现今我国所有医院的管理层都在面对一个不可回避的问题，医院信息化！我国的医疗信息化建设起步晚，国家对医疗信息化的政策经历了从“适当推进”到“加快发展”再到“积极全面推进”的变化。昨日，国家卫生健康委和国家中医药管理局联合印发《公立医院高质量发展促进行动（2021-2025年）》（以下简称《行动》），明确了“十四五”时期公立医院高质量发展的8项具体行动。文件中二（四）：“建设“三位一体”智慧医院，鼓励有条件的公立医院加快应用智能可穿戴设备、人工智能辅助诊断和治疗系统等智慧服务软硬件，...落实国家和行业信息化标准。

△ 资料来自前瞻经济学人

卫健委与国务院、工信部、发改委等部门联合印发《行动》来看，本次政策将延续之前的规划方案，本着“新基建”的精神，加快医疗信息化建设速度，也利好医疗行业的企业。医院信息化管理系统、电子病历系统、区域医疗信息互联互通、可穿戴设备、县域分级诊疗解决方案逐步得到完善。地方各省市也纷纷出台了医疗信息化的相关政策，从“十五”计划时期延续至今，医疗领域数字化建设和智慧医疗建设成为“十四五”时期的重要任务。一项政策从2003年3月至今，国务院、卫健委等部门反复提及医疗+互联网+5G+AI，可见医改是国家民生工程的重中之重，也是实现 《健康中国“2030”》计划纲要的重点支撑。

政策力度不够？

18年收效甚缓

“十五”至今已经18年，医改更是接近30年，非是政策力度不够，也非补贴不强和地方各级单位、医院不支持，医疗信息化存在不可回避的问题——底层技术支持。

但凡是革新，总要有底层技术作为支持，之前一直号称无所不能的“云计算”在医疗信息化的过程中，曾经担任重要角色，但时过境迁，云计算所带来的问题接踵而至。例如，《Google Health倒下后，前途何在？》一文中，医准智能创始人兼董事长吕晨翀的描述：“内网升级导致AI系统不能用，今天还有这么多患者要体检，怎么办？”云计算的关键在于数据传输至云端进行分析处理，如果没了网络，那“云计算”也就只能成为摆设，是一个非常现实的问题。

再看前几日的Facebook宕机事故，互联网巨头Facebook就是长达6小时的全球大宕机。据说，这是Facebook创办以来最严重的一次网络访问事故，除了Instagram、Whatsapp、Messenger这几大海外冲浪必备平台，虚拟现实平台Oculus的游戏，部分企业端服务以及很多需要Facebook账号登录的平台都上不去了，就连Facebook公司的内网也受到影响。要知道，这里可汇聚了全球最厉害、薪酬最高的一大批程序员！

可见国内外在云计算和数据中心两个维度上，都存在着一定的瓶颈，试想，如果医院完全指望上云的方案，在医生进行高危手术时，如果出现网络通信故障，可想会出现什么样的危机？数据存储、计算都在云端，但几乎没有哪个云服务厂商实现过100%的连续性，都出现过计划外的停机。2017年，IBM、AWS、谷歌、苹果等主要云服务提供商也都经历过云中断，将Netflix、Quora、Reddit和 Foursquare等热门应用“一波带走”，影响了大大小小的企业。所以可见医疗信息化，上云不是唯一方案。

云计算不再是数据储存和传输、计算的灵丹妙药。近年来，计算工作的负载一直在迁徙，首先是从本地数据中心迁移到云，现在越来越多的从云数据中心迁移到靠近数据源“边缘”位置。目标是通过缩短数据传输距离提高应用和服务的可靠性，降低运行成本，从而减少带宽压力和交互延迟。

边缘计算崛起

能够解决什么问题？

近年来在医疗领域，有很多围绕边缘计算的讨论。但是，抛开炒作和时髦术语的外衣，边缘计算其实是一种非常实用、易于使用、可部署的技术，它有可能改变世界各地医疗机构的游戏规则。

