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衛(wèi)健委政策不斷，醫(yī)院信息化、智能化再上日程邊緣計算助力醫(yī)院提

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2024年12月16日 01:41

現(xiàn)今我國所有醫(yī)院的管理層都在面對一個不可回避的問題，醫(yī)院信息化！我國的醫(yī)療信息化建設(shè)起步晚，國家對醫(yī)療信息化的政策經(jīng)歷了從“適當(dāng)推進(jìn)”到“加快發(fā)展”再到“積極全面推進(jìn)”的變化。昨日，國家衛(wèi)生健康委和國家中醫(yī)藥管理局聯(lián)合印發(fā)《公立醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展促進(jìn)行動（2021-2025年）》（以下簡稱《行動》），明確了“十四五”時期公立醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展的8項具體行動。文件中二（四）：“建設(shè)“三位一體”智慧醫(yī)院，鼓勵有條件的公立醫(yī)院加快應(yīng)用智能可穿戴設(shè)備、人工智能輔助診斷和治療系統(tǒng)等智慧服務(wù)軟硬件，...落實國家和行業(yè)信息化標(biāo)準(zhǔn)。

衛(wèi)健委與國務(wù)院、工信部、發(fā)改委等部門聯(lián)合印發(fā)《行動》來看，本次政策將延續(xù)之前的規(guī)劃方案，本著“新基建”的精神，加快醫(yī)療信息化建設(shè)速度，也利好醫(yī)療行業(yè)的企業(yè)。醫(yī)院信息化管理系統(tǒng)、電子病歷系統(tǒng)、區(qū)域醫(yī)療信息互聯(lián)互通、可穿戴設(shè)備、縣域分級診療解決方案逐步得到完善。地方各省市也紛紛出臺了醫(yī)療信息化的相關(guān)政策，從“十五”計劃時期延續(xù)至今，醫(yī)療領(lǐng)域數(shù)字化建設(shè)和智慧醫(yī)療建設(shè)成為“十四五”時期的重要任務(wù)。一項政策從2003年3月至今，國務(wù)院、衛(wèi)健委等部門反復(fù)提及醫(yī)療+互聯(lián)網(wǎng)+5G+AI，可見醫(yī)改是國家民生工程的重中之重，也是實現(xiàn) 《健康中國“2030”》計劃綱要的重點支撐。

政策力度不夠？

18年收效甚緩

“十五”至今已經(jīng)18年，醫(yī)改更是接近30年，非是政策力度不夠，也非補(bǔ)貼不強(qiáng)和地方各級單位、醫(yī)院不支持，醫(yī)療信息化存在不可回避的問題——底層技術(shù)支持。

但凡是革新，總要有底層技術(shù)作為支持，之前一直號稱無所不能的“云計算”在醫(yī)療信息化的過程中，曾經(jīng)擔(dān)任重要角色，但時過境遷，云計算所帶來的問題接踵而至。例如，《Google Health倒下后，前途何在？》一文中，醫(yī)準(zhǔn)智能創(chuàng)始人兼董事長呂晨翀的描述：“內(nèi)網(wǎng)升級導(dǎo)致AI系統(tǒng)不能用，今天還有這么多患者要體檢，怎么辦？”云計算的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)傳輸至云端進(jìn)行分析處理，如果沒了網(wǎng)絡(luò)，那“云計算”也就只能成為擺設(shè)，是一個非?，F(xiàn)實的問題。

再看前幾日的Facebook宕機(jī)事故，互聯(lián)網(wǎng)巨頭Facebook就是長達(dá)6小時的全球大宕機(jī)。據(jù)說，這是Facebook創(chuàng)辦以來最嚴(yán)重的一次網(wǎng)絡(luò)訪問事故，除了Instagram、Whatsapp、Messenger這幾大海外沖浪必備平臺，虛擬現(xiàn)實平臺Oculus的游戲，部分企業(yè)端服務(wù)以及很多需要Facebook賬號登錄的平臺都上不去了，就連Facebook公司的內(nèi)網(wǎng)也受到影響。要知道，這里可匯聚了全球最厲害、薪酬最高的一大批程序員！

