邊緣人工智能,是人工智能與邊緣計(jì)算融合的創(chuàng)新成果,它將人工智能算法與模型直接部署在傳感器,物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用晶振設(shè)備等本地邊緣設(shè)備上,使得數(shù)據(jù)處理與分析能夠在數(shù)據(jù)源附近完成,無需時刻依賴云基礎(chǔ)設(shè)施.這一獨(dú)特的運(yùn)作模式,為其帶來了諸多顯著優(yōu)勢.在數(shù)據(jù)處理層面,邊緣人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時處理大量數(shù)據(jù).以智能交通系統(tǒng)為例,路邊智能攝像頭借助邊緣人工智能算法,可快速識別車輛的類型,速度與行駛方向,及時察覺交通擁堵與事故隱患,并將相關(guān)信息反饋給交通管理部門,助力其迅速采取疏導(dǎo)措施.這種高效的數(shù)據(jù)處理能力,對于醫(yī)療設(shè)備而言同樣關(guān)鍵.在醫(yī)療監(jiān)測場景中,可穿戴設(shè)備能實(shí)時收集患者的生命體征數(shù)據(jù),如心率,血壓,血氧飽和度等,邊緣人工智能算法能在本地即刻對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,一旦發(fā)現(xiàn)異常,便能迅速發(fā)出警報(bào),為患者的救治爭取寶貴時間.從響應(yīng)速度來看,邊緣人工智能具有天然的低延遲優(yōu)勢.在傳統(tǒng)的云計(jì)算模式下,數(shù)據(jù)需傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行處理,這一過程會產(chǎn)生不可忽視的延遲.而邊緣人工智能將計(jì)算和數(shù)據(jù)處理能力置于更靠近數(shù)據(jù)源的位置,極大地縮短了數(shù)據(jù)傳輸與處理的時間.在自動駕駛領(lǐng)域,車輛必須對瞬息萬變的路況做出快速反應(yīng),邊緣人工智能使得車輛能夠在本地實(shí)時處理來自攝像頭,雷達(dá)等傳感器的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)快速決策與精準(zhǔn)操控,保障行車安全.在醫(yī)療設(shè)備晶振手術(shù)中,這一低延遲特性更是關(guān)乎患者的生命安危.例如,在神經(jīng)外科手術(shù)中,實(shí)時監(jiān)測大腦活動的設(shè)備若采用邊緣人工智能技術(shù),醫(yī)生就能即時獲取分析結(jié)果,根據(jù)患者的實(shí)際情況及時調(diào)整手術(shù)方案,提高手術(shù)的成功率.?在隱私保護(hù)方面,邊緣人工智能也表現(xiàn)出色.隨著人們對數(shù)據(jù)隱私的重視程度不斷提高,將敏感數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行處理存在諸多風(fēng)險(xiǎn).邊緣人工智能將數(shù)據(jù)處理在本地設(shè)備上進(jìn)行,減少了數(shù)據(jù)傳輸環(huán)節(jié),降低了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn).在醫(yī)療領(lǐng)域,患者的個人健康數(shù)據(jù)屬于高度敏感信息,通過邊緣人工智能在本地設(shè)備上對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析和處理,只有在必要時才將關(guān)鍵信息傳輸給醫(yī)生或醫(yī)療機(jī)構(gòu),能夠有效保護(hù)患者的隱私.

