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5G邊緣運算 助益COVID19肺炎醫療

搭載邊緣運算的醫療物聯網儀器,除了瞭解呼吸狀況與照護以外,各式麻醉手術也都能使用。聿信

在醫療大數據的儲存、傳輸、分析、雲端應用策略上,近年來服務越來越多,也因為即時與快速的要求,各界十分強調邊緣運算、機器學習的應用,也讓各式演算法部署到了不同的終端裝置,提供醫療現場更快的診斷與警示應用。再加上COVID-19(新冠肺炎)的爆發,負壓隔離病房的許多零接觸與即時的數據分析應用需求激增,隨之帶起的醫療物聯網應用需求更是多,包括無須接觸的熱感應儀;原先應用於企業上班打卡的人臉辨識系統,也都用於感測進出醫療院所的民眾是否配戴口罩;此外,包括生理數值量測貼片、綁帶、脫針感應等定位技術,也提升零接觸與實時掌握的效果。對此,AWS首席雲計算企業顧問博士張俠也分享了許多不同應用情境,所採用的不同科技。

雲端還是邊緣 根據不同情境選擇

呼吸聲與體溫偵測、分析、警示,是否因為要即時而更多了邊緣運算的應用;而肺部與腎臟等關聯器官的發炎影像的偵測、診斷、分析,除了邊緣運算以外,雲端運算的較強算力,也提供了跨部門、跨醫療院所、跨城市的應用。

張俠表示,AWS的物聯網平台核心在雲端,而IoT Greengrass等專門處理邊緣端的物聯網體系,同時負責管理、安全、並與雲端核心相聯。針對技術的實用上,同時也說,由於網路連線仍有順暢與不穩定之分,也因此需要快速決策的就需要邊緣概念的幫忙;此外,除了快速決策以外,結果能不能延遲分析與訊號可否中斷傳輸也是判斷指標,比方說,心跳偵測就無法中斷,醫療核心的「穩定與有效」,也才能落實。

疫情爆發 肺音偵測與分析服務搶手

雖說是婦孺皆知的概念,然而前後端的數據連結與分析,儘可能也要提供專業人員快速上手的使用者介面,像是生醫新創聿信醫療,就透過手機App的前端展示方式,讓俗稱呼吸音的氣管、支氣管等管道音和肺泡音的內容都能快速呈現,而常見肺音種類又包含正常音、喘鳴音、哮鳴音、爆裂音/囉音、鼾音、肋間摩擦音等。人工智慧(AI)建模通常都在後台跑資料,而較不複雜的模型可在手機上收集與處理。

替產業增加價值:5G的邊緣運算

5G已來,在多元分工社會中,都需要更多彈性與快速的服務,張俠分享說道,AWS 2019年12月剛發布的Wavelength功能,就與美國電信商Verizon合作,將雲端服務直接放在5G網路節點上,也就是能夠直接在5G網路前端基地台當中快速分析與處理數據。

同時也看好5G讓網路的河道更寬了,不僅讓科技底層服務供應商,同時也讓應用者、開發者有更多手段與方法能夠在裝置上、在雲端、在邊緣,更合理地分工、提高時效要求,進而整合平台與技術。

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【本文由鴻海科技集團、FII新加坡商鴻運科股份有限公司台灣分公司贊助,DIGITIMES獨立報導】


蔡騰輝

DIGITIMES電子時報智慧醫療主編蔡騰輝Mark Tsai
專注研究智慧醫療產品技術服務導入場域時,所遇到的困難癥結與如何克服要點。
精通中英德語,熱愛挑戰與Swing Dance。
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