可見國內(nèi)外在云計算和數(shù)據(jù)中心兩個維度上，都存在著一定的瓶頸，試想，如果醫(yī)院完全指望上云的方案，在醫(yī)生進(jìn)行高危手術(shù)時，如果出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信故障，可想會出現(xiàn)什么樣的危機(jī)？數(shù)據(jù)存儲、計算都在云端，但幾乎沒有哪個云服務(wù)廠商實現(xiàn)過100%的連續(xù)性，都出現(xiàn)過計劃外的停機(jī)。2017年，IBM、AWS、谷歌、蘋果等主要云服務(wù)提供商也都經(jīng)歷過云中斷，將Netflix、Quora、Reddit和 Foursquare等熱門應(yīng)用“一波帶走”，影響了大大小小的企業(yè)。所以可見醫(yī)療信息化，上云不是唯一方案。

云計算不再是數(shù)據(jù)儲存和傳輸、計算的靈丹妙藥。近年來，計算工作的負(fù)載一直在遷徙，首先是從本地數(shù)據(jù)中心遷移到云，現(xiàn)在越來越多的從云數(shù)據(jù)中心遷移到靠近數(shù)據(jù)源“邊緣”位置。目標(biāo)是通過縮短數(shù)據(jù)傳輸距離提高應(yīng)用和服務(wù)的可靠性，降低運(yùn)行成本，從而減少帶寬壓力和交互延遲。

邊緣計算崛起

能夠解決什么問題？

近年來在醫(yī)療領(lǐng)域，有很多圍繞邊緣計算的討論。但是，拋開炒作和時髦術(shù)語的外衣，邊緣計算其實是一種非常實用、易于使用、可部署的技術(shù)，它有可能改變世界各地醫(yī)療機(jī)構(gòu)的游戲規(guī)則。

邊緣計算是繼分布式計算、網(wǎng)格計算、云計算之后的又一新型計算模型。使得計算、存儲、傳輸、應(yīng)用等服務(wù)更具智能，具備優(yōu)勢互補(bǔ)、深度協(xié)同的資源調(diào)度能力，是能夠集云、網(wǎng)、端、智四位一體的新型計算模型。邊緣計算描述了一種物理計算基礎(chǔ)設(shè)施，該基礎(chǔ)設(shè)施位于某組織機(jī)構(gòu)的中央數(shù)據(jù)中心或云基礎(chǔ)設(shè)施之外，允許將應(yīng)用程序、計算和存儲資源放置在最需要的位置以及收集大部分?jǐn)?shù)據(jù)的位置。

通過邊緣計算，收集和處理邊緣來源的信息，比如現(xiàn)場醫(yī)療應(yīng)用程序、管理系統(tǒng)等越來越多的醫(yī)療相關(guān)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等，而無需通過廣域網(wǎng)（WAN）或虛擬專用網(wǎng)（VPN）發(fā)送信息。然而，它們?nèi)匀豢梢赃B接到更廣泛的網(wǎng)絡(luò)，并在必要時傳輸數(shù)據(jù)。構(gòu)成邊緣計算環(huán)境核心的本地化組件越來越多地?fù)碛辛顺诤匣A(chǔ)設(shè)施，即將基礎(chǔ)設(shè)施的存儲、計算和虛擬化層集成到單個解決方案架構(gòu)中。那么邊緣計算能夠解決什么問題？

1.高可靠、低延遲計算能力的需求

大數(shù)據(jù)的傳輸、分析、處理與存儲對網(wǎng)絡(luò)帶寬提出了巨大的挑戰(zhàn)，而邊緣計算的誕生，為解決這一問題提供了必要的技術(shù)手段。大量的海量終端設(shè)備是數(shù)據(jù)收集的第一站，而把大量的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆朴嬎阒行娜ヌ幚?，將?dǎo)致數(shù)據(jù)處理的不及時，甚至造成系統(tǒng)事故，尤其在醫(yī)療場景和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、VR/AR模擬運(yùn)動等要求運(yùn)算可靠性、實時性比較高的應(yīng)用場景下，邊緣計算就是最佳解決方案。

2.減少部署、運(yùn)營成本

云計算、超算需要依托計算中心、數(shù)據(jù)中心為其提供支撐，而過于集中的資源消耗了大量的電力，由于資源利用率不高，造成了大量的資源閑置。PUE數(shù)值往往過高，國外數(shù)據(jù)中心一般小于 2，而國內(nèi)大多數(shù)數(shù)據(jù)中心介于 2 和 3 之間。為此，集中式的計算模型將導(dǎo)致資源的極大浪費(fèi)，同時也帶來了過大的電力消耗。邊緣計算可通過分擔(dān)數(shù)據(jù)中心的存儲和計算任務(wù)，無需建立大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，一定程度上可以減少能耗，減少前期投入成本和運(yùn)營成本。

