随着医疗保健行业的重要性日益增加，边缘计算的采用将为这个行业带来一个更美好、更光明的未来。边缘计算为医疗保健行业提供了一种实用、可访问、可部署的技术，有可能成为全球医疗保健行业的游戏规则改变者。
边缘计算从基础开始
边缘计算描述了这样一种物理计算基础设施，它位于组织的中央数据中心或云计算基础设施之外，允许将应用程序、计算和存储资源放置在最需要的位置，以及收集大部分数据的位置。具体而言，在医疗保健行业，数据正在各种设施中收集，例如各个医院和诊所。
通过这种方式定位，各个单元能够收集和处理来自现场医疗应用程序、医疗管理系统以及越来越多的医疗保健相关物联网设备的信息，而无需通过广域网(WAN)或虚拟专用网络(VPN)。但是，它们仍然可以连接到更广泛的网络，并在必要时传输数据。
构成边缘计算环境核心的本地化组件越来越多地具有超融合基础设施，即基础设施的存储、计算和虚拟化层集成到单个解决方案架构中。可以将其视为本地应用程序与集中式数据中心或基于云计算的基础设施之间一个假设的高性能桥梁。
边缘计算可提高效率和响应能力
边缘计算基础设施可提高网络效率，同时减少移动的数据量。每个本地网络组件都能够处理它收集的一些信息。因此，边缘计算减少了对远程集中式服务器或分布式本地服务器的依赖，并意味着医院和诊所获得了更敏捷、响应更快的IT网络。鉴于需要处理和采取行动的患者数据量不断增长，这一点至关重要。
尽管整个医疗行业的数据量不断增长，但边缘计算仍然可以提高效率。这包括更快的预约安排、更快的授权访问医疗记录、快速的测试结果处理，以及更加及时的诊断。借助边缘计算基础设施，医务人员和管理团队无需等待将数据发送到中央存储库进行处理，然后将其分析结果返给医生或用于患者治疗。
在需要辅助或更复杂的数据分析或选择的异地备份的情况下，存储在本地化基础设施上的数据可以通过更广泛的网络发送到远程数据中心或云计算存储库。因此，可以更有效地使用网络带宽，并显著降低延迟。
使用边缘计算来开发智能数据管理策略，从而产生更具选择性的数据传输策略，还可以在昂贵、集中的位置控制静态数据量。因此，边缘计算有可能在整个医疗信托组织中节省成本，该信托组织是由一个中心的非现场管理的多个医院。相反，其投资和资源可以集中在其他关键任务领域，如医务人员、医疗设备和物资。
医疗保健行业面临的挑战
当面临许多与IT相关的挑战时，医疗保健行业与技术领域的其他行业没有什么不同，因为经济的其他部分包括有限的预算、规模相对较小的IT部门以及难以维护的混乱遗留计算系统。但是，许多行业将数据比喻为其业务的生命线，网络停机是一种生死攸关的情况，而在医疗保健领域确实如此。患者的生命和健康依赖于快速、高效且高度可用的IT基础设施。
但由于现场IT人员有限，因此要始终掌握每项系统管理任务并对IT紧急事件进行处理并非易事。已经看到一些例子，其中只有四到五名IT员工负责管理医院内的500多台机器，因此这是一个现实问题。因此，边缘计算基础设施的本地化组件可以远程配置和管理——可能是在信托组织的总部或中央数据存储库中。
这样做的好处是可以让IT人员从一些更耗时的日常任务中解放出来，并帮助他们更好地应对IT紧急事件。一些边缘计算系统还提供内置的自动化灾难恢复功能和自我修复机器智能，以进一步减轻不堪重负的IT团队的负担。
使用边缘计算基础设施还可以为每个位置提供集中的自动化安全策略，并确保在组织内的多个位置实现统一的HIPAA合规性。将数据保持在本地也意味着整体上可以提高现场安全性。在可能造成损害之前，可以检测潜在的数据泄露，并且可以在现场管理密码和身份验证系统。此外，如果有必要，可以快速访问、下载和分析监控患者健康状况或为高风险环境中的医务人员提供额外安全性的安全摄像头。
面向未来
由于边缘计算能够在不用连接到远程数据中心的情况下运行许多关键功能，它很快将使医疗保健部门能够在更偏远的地区开展工作。随着更多能够收集和处理信息的医疗相关物联网设备进入市场，其本地化处理能力将继续得到显著提升。
在美国，边缘计算部署可以推动癌症筛查中心和诊所的覆盖范围和可用性。它还将使医生和其他医务人员能够使用心脏起搏器、除颤器甚至胰岛素泵传感器中的物联网连接，实现更直接、可操作的患者监测。
此外，使用智能物联网设备的边缘计算将能够收集患者数据，将结果发送到当地诊所或手术室，并向医务人员提供几乎实时的信息。即使患者不在场并且尚未预约，也有可能对患者数据进行审查。
这将有助于更积极和更有效地处理持续长期的疾病，如糖尿病和心血管疾病。它还可以帮助老年人和痴呆症患者获得更全面的护理。在未来，边缘计算可以帮助医院和医疗信托组织运营一个远程医疗站网络，提供在线实时访问医生和医疗专业人员的服务。病人可以在当地的购物中心就诊。
这对医疗保健行业的未来发展看起来很有利，在很多方面，边缘计算意味着这个未来比人们想象的更加接近。面对整个医疗保健行业日益增长的数据量，边缘计算可以提高效率，应对特定的医疗挑战，并在未来更好地发展。
