边缘计算在医疗领域的应用

如今 ，边缘很多医疗机构的计算IT部门正在遭受数据存储和网络速度的困扰 。医生对患者进行诊断以帮助其摆脱困境，医疗用这种治疗过程需要进行良好的领域管理。

一直持续蔓延的边缘冠状病毒疫情加剧了医疗机构的基础设施快速转型，这对其业务和数据的计算处理带来了不利影响。

数据存储这个普遍存在的医疗用问题已经在许多行业领域中显现。例如，领域数据中心运营商Digital Realty公司发布的边缘一份数据引力指数分析报告指出 ，建站模板如果不能更好地存储大量数据，计算将会影响各行业组织开展的医疗用业务，并带来变革阻力。领域

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远程工作成为常态

由于发生疫情  ，边缘很多企业和机构采用远程工作的计算模式 。研究表明 ，医疗用远程工作这一趋势将不会逆转
。根据调研机构Juniper Research公司的预测，疫情对医疗机构带来的一个永久性影响是，支持远程咨询和数字治疗的市场需求每年将增长69%，服务器租用该公司预计到2025年的这方面的市场收入将达到534亿美元 。由于医学研究数据的大量增长，葛兰素史克公司等药物生产开发商为加速药物研究而在欧洲构建了运行速度高达400petaflops的超级计算机 ，以加速药物研究 。

国际冠状病毒数据联盟(ICODA)等机构在2021年3月举行的一次研讨会上表示 ，企业需要将IT基础设施问题(而不是快速增长的数据量)视为其业务发展面临的主要挑战。

边缘计算技术并不能成为医疗机构解决基础设施问题的灵丹妙药，亿华云因为医疗行业是历史悠久的服务类别，其面临的挑战因文化和基础设施而有所不同 。例如在英国医疗卫生体系中，管理文化可能比电力、冷却或通信连接更难调和。

虽然很多企业和机构拥有职责明确的数据中心运营和管理团队，但医疗机构的IT员工可能对电源 、冷却和通信机架等技术并不精通 。如果托管服务提供商能够为他们提供帮助，那么这不是问题，云计算但是构建所需基础设施则面临巨大的挑战。

找到部署的房间

一家托管服务提供商称，只是在医院中部署一个微型数据中心就是一个难题，该服务提供商致力于将边缘计算 IT设施部署到医院中。该公司表示，“我们的边缘计算工作中最艰巨的部分是在医院建筑中找到一个适合部署IT设备的房间。”

其面临最大的源码库挑战是时间紧张 。医院IT项目负责人可能会决定立即需要部署服务器，但是IT供应商可能花费三个月的时间才能完成部署  。

例如在一个项目中，医院指定一家安装商构建微型数据中心。托管服务提供商向安装商建议了最佳选择 ，并在处理报告时等待指示 。在最初的考察中 ，安装人员寻找到一个非常适合部署托管数据中心的房间。而在几个月之后 ，医院却重新调换了另一个房间，高防服务器必须重新进行部署，但完成这些工作需要8个月的时间。当一切准备就绪时 ，却传来该建筑物即将被拆除的消息。

一位不愿透露姓名的安装人员说  ：“在医院构建数据中心
，我们需要反复考虑并寻找适合安装数据中心设备的房间，但如果不能提供适合的空间，只能在停车场或房间的角落安装或部署。”

监控和冷却

在医院中部署通常有一种安装模式：构建一个或两个数据中心(一个主要运营业务的数据中心 ，另一个作为灾难恢复设施) ，其中有多个独立的电源室，每个电源室都安装不间断电源(UPS)。而这家医院采用200台小型UPS电源，这些设备各自分散并且难以管理。托管服务提供商只能通过内置的DCIM平台进行远程监控 ，并将所有信息汇总到客户端 。

作为边缘计算设施的一部分 ，提供使用液体冷却的集装箱数据中心可以解决医院的多个问题。由于将服务器浸泡在绝缘的冷却液体中，因此可以防止电路过热引发火灾的可能性 。浸泡式冷却方法也可以防止粉尘被吹到电路板上 ，从而避免造成短路。

人工智能护理

在决策速度更快的私有医疗保健机构中，部署IT设备的挑战在于如何充分适应环境。养老院是边缘计算如何解决网络拥塞和合规性问题的另一个例子。

疫情给疗养院的工作人员带来了巨大的压力，使他们更难抽出时间来照顾病人
。与此同时，他们还不得不面对新的隐私法规，这些法规限制了可以安装的摄像头监控的数量 。

阿姆斯特丹大学(UoA)为此提出了解决该问题的一种方法，Harro Stokman博士发明了一种利用人工智能来了解每个房间中事件模式的方法。

隐私法规限制了工作人员通过摄像头观看病人的时间  。但是，对于计算机却没有这种限制，并且如果它被认为足够智能
，则可以根据这些计算机判断患者的健康情况。这就是Stokman博士开发的KNN人工智能系统的逻辑，该系统观察患者并确定是否需要人为干预或护理(例如跌倒)。

问题在于 ，KNN系统创建的数据太多，全部发送到云平台进行存储和处理可能产生网络瓶颈和更多费用。作为回应 ，阿姆斯特丹大学(UoA)分拆出来的一家名为Kepler Vision Technologies(KVT)公司使用Nvidia公司的Jetson Xavier NX模块构建了一个边缘计算设备Edge Box，可以本地处理所有数据，提高了收集到的数据质量。通过本地化分析，可以减少发送到云平台进行处理的数据。

仍需要配套的网络基础设施

创建边缘计算硬件是一回事 。但是配套的网络基础设施从何而来?

调研机构Disruptive分析公司创始人、移动电信行业观察家Dean Bubley警告说 ，人们对采用5G技术的期望是不现实的 ，特别是在需要即时响应时间的支持系统方面。

Bubley表示 ，某些情况下 ，与5G相关的超可靠低延迟(URLLC)可以最大限度地减少需要即时响应的新应用和设备的网络往返时间。他说
，“在这方面 ，移动边缘计算能够以每个基站的区域计算设施或服务器的形式满足他们的需求。”

但是在许多应用程序中，这种网络延迟必须更低 。内窥镜或显微外科手术工具可能需要响应每秒发送100次的触觉反馈。还有人提议将无人机用于医院之间的药物运输 ，但是这些无人机必须在两毫秒内对控制信号或面临的风险做出反应
。5G是否能够提供用于研究的光子传感器所需的等待时间也值得怀疑 ，因为光子传感器需要在以皮秒的时间运行。

光纤能否提供帮助?

美国应对基础设施挑战的方法之一是开放接入或竞争性光纤网络，如SiFi Networks公司的FiberCity光纤产品
。该公司承诺这将允许接入多个服务提供商和光纤网络上的不同路径，从而提供99.9999%的可靠性。

在这个模型中，每个家庭用户和企业都将采用城市范围的光纤网络，并有效地为他们提供了一个专用网络。医院或研究机构也可以通过光纤高速传输数据 。

SiFi Networks公司首席执行官Ben Bawtree-Jobson表示，这将显著减少通过云平台发送数据的问题。将文件存储在本地设施中也会产生问题，需要在异地或国际范围内共享 。云存储可能更适合这样的无缝协作。

Bawtree-Jobson说 ：“问题是需要多少带宽
，而采用光纤网络可以解决这一问题。”

与此同时，根据Juniper Research公司发布的一份调查报告，很多移动运营商正在全球范围内建立合作伙伴关系，以构建移动边缘计算基础设施。到2025年
，美国的AT&T、韩国的LG Google等知名厂商司将投资83亿美元构建这些边缘计算系统的网络设施。