3.大數(shù)據(jù)處理的壓力

根據(jù) IDC 報告，80%的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，預(yù)計到 2020 年全球數(shù)據(jù)總量將達(dá)到 35ZB。而物聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展使得終端設(shè)備呈現(xiàn)指數(shù)級增長，無疑又進(jìn)一步加劇了這一趨勢。如果大數(shù)據(jù)處理方法還是依賴云計算、超算計算模型，無疑不切實際。過于集中的處理方式消耗了大量收集、匯聚、處理的成本，而且效率得不到保證。同時，很多處理任務(wù)沒必要進(jìn)行集中處理，可以分擔(dān)在前端進(jìn)行預(yù)處理，減少不必要的傳輸、存儲資源消耗。而且對于即將到來的人工智能和5G、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所帶來的海量數(shù)據(jù)，邊緣計算所帶來的分布式解決方案將更加快捷實時的處理海量數(shù)據(jù)。

4.云計算資源利用率不高

醫(yī)院對 IT 基礎(chǔ)設(shè)施的需求受多種因素制約，比如：時間段、應(yīng)用類型、地理區(qū)域等，特別是在私有云環(huán)境下，在很多時間段、應(yīng)用場景下資源是浪費(fèi)的。為此，需要發(fā)揮邊緣云、邊緣計算的優(yōu)勢，避免大量資源的過于集中，減少數(shù)據(jù)中心的資金投入，而應(yīng)把處理設(shè)備部署到網(wǎng)絡(luò)的邊緣，發(fā)揮集中式和分散式計算的雙重優(yōu)勢。

5.智能前端

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，眾多智能終端設(shè)備自身可以完成部分、甚至全部處理任務(wù)，無需立刻回傳到云端進(jìn)行處理，而是有進(jìn)一步處理需求后，才進(jìn)行數(shù)據(jù)的回傳。因此，邊緣設(shè)備可以分擔(dān)云計算部分處理任務(wù)，開啟“云、網(wǎng)、端、智”四位一體的處理模式?；蹫橹悄墚a(chǎn)品內(nèi)鏡偵探就是采用“邊緣計算”×“人工智能”的解決方案，為消化科醫(yī)生提供安全、實時、可靠的輔助診斷服務(wù)，并且可以選擇物聯(lián)網(wǎng)、以及邊緣云解決方案，開啟“云、網(wǎng)、端、智”四位一體的處理模式。

6.安全隱私問題

數(shù)據(jù)安全和個人隱私問題是目前數(shù)據(jù)中心面臨的一大挑戰(zhàn)，目前數(shù)據(jù)泄露事故、黑客攻擊事件頻發(fā)，給醫(yī)院、個人的信息安全帶來了嚴(yán)峻的考驗。因此，把一些隱私的數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)中心，將大大增加了信息泄露的風(fēng)險。在邊緣設(shè)備上存儲相關(guān)的數(shù)據(jù)，相對而言，將有利于數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)。因此，基于以上云計算存在著亟待解決的問題，邊緣計算的某些特質(zhì)可以對云計算相應(yīng)功能進(jìn)行有效的補(bǔ)充和完善。邊緣計算是去中心化的、分布式的計算模型，其形式可以將安全風(fēng)險和損失降到最低，是IT資源設(shè)施的優(yōu)化配置解決方案，是算法上的改進(jìn)、算力上的優(yōu)化、數(shù)據(jù)的重新布局。

7.服務(wù)質(zhì)量相對更穩(wěn)定

與普通網(wǎng)絡(luò)用戶相比，網(wǎng)絡(luò)波動、延遲和偶爾的因為網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商帶來網(wǎng)絡(luò)連接中斷，是醫(yī)院應(yīng)用中不能夠容忍的。由于云計算醫(yī)療器械設(shè)備對網(wǎng)絡(luò)和云系統(tǒng)的高穩(wěn)定性要求，如果網(wǎng)絡(luò)或者云服務(wù)器經(jīng)常遭受中斷，將帶來醫(yī)院、患者、醫(yī)生的經(jīng)濟(jì)損失甚至生命安全。那么采用慧為智能的邊緣計算方案，在關(guān)鍵應(yīng)用程序部署在邊緣進(jìn)行采集、計算、實時反饋給醫(yī)生就極為重要，能夠保證設(shè)備對于醫(yī)生、患者的服務(wù)質(zhì)量穩(wěn)定如一。