边缘计算是继分布式计算、网格计算、云计算之后的又一新型计算模型。使得计算、存储、传输、应用等服务更具智能，具备优势互补、深度协同的资源调度能力，是能够集云、网、端、智四位一体的新型计算模型。边缘计算描述了一种物理计算基础设施，该基础设施位于某组织机构的中央数据中心或云基础设施之外，允许将应用程序、计算和存储资源放置在最需要的位置以及收集大部分数据的位置。

通过边缘计算，收集和处理边缘来源的信息，比如现场医疗应用程序、管理系统等越来越多的医疗相关物联网设备等，而无需通过广域网（WAN）或虚拟专用网（VPN）发送信息。然而，它们仍然可以连接到更广泛的网络，并在必要时传输数据。构成边缘计算环境核心的本地化组件越来越多地拥有了超融合基础设施，即将基础设施的存储、计算和虚拟化层集成到单个解决方案架构中。那么边缘计算能够解决什么问题？

1.高可靠、低延迟计算能力的需求

大数据的传输、分析、处理与存储对网络带宽提出了巨大的挑战，而边缘计算的诞生，为解决这一问题提供了必要的技术手段。大量的海量终端设备是数据收集的第一站，而把大量的数据传输到云计算中心去处理，将导致数据处理的不及时，甚至造成系统事故，尤其在医疗场景和工业互联网、VR/AR模拟运动等要求运算可靠性、实时性比较高的应用场景下，边缘计算就是最佳解决方案。

2.减少部署、运营成本

云计算、超算需要依托计算中心、数据中心为其提供支撑，而过于集中的资源消耗了大量的电力，由于资源利用率不高，造成了大量的资源闲置。PUE数值往往过高，国外数据中心一般小于 2，而国内大多数数据中心介于 2 和 3 之间。为此，集中式的计算模型将导致资源的极大浪费，同时也带来了过大的电力消耗。边缘计算可通过分担数据中心的存储和计算任务，无需建立大规模数据中心，一定程度上可以减少能耗，减少前期投入成本和运营成本。

3.大数据处理的压力

根据 IDC 报告，80%的数据是非结构化数据，预计到 2020 年全球数据总量将达到 35ZB。而物联网的蓬勃发展使得终端设备呈现指数级增长，无疑又进一步加剧了这一趋势。如果大数据处理方法还是依赖云计算、超算计算模型，无疑不切实际。过于集中的处理方式消耗了大量收集、汇聚、处理的成本，而且效率得不到保证。同时，很多处理任务没必要进行集中处理，可以分担在前端进行预处理，减少不必要的传输、存储资源消耗。而且对于即将到来的人工智能和5G、物联网设备所带来的海量数据，边缘计算所带来的分布式解决方案将更加快捷实时的处理海量数据。

4.云计算资源利用率不高

医院对 IT 基础设施的需求受多种因素制约，比如：时间段、应用类型、地理区域等，特别是在私有云环境下，在很多时间段、应用场景下资源是浪费的。为此，需要发挥边缘云、边缘计算的优势，避免大量资源的过于集中，减少数据中心的资金投入，而应把处理设备部署到网络的边缘，发挥集中式和分散式计算的双重优势。

5.智能前端

随着人工智能技术的发展，众多智能终端设备自身可以完成部分、甚至全部处理任务，无需立刻回传到云端进行处理，而是有进一步处理需求后，才进行数据的回传。因此，边缘设备可以分担云计算部分处理任务，开启“云、网、端、智”四位一体的处理模式。慧为智能产品內镜侦探就是采用“边缘计算”ד人工智能”的解决方案，为消化科医生提供安全、实时、可靠的辅助诊断服务，并且可以选择物联网、以及边缘云解决方案，开启“云、网、端、智”四位一体的处理模式。

6.安全隐私问题

数据安全和个人隐私问题是目前数据中心面临的一大挑战，目前数据泄露事故、黑客攻击事件频发，给医院、个人的信息安全带来了严峻的考验。因此，把一些隐私的数据上传到数据中心，将大大增加了信息泄露的风险。在边缘设备上存储相关的数据，相对而言，将有利于数据隐私的保护。因此，基于以上云计算存在着亟待解决的问题，边缘计算的某些特质可以对云计算相应功能进行有效的补充和完善。边缘计算是去中心化的、分布式的计算模型，其形式可以将安全风险和损失降到最低，是IT资源设施的优化配置解决方案，是算法上的改进、算力上的优化、数据的重新布局。