Microchip的邊緣AI技術(shù)優(yōu)勢

Microchip晶體振蕩器在邊緣AI領(lǐng)域展現(xiàn)出了卓越的技術(shù)實(shí)力,其推出的PolarFireFPGA便是典型代表.PolarFireFPGA具備低功耗,多協(xié)議支持,安全可靠性等多重技術(shù)特色,在醫(yī)療設(shè)備應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用.低功耗是PolarFireFPGA的顯著優(yōu)勢之一.在醫(yī)療設(shè)備中,尤其是便攜式醫(yī)療設(shè)備,如便攜式心電監(jiān)護(hù)儀,血糖儀等,對功耗有著嚴(yán)格的要求.PolarFireFPGA采用了先進(jìn)的低功耗設(shè)計(jì)技術(shù),能夠在保證高性能運(yùn)算的同時,最大限度地降低能源消耗,延長設(shè)備的電池續(xù)航時間.這使得患者在使用便攜式醫(yī)療設(shè)備時更加便捷,無需頻繁充電,提高了設(shè)備的實(shí)用性和患者的使用體驗(yàn).多協(xié)議支持也是PolarFireFPGA的一大亮點(diǎn).在復(fù)雜的醫(yī)療設(shè)備系統(tǒng)中,往往需要連接多種不同類型的傳感器和設(shè)備,這些設(shè)備可能采用不同的通信協(xié)議.PolarFireFPGA能夠支持多種通信協(xié)議,如MIPICSI-2,MIPID-PHY,SLVS-EC2.0,12GSDI,CoaXPress2.0和JESD204B等,實(shí)現(xiàn)了與各種傳感器和設(shè)備的無縫連接.例如,在醫(yī)療成像設(shè)備中,PolarFireFPGA可以同時連接多個不同類型的圖像傳感器,通過對不同協(xié)議的支持,確保圖像數(shù)據(jù)的高速,穩(wěn)定傳輸,為醫(yī)生提供清晰,準(zhǔn)確的醫(yī)學(xué)圖像,輔助診斷病情.在安全可靠性方面,PolarFireFPGA表現(xiàn)卓越.醫(yī)療設(shè)備涉及患者的生命健康,對安全性和可靠性的要求極高.PolarFireFPGA提供了嵌入式安全性和安全功能,有助于防范潛在的網(wǎng)絡(luò)威脅.它支持物理,設(shè)備,設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)完整性保護(hù),能夠有效防止數(shù)據(jù)被竊取,篡改或破壞.同時,PolarFireFPGA還具有單次事件抗擾(SEU)能力,使其在受輻射影響環(huán)境(如太空或高海拔應(yīng)用和醫(yī)療環(huán)境)中具有高度可靠性,大大降低了數(shù)據(jù)損壞和系統(tǒng)故障的風(fēng)險(xiǎn).在放射治療設(shè)備中,設(shè)備在運(yùn)行過程中會受到輻射影響,PolarFireFPGA的SEU抗擾能力能夠確保設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行,準(zhǔn)確執(zhí)行治療方案,保障患者的治療效果和安全.

AI與機(jī)器學(xué)習(xí):醫(yī)療設(shè)備的變革實(shí)例

診斷設(shè)備的智能化飛躍

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷設(shè)備中的應(yīng)用,為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)帶來了革命性的變化.以醫(yī)學(xué)影像診斷為例,傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)影像分析主要依賴醫(yī)生的人工判讀,這不僅對醫(yī)生的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)要求極高,而且容易受到主觀因素的影響,導(dǎo)致誤診和漏診.?隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)影像分析系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生.這些系統(tǒng)能夠快速處理大量的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù),如X光片,CT掃描,MRI等,并通過對影像特征的自動識別和分析,輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷.谷歌旗下的DeepMind公司開發(fā)的AI系統(tǒng),在眼部疾病診斷方面取得了顯著成果.該系統(tǒng)通過對大量眼部醫(yī)學(xué)影像的學(xué)習(xí),能夠準(zhǔn)確識別多種眼部疾病,如糖尿病視網(wǎng)膜病變,青光眼等,其診斷準(zhǔn)確率與專業(yè)眼科醫(yī)生相當(dāng),甚至在某些情況下超越了人類醫(yī)生的診斷水平.在心血管疾病診斷領(lǐng)域,智能心電分析系統(tǒng)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對心電圖數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,能夠?qū)崟r監(jiān)測患者的心電信號,及時發(fā)現(xiàn)異常情況并報(bào)警.這大大提高了心血管疾病的早期診斷率,為患者的及時治療爭取了寶貴時間.一項(xiàng)研究表明,使用智能心電分析系統(tǒng)后,心律失常的診斷準(zhǔn)確率提高了20%以上,有效降低了心血管疾病的死亡率.