8.提高效率和響應(yīng)能力

邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施可以減少數(shù)據(jù)的移動量，從而提高網(wǎng)絡(luò)效率。每個本地網(wǎng)絡(luò)組件都能夠處理它收集的一些信息。因此，邊緣計算減少了對遠(yuǎn)程集中式服務(wù)器或分布式本地服務(wù)器的依賴，意味著醫(yī)院和診所將獲得更靈活、響應(yīng)性更強(qiáng)的IT網(wǎng)絡(luò)。鑒于患者數(shù)據(jù)量不斷增加，這一點至關(guān)重要。

然而，即使面對醫(yī)療保健行業(yè)不斷增長的數(shù)據(jù)量，采用邊緣計算仍將全面提高效率。包括更快的預(yù)約安排、更快的授權(quán)訪問醫(yī)療記錄、快速的測試結(jié)果處理，以及更及時的診斷。借助邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施，無需再等待數(shù)據(jù)發(fā)送到中央存儲庫進(jìn)行處理，再返回醫(yī)院，醫(yī)生、醫(yī)務(wù)人員和管理團(tuán)隊就可以使用這些數(shù)據(jù)，及時的對患者進(jìn)行診治。

9.預(yù)算、維護(hù)成本支出更少

與其他行業(yè)領(lǐng)域一樣，醫(yī)院科室也面臨許多與IT相關(guān)的挑戰(zhàn)，包括預(yù)算有限、IT部門相對較小，以及難以維護(hù)、計算系統(tǒng)混亂繁雜等問題。但是，許多部門表示數(shù)據(jù)是他們業(yè)務(wù)的生命線，而網(wǎng)絡(luò)停機(jī)將面臨生死攸關(guān)的情況，醫(yī)療領(lǐng)域也不例外，業(yè)務(wù)依賴于快速、高效且高度可用的IT基礎(chǔ)設(shè)施。但由于醫(yī)院IT人員很少，要始終掌握每項系統(tǒng)管理任務(wù)應(yīng)對IT緊急事件，這并不容易?，F(xiàn)有的一些例子，比如有四到五名IT員工負(fù)責(zé)管理醫(yī)院內(nèi)的500臺以上的醫(yī)療器械和常規(guī)辦公設(shè)備，這是一個非常現(xiàn)實的問題。因此，邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施的本地化組件可以在醫(yī)療保健部門的總部或中央數(shù)據(jù)存儲庫進(jìn)行遠(yuǎn)程配置和管理。

這樣做的好處是可以讓每個站點的IT人員從一些更耗時的日常任務(wù)中解放出來，并幫助他們更好地應(yīng)對IT緊急事件。邊緣計算系統(tǒng)還可以提供內(nèi)置的自動化災(zāi)難恢復(fù)功能和自我修復(fù)功能，以進(jìn)一步減少IT團(tuán)隊的負(fù)擔(dān)。

使用邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施還可以為每個位置提供集中的自動化安全策略，并確保在組織內(nèi)的多個位置實現(xiàn)統(tǒng)一的HIPAA合規(guī)性。將數(shù)據(jù)保持在本地也意味著可以改善現(xiàn)場安全性?？梢栽跐撛诘臄?shù)據(jù)泄露可能造成危害之前檢測到它們，并且能夠在現(xiàn)場管理密碼和身份驗證系統(tǒng)。

展望未來

邊緣計算在近年的發(fā)展中不斷迭代，無論是在設(shè)備端的算法、硬件算力、精標(biāo)注的數(shù)據(jù)都有了質(zhì)的飛躍，未來將會不弱于云計算的計算力上能夠等同甚至超過大部分的服務(wù)器設(shè)備，在特定領(lǐng)域，如消化道輔助診斷領(lǐng)域，云計算就無法實現(xiàn)邊緣計算帶來的穩(wěn)定、實時、高效的動態(tài)醫(yī)學(xué)影像消化道AI輔助檢測結(jié)果，同時在數(shù)據(jù)的安全上，邊緣計算也將會比云計算來的更加安全可控。

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