边缘 AI 通过支持实时数据处理、增强隐私和减少对云基础设施的依赖来改善医疗保健应用。 通过将 AI 模型直接部署在可穿戴设备、医疗传感器或成像系统等边缘设备上，医疗保健解决方案可以在本地分析数据，而无需持续的连接。 这种方法解决了集中式基于云的系统中常见的延迟、带宽和安全挑战。
首先，边缘 AI 允许对医疗数据进行实时分析，这对于时间敏感的场景至关重要。 例如，具有嵌入式 AI 的可穿戴心电图监视器可以通过在设备本身上处理心跳数据来立即检测心律失常。 这消除了将数据传输到服务器造成的延迟，从而可以立即向患者或临床医生发出警报。 同样，AI 驱动的超声设备可以在检查期间实时分析图像，引导临床医生捕获准确的扫描图像，而无需等待基于云的处理。 开发人员可以使用 TensorFlow Lite 或 ONNX 等框架优化模型，使其在资源受限的硬件上高效运行，从而确保低延迟和可靠的性能。
其次，边缘 AI 通过最大限度地减少敏感患者信息的传输来增强数据隐私。 在设备本地处理的医疗数据（例如，用于分析皮肤病变以评估癌症风险的智能手机应用程序）避免了云传输期间暴露于违规风险。 这符合 HIPAA 或 GDPR 等法规，因为个人健康数据保留在设备上，除非明确共享。 例如，医院的边缘服务器可以在本地处理 MRI 扫描，匿名化结果，并且仅将聚合的见解发送到云。 开发人员可以使用基于硬件的加密或可信执行环境 (TEE) 进一步保护边缘系统，以保护静态和处理中的数据。
最后，边缘 AI 降低了对云基础设施的依赖，从而降低了成本并提高了可访问性。 在互联网连接有限的偏远诊所，具有设备端 AI 的便携式 X 射线系统无需云访问即可诊断骨折或感染。 医院中的边缘服务器还可以聚合来自多个设备（如患者监护仪或输液泵）的数据，以检测趋势（例如，脓毒症风险），而不会使中央服务器不堪重负。 这种分布式方法最大限度地减少了带宽使用和运营成本，同时确保在网络中断期间的持续运行。 开发人员可以利用 Docker 或 Kubernetes 等容器化工具，在各种硬件上一致地部署和管理边缘 AI 工作流程，并根据需要扩展解决方案。