7.服务质量相对更稳定

与普通网络用户相比，网络波动、延迟和偶尔的因为网络运营商带来网络连接中断，是医院应用中不能够容忍的。由于云计算医疗器械设备对网络和云系统的高稳定性要求，如果网络或者云服务器经常遭受中断，将带来医院、患者、医生的经济损失甚至生命安全。那么采用慧为智能的边缘计算方案，在关键应用程序部署在边缘进行采集、计算、实时反馈给医生就极为重要，能够保证设备对于医生、患者的服务质量稳定如一。

8.提高效率和响应能力

边缘计算基础设施可以减少数据的移动量，从而提高网络效率。每个本地网络组件都能够处理它收集的一些信息。因此，边缘计算减少了对远程集中式服务器或分布式本地服务器的依赖，意味着医院和诊所将获得更灵活、响应性更强的IT网络。鉴于患者数据量不断增加，这一点至关重要。

然而，即使面对医疗保健行业不断增长的数据量，采用边缘计算仍将全面提高效率。包括更快的预约安排、更快的授权访问医疗记录、快速的测试结果处理，以及更及时的诊断。借助边缘计算基础设施，无需再等待数据发送到中央存储库进行处理，再返回医院，医生、医务人员和管理团队就可以使用这些数据，及时的对患者进行诊治。

9.预算、维护成本支出更少

与其他行业领域一样，医院科室也面临许多与IT相关的挑战，包括预算有限、IT部门相对较小，以及难以维护、计算系统混乱繁杂等问题。但是，许多部门表示数据是他们业务的生命线，而网络停机将面临生死攸关的情况，医疗领域也不例外，业务依赖于快速、高效且高度可用的IT基础设施。但由于医院IT人员很少，要始终掌握每项系统管理任务应对IT紧急事件，这并不容易。现有的一些例子，比如有四到五名IT员工负责管理医院内的500台以上的医疗器械和常规办公设备，这是一个非常现实的问题。因此，边缘计算基础设施的本地化组件可以在医疗保健部门的总部或中央数据存储库进行远程配置和管理。

这样做的好处是可以让每个站点的IT人员从一些更耗时的日常任务中解放出来，并帮助他们更好地应对IT紧急事件。边缘计算系统还可以提供内置的自动化灾难恢复功能和自我修复功能，以进一步减少IT团队的负担。

使用边缘计算基础设施还可以为每个位置提供集中的自动化安全策略，并确保在组织内的多个位置实现统一的HIPAA合规性。将数据保持在本地也意味着可以改善现场安全性。可以在潜在的数据泄露可能造成危害之前检测到它们，并且能够在现场管理密码和身份验证系统。

展望未来

边缘计算在近年的发展中不断迭代，无论是在设备端的算法、硬件算力、精标注的数据都有了质的飞跃，未来将会不弱于云计算的计算力上能够等同甚至超过大部分的服务器设备，在特定领域，如消化道辅助诊断领域，云计算就无法实现边缘计算带来的稳定、实时、高效的动态医学影像消化道AI辅助检测结果，同时在数据的安全上，边缘计算也将会比云计算来的更加安全可控。慧维智能核心技术的“基于时间流和空间流的双流卷积神经网络算法“，可以在机器理解而人所不能理解的维度中提供计算、分析、识别，辅助医生在手术中效率更高、手术质量更好；在医生进行消化道内镜检查时，提供高效、精准、实时的智能服务，并快速实时反馈在屏幕上与医生交互，通过边缘计算帮助医生实时快速发现病灶，提高检出率。

慧维智能未来会和边缘计算产业共同发展旨在形成“技术研发、标准研制、产品检测、应用示范、规模商用”的产业闭环，推动我国医疗器械智能化发展，为早日完成我国的医疗改革和《健康中国“2030”》计划纲要舔砖加瓦。

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