什么是边缘计算，为什么它在***保健中如此重要？

高性能计算系统和边缘计算设备如何适应更广泛的***保健环境？以下是这些解决方案如何应用于***保健，以及它们如何使患者、***专业人员和设施管理人员受益。

来自物联网计算网络的快速数据处理

***保健环境汇集了大量不同的数据点。这些数据点可以从医护人员携带的手持终端、安装在病房和患者护理空间的监控系统以及设施周围部署的其他智能设备中收集。

因此，数据非常复杂。如果所有这些数据点都传输到中央数据中心，进行批量处理，然后中继到必要的系统，则会出现明显的延迟。边缘计算消除了这种延迟。数据的关键点由靠近源头的高性能计算系统组件处理，从而实现实时有效的决策和治疗交付。

助力人工智能技术

人工智能 （AI） 已经彻底改变了***保健领域。医生和***专业人员的专业知识将永远是***保健***重要的方面，但人工智能系统可以支持这些专业人员并提高他们的效率。

这些人工智能系统只能在强大而可靠的数据流下运行。同样，将数据发送回中央数据中心进行处理，然后在需要的地方接收处理后的数据的传统模型太慢了。人工智能工具和设备无法高效运行。

人工智能边缘计算避免了这种挂断。安信边缘计算产品利用高水平的处理能力，使其能够在不依赖中央数据中心的情况下进行繁重的处理操作。这反过来又支持 TensorFlow、ONNX、Caffe 和 PyTorch 等深度学习框架，为***保健提供商提供他们可以依赖的 AI 工具。

这些 AI 工具如何在***保健环境中使用？通过人工智能边缘计算组件监控患者数据使***保健专业人员的工作变得更加容易，而骨质疏松症、宫颈癌和膀胱癌筛查可以在早期发现严重疾病。

更精简的数据处理网络

中央数据中心功能强大，功能强大，但不是无限的。***保健提供者必须为存储空间和处理能力付费。在网络内部署边缘计算产品可以减少中心需要存储的数据量。通过投资边缘计算产品，设施可以积极降低其中央数据中心的运行成本。

使用传统的数据处理模式，***机构管理人员需要担心的不仅仅是成本。数据点通过各种不同的管道流入处理中心，但所有数据点都汇聚在同一个集中点。

这可能会造成阻塞。如果设施的带宽不够大，则可能会出现积压，从而进一步增加处理延迟。如果不及时处理数据，数据甚至会受到损害。边缘计算通过显著减少流量来消除这种风险。***机构能够以简化的方式处理数据，而无需增加数据带宽。

延长系统正常运行时间，减少漏洞

边缘计算的核心依赖于分布式网络。根据定义，这意味着多个 CPU 同时执行处理任务，而不仅仅是单个集中式服务器。这在安全性和可靠性方面实现了显着改进。虽然中央数据中心内置了故障保护和安全元素，但团队仍然依赖单一的整体结构来执行处理任务。如果此服务器因任何原因离线，关键的***保健系统也可能受到损害。

对于***机构来说，数据中心故障仍然是一个严重的事件，但如果有边缘计算组件的支持，重要的流程可以继续进行。患者健康和运营可行性得到保障。

在繁忙的***保健环境中实现可扩展性

***机构需要能够发展壮大，随着患者需求的发展而继续为患者提供服务。当设施依赖于单片数据存储和处理时，这可能很难实现。

边缘计算为系统增加了一个更加模块化的元素。虽然边缘计算设备仍然依赖于中央服务器，但它们可以在一定程度上独立运行。随着患者需求的增加，这使得***机构可以更轻松地将边缘计算设备添加到网络中，而不会使中央数据中心过载。