并且这些算法在法规遵从性方面保持着最高标准。

3、改善患者体验

去医院看病可能是令人不愉快或沮丧的经历。从让人们登

（编辑：衡水站长网）

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