以下是您需要了解的5个医疗保健边缘计算使用案例:
1、农村医疗
为偏远农村地区提供高质量的医疗保健服务一直是一个挑战。即使在今天,随着远程医疗的创新和更容易获取的健康数据,医疗服务提供商仍在努力为远离医院且网络访问受限的人们提供快速、优质的医疗服务。由于连接性问题,传统的医疗数据库在这方面面临重大挑战,但医疗物联网设备和边缘计算应用的结合可以很容易克服这些挑战。
由边缘计算公司开发的便携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。从让人们登记预约的智能设备,到引导人们通过不熟悉的楼内区域找到正确医生办公室的通知,物联网医疗设备都是重要的边缘计算用例,它们有可能完全改变医疗保健行业的客户体验。
随着如此多的物联网医疗保健设备为患者提供帮助,并使他们的体验更加方便和快捷,边缘计算公司将在医疗保健行业中扮演着更加重要的角色。许多医院已经开始向患者提供流媒体内容服务,内容从电影、游戏到互动式教育节目,应有尽有。边缘数据中心可以帮助分发这些内容,并以最小的延迟使其更广泛可用。
4、供应链
更令人兴奋的边缘计算用例涉及行业供应链。今天的医院和医疗中心是技术奇迹,充满了各种尖端的医疗设备和计算机硬件,用以提供尽可能最好的医疗服务。他们还备有一些不那么先进,但同样重要的医疗设备,用于日常拯救生命。维持这些设备的运转是一项艰巨的后勤任务。从用于机器人手术辅助工具的昂贵机械部件到最小的绷带,供应链的任何中断都会给健康结果造成重大影响。
配备传感器的物联网边缘设备有可能改变医疗机构管理库存的方式。收集使用模式数据的设备可以利用预测性分析来确定设备何时可能出现故障,而基于智能RFID标签的库存管理可以消除耗时的文书工作和人工订购。配备GPS和其他传感器的车辆可以实时跟踪关键货物的位置。对于努力控制成本上升的组织来说,医疗物联网供应链创新提供了一个提高运营效率的大好机会。
5、成本节约
谈到成本节约,分析人士预测,物联网边缘设备的广泛采用可以帮助医疗机构节省高达25%的业务成本。其中一些节省将来自日常应用,如安全和监控或智能楼宇控制,但真正的创新可能来自患者监测和参与。基于大数据分析的可穿戴医疗物联网设备、植入式传感器和简化的物联网医疗保健服务属于边缘计算用例,可以显著降低患者的治疗费用。
互联互通是节约成本的另一个潜在来源。长期以来,医疗服务提供商一直被不兼容的系统和繁琐的记录存储所困扰,而医疗物联网设备和边缘计算应用网络可以快速、轻松地跨越组织边界进行通信,从而消除这些问题。随着成本上升对人们获得医疗服务构成的持续威胁,任何有助于提高效率和提供更高价值的创新都会被很快接受。
尽管物联网边缘设备已经变得非常普遍,但它们尚未发挥全部潜力。随着设备数量的不断增加,以及给网络数据基础设施带来的额外负担,边缘计算的用例将很快大量出现在医疗IT战略中。医疗保健行业将从这两项发展中受益匪浅,并且医疗物联网设备和边缘计算的强强联手也必将在未来提供关键优势。