治療設(shè)備的精準(zhǔn)升級

在治療設(shè)備方面,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)同樣發(fā)揮著重要作用,其中手術(shù)機(jī)器人是這一領(lǐng)域的典型代表.手術(shù)機(jī)器人結(jié)合了計(jì)算機(jī)視覺,人工智能,機(jī)器人技術(shù)等多學(xué)科技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)精確的無創(chuàng)手術(shù)操作,降低手術(shù)風(fēng)險(xiǎn),提高患者的康復(fù)效果.達(dá)芬奇手術(shù)系統(tǒng)是目前應(yīng)用最為廣泛的手術(shù)機(jī)器人之一.它通過可彎曲的機(jī)械臂和高精度的3D成像系統(tǒng),為醫(yī)生提供了更清晰的手術(shù)視野和更靈活的操作方式.在手術(shù)過程中,醫(yī)生可以通過控制臺遠(yuǎn)程操作機(jī)械臂,實(shí)現(xiàn)對手術(shù)器械的精確控制,其操作精度可達(dá)微米級.這使得醫(yī)生能夠在狹小的手術(shù)空間內(nèi)進(jìn)行精細(xì)操作,減少對周圍組織的損傷,降低手術(shù)并發(fā)癥的發(fā)生率.在前列腺癌根治手術(shù)中,達(dá)芬奇手術(shù)系統(tǒng)能夠更精確地切除腫瘤組織,同時最大限度地保留患者的神經(jīng)和血管功能,降低了術(shù)后尿失禁和性功能障礙等并發(fā)癥的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn),提高了患者的生活質(zhì)量.據(jù)統(tǒng)計(jì),采用達(dá)芬奇手術(shù)系統(tǒng)進(jìn)行前列腺癌根治手術(shù)的患者,術(shù)后并發(fā)癥的發(fā)生率比傳統(tǒng)手術(shù)降低了約30%,患者的住院時間也明顯縮短.

健康監(jiān)測設(shè)備的創(chuàng)新突破

隨著人們健康意識的提高,智能穿戴設(shè)備晶振等健康監(jiān)測設(shè)備逐漸走進(jìn)人們的生活.這些設(shè)備借助人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),實(shí)現(xiàn)了對用戶健康狀況的實(shí)時監(jiān)測和預(yù)警,為個人健康管理提供了有力支持.智能手表,手環(huán)等設(shè)備可以通過內(nèi)置的傳感器實(shí)時監(jiān)測用戶的心率,血壓,血氧飽和度,睡眠質(zhì)量等生理指標(biāo),并將這些數(shù)據(jù)上傳至云端進(jìn)行分析.通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法對大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析,這些設(shè)備能夠建立用戶的健康模型,實(shí)時評估用戶的健康狀況,并在發(fā)現(xiàn)異常時及時發(fā)出預(yù)警.當(dāng)用戶的心率持續(xù)高于正常范圍或睡眠質(zhì)量出現(xiàn)異常時,設(shè)備會自動提醒用戶注意休息或及時就醫(yī).一些智能穿戴設(shè)備還能夠結(jié)合用戶的運(yùn)動數(shù)據(jù)和生活習(xí)慣,為用戶提供個性化的健康建議和運(yùn)動計(jì)劃.小米手環(huán)通過分析用戶的日常運(yùn)動數(shù)據(jù),如步數(shù),運(yùn)動距離,運(yùn)動時間等,為用戶制定合理的運(yùn)動目標(biāo)和運(yùn)動計(jì)劃,幫助用戶科學(xué)地進(jìn)行運(yùn)動鍛煉,提高身體素質(zhì).

