邊緣 AI

過去幾年，醫療保健產業經歷了重大轉變。遠距醫療預約已經獲得主流採用，越來越多患者從家中就能獲得需要的照護。遠端患者監控也日新月異，醫生得以深入解析患者的資料。

對於患者和醫療保健提供者期待由遠端照護支援的創新服務和解決方案，這才剛起步而已。

突破辦公室和螢幕侷限的醫療保健

全球大流行爆發之前，遠距醫療僅佔遠端交流的 5%。可擴充虛擬照護解決方案供應商 ViTel Net 的策略長 Richard Bakalar 醫師指出，今天這個數字高達 80%。

那些數字向 Bakalar 透露出的訊息就是，許多提供者現有的技術、訓練或支援基礎架構不足，無法成功部署遠距醫療解決方案。因此，ViTel Net 決定設計的解決方案，不僅要能讓醫院和診所採用遠距醫療，還要能夠將遠距醫療整合至整個系統。ViTel Net 並非將服務拼湊在一起，而是建立連線獨立系統，並且簡化資料庫和工作流程的平台。

該公司利用自家的雲端型 vCareCommand 模型平台，以及採用 Intel^® 處理器的高運算解決方案堆疊，成功與現有的資訊系統整合，並且將全部必要的患者資料收集到同一個地方，實現照護的連續性。

AI 和 CV 改善醫療診斷

若能將所有適當的資料都集中在正確的地方，提供者便能精確治療患者。人工智慧和電腦視覺越來越進步，照護提供者也可在診斷時獲得更多支援。

正如您所想像，存取所有類型的患者資料耗時又費力，醫生必須仔細檢查並且偵測異常情況。若善用 AI 和電腦視覺，系統便能自動指出任何問題，加速診斷。

Aireen 這類 AI 型篩選醫療裝置供應商，甚至更進一步採用 Intel^® 發行版 OpenVINO^™ 工具組等解決方案，提供早期診斷和治療的選項。

舉例來説，Aireen 目前正在協助醫生和驗光師篩選患者視網膜影像，強化醫療診斷。該公司解決方案的訓練過程，動用超過 150 萬張眼底攝影機影像，在分析視網膜影像時的敏感度達到百分之 99。

另一個例子則是網路硬體和邊緣伺服器製造商 AEWIN Technologies Co., Ltd.。該公司利用 OpenVINO 分析患者的低劑量電腦斷層掃描影像，提高篩選效率。這個方法有助於早期偵測疑似的疾病，例如癌症，讓患者儘快接受診斷和治療。

這些進展並不是為了以任何方式取代醫療專業知識。這些進展的設計，反而是為了輔助醫療專業知識，讓開業醫生有時間制定更完善的治療計畫。

AI 解決了醫療人員配置的問題

Aireen 和其他公司的解決方案之所以需求越來越高，部分原因在於全球醫療工作者短缺。目前有限的醫療照護人員負擔過重，而患者去看醫生時，辦公室通常是人滿為患，而且候診時間也長，他們的不滿可想而知。

透過提供 AI 支援的自助服務機，患者候診時間得以縮短，員工的壓力得以免除，科技能夠減輕醫療工作者的負擔。

舉例來說，IoMT 技術解決方案供應商 Imedtac 開發的Smart Vitals Sign Station，是測量生命徵象的替代方案。一直以來，患者在看醫生之前，護理師會先來幫他們量生命徵象。然而，透過 Imedtac，自助服務機能夠測量患者的身高、體重、體溫、心律和血壓，這樣一來，員工不僅能專注於更重要的事務，還可防止人工錯誤發生。解決方案能夠提供可靠精確服務的關鍵在於 Intel 處理器。

醫療保健的未來

技術日新月異，提供者和患者也越來越習慣使用技術，技術使用案例暴增的情況指日可待。

嵌入式電腦模組的主要供應商 congatec AG，透過讓機器人執行縫合傷口這類自動化工作，已經將 AI 導入了全新領域，例如開刀房。

無論是改善作業、診斷和治療計畫，還是為農村地區患者提供更妥善的照護，醫療保健未來的機會幾乎是無窮無盡。

您不妨參考 Intel Edge AI Certification Program，或是參加 30-Day Dev Challenge，瞭解如何加入改變的行列。

本文由 insight.tech 編輯副總監 Georganne Benesch 編輯。