醫(yī)療設(shè)備智能化的挑戰(zhàn)與應(yīng)對

技術(shù)難題

在醫(yī)療設(shè)備智能化的進(jìn)程中,數(shù)據(jù)安全與算法可解釋性成為亟待攻克的關(guān)鍵技術(shù)難題.醫(yī)療數(shù)據(jù)包含患者大量的敏感信息,如個人身份,病史,基因數(shù)據(jù)等,一旦泄露,將對患者的隱私和安全造成嚴(yán)重威脅.2023年,位于印度新德里的全印度醫(yī)學(xué)科學(xué)研究所的醫(yī)療設(shè)備遭遇勒索病毒攻擊,大量患者數(shù)據(jù)面臨泄露風(fēng)險(xiǎn),給患者和醫(yī)療機(jī)構(gòu)帶來了極大的困擾.這一事件凸顯了醫(yī)療數(shù)據(jù)安全防護(hù)的緊迫性和重要性.在數(shù)據(jù)傳輸過程中,如何防止數(shù)據(jù)被竊取,篡改或監(jiān)聽,是保障數(shù)據(jù)安全的重要環(huán)節(jié).傳統(tǒng)的加密技術(shù)雖然在一定程度上能夠保護(hù)數(shù)據(jù)的傳輸安全,但隨著黑客技術(shù)的不斷發(fā)展,其安全性面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn).而在數(shù)據(jù)存儲方面,如何確保數(shù)據(jù)的完整性和保密性,防止數(shù)據(jù)丟失或被非法訪問,也是需要解決的問題.醫(yī)療機(jī)構(gòu)需要采用先進(jìn)的加密算法和訪問控制技術(shù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行全生命周期的保護(hù),確保數(shù)據(jù)在傳輸,存儲和使用過程中的安全性.算法的可解釋性同樣是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用中面臨的一大挑戰(zhàn).許多人工智能算法,尤其是深度學(xué)習(xí)算法,被視為"黑箱”模型,其決策過程和依據(jù)難以理解和解釋.在醫(yī)療診斷中,醫(yī)生需要清楚地了解算法給出診斷結(jié)果的原因和依據(jù),才能放心地將其作為診斷參考.如果算法無法解釋其決策過程,醫(yī)生和患者很難對其結(jié)果產(chǎn)生信任,這將限制人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用.在基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)影像診斷系統(tǒng)中,算法能夠快速識別出影像中的病變,但卻難以解釋為什么將某個區(qū)域判斷為病變,這使得醫(yī)生在參考診斷結(jié)果時存在疑慮,影響了診斷的準(zhǔn)確性和可靠性.

倫理與法規(guī)困境

醫(yī)療設(shè)備智能化不僅帶來了技術(shù)上的挑戰(zhàn),還引發(fā)了一系列倫理和法規(guī)問題,其中醫(yī)療決策責(zé)任歸屬和患者隱私保護(hù)是最為突出的兩個方面.

當(dāng)醫(yī)療設(shè)備基于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法做出診斷或治療決策時,一旦出現(xiàn)失誤,責(zé)任的界定變得復(fù)雜.是算法開發(fā)者的責(zé)任,還是設(shè)備制造商的責(zé)任亦或是使用設(shè)備的醫(yī)生的責(zé)任在實(shí)際應(yīng)用中,很難明確劃分各方的責(zé)任.例如,在使用手術(shù)機(jī)器人進(jìn)行手術(shù)時,如果手術(shù)出現(xiàn)意外,很難確定是機(jī)器人的算法出現(xiàn)問題,還是醫(yī)生操作不當(dāng),或者是設(shè)備本身的質(zhì)量問題導(dǎo)致的,這給患者維權(quán)和責(zé)任追究帶來了很大的困難.患者隱私保護(hù)也是醫(yī)療設(shè)備智能化過程中不可忽視的倫理問題.隨著醫(yī)療數(shù)據(jù)的數(shù)字化和智能化應(yīng)用,患者的隱私面臨著更大的風(fēng)險(xiǎn).醫(yī)療機(jī)構(gòu)和相關(guān)企業(yè)在收集,存儲和使用患者醫(yī)療數(shù)據(jù)時,必須嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī),確保患者的隱私不被泄露.然而,在實(shí)際操作中,由于數(shù)據(jù)管理不善,技術(shù)漏洞等原因,患者隱私泄露的事件時有發(fā)生.2024年,美國AI醫(yī)療公司ConfidantHealth的服務(wù)器配置錯誤,泄露了5.3TB的敏感心理健康記錄,涉及大量患者的隱私信息,這一事件引起了社會的廣泛關(guān)注,也給患者帶來了極大的精神傷害和潛在風(fēng)險(xiǎn).

Microchip引領(lǐng)醫(yī)療變革邊緣AI如何重塑醫(yī)療設(shè)備